KR20220132220A - 기어류 부품 실시간 비전검사장치 - Google Patents
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Abstract
전후공정(예 : 제조공정, 분류공정, 포장공정 등)과 실시간으로 연동될 수 있는 기어류 부품 비전검사장치를 개시한다.
실시예에 따른 기어류 부품 비전검사장치는 기어류 부품을 운반하는 컨베이어; 상기 컨베이어의 경로 상에 구비되되, 바닥이 상기 컨베이어와 동일한 높이를 갖는 부스; 상기 부스의 내부에 배치되는 적어도 1개 이상의 비전카메라; 상기 부스의 바닥 하방에 상기 바닥과 수직을 이루는 방향으로 구비되는 제1 유압실린더; 상기 제1 유압실린더의 로드에 결합되어, 상기 부스의 바닥을 기준으로 승강 가능한 회전베드; 상기 부스의 일측 벽에 상기 바닥과 수평을 이루는 방향으로 구비되는 제2 유압실린더; 및 상기 제2 유압실린더의 로드에 결합되어, 기어류 부품을 상기 컨베이어에서 상기 회전베드로 또는 상기 회전베드에서 상기 컨베이어로 위치 이동시키는 그리퍼;를 포함한다.
실시예에 따른 기어류 부품 비전검사장치는 기어류 부품을 운반하는 컨베이어; 상기 컨베이어의 경로 상에 구비되되, 바닥이 상기 컨베이어와 동일한 높이를 갖는 부스; 상기 부스의 내부에 배치되는 적어도 1개 이상의 비전카메라; 상기 부스의 바닥 하방에 상기 바닥과 수직을 이루는 방향으로 구비되는 제1 유압실린더; 상기 제1 유압실린더의 로드에 결합되어, 상기 부스의 바닥을 기준으로 승강 가능한 회전베드; 상기 부스의 일측 벽에 상기 바닥과 수평을 이루는 방향으로 구비되는 제2 유압실린더; 및 상기 제2 유압실린더의 로드에 결합되어, 기어류 부품을 상기 컨베이어에서 상기 회전베드로 또는 상기 회전베드에서 상기 컨베이어로 위치 이동시키는 그리퍼;를 포함한다.
Description
본 개시(The Present Disclosure)는 카메라로 촬영된 영상을 통하여, 물체의 표면에 형성된 결함(찍힘, 긁힘, 도색불량 등)을 판별하는 비전검사장치와 관련된다.
금속 소재로 이루어진 기어류 부품[예 : 스퍼 기어, 헬리컬 기어, 인터널 기어, 체인 기어(스프로킷) 등]은 제조과정에서 표면에 결함(찍힘, 긁힘, 도색불량 등)이 발생하기 쉽다.
한편 종래에는 육안검사를 통하여, 기어류 부품의 품질을 관리하여 왔는데, 육안검사의 경우, 검사자에 따라 기어류 부품의 표면 결함에 대한 판독이 상이한 문제점이 있다. 또한 육안검사의 경우, 하나의 기어류 부품을 검사하는데에도 상당한 시간이 소요된다.
계속해서 한국 공개특허공보 제10-2013-0050421호에는 카메라로 촬영된 영상을 통하여, 기어류 부품의 표면에 형성된 결함을 판별하는 비전검사장치의 일례가 게재되어 있다. 그러나 전술한 공보에 게재된 비전검사장치는 검사만을 위한 독립적인 형태로 구성되어, 전후공정(예 : 제조공정, 포장공정 등)과 유기적으로 연동되지 않는 문제점이 있다.
전후공정(예 : 제조공정, 포장공정 등)과 실시간으로 연동될 수 있는 기어류 부품 비전검사장치를 제공하는 것이다.
실시예에 따른 기어류 부품 비전검사장치는 기어류 부품을 운반하는 컨베이어; 상기 컨베이어의 경로 상에 구비되되, 바닥이 상기 컨베이어와 동일한 높이를 갖는 부스; 상기 부스의 내부에 배치되는 적어도 1개 이상의 비전카메라; 상기 부스의 바닥 하방에 상기 바닥과 수직을 이루는 방향으로 구비되는 제1 유압실린더; 상기 제1 유압실린더의 로드에 결합되어, 상기 부스의 바닥을 기준으로 승강 가능한 회전베드; 상기 부스의 일측 벽에 상기 바닥과 수평을 이루는 방향으로 구비되는 제2 유압실린더; 및 상기 제2 유압실린더의 로드에 결합되어, 기어류 부품을 상기 컨베이어에서 상기 회전베드로 또는 상기 회전베드에서 상기 컨베이어로 위치 이동시키는 그리퍼;를 포함한다.
실시예에 따른 기어류 부품 비전검사장치는 상기 비전카메라에서 촬영된 영상을 기반으로 기어류 부품의 결함을 판단하는 서버; 상기 서버의 정보를 출력하는 디스플레이; 및 상기 컨베이어의 경로 상에 구비되는 불량품분류유닛;을 더 포함할 수 있다.
또한 상기 그리퍼는 상기 제2 유압실린더의 로드를 기준축으로 하여 축회전 가능하게 구성될 수 있다.
또한 상기 컨베이어는 벨트 타입이며, 상기 컨베이어의 벨트에는 일정 간격으로 기어류 부품이 안착되는 'U'자형 홈이 형성될 수 있다.
또한 상기 서버는 상기 비전카메라에서 촬영된 영상을 수집하는 영상수집부; 상기 영상수집부에 수집된 영상의 노이즈를 제거하고, 상기 영상수집부에 수집된 영상의 크기를 조절하는 영상처리부; 상기 영상처리부에서 처리된 영상을 딥러닝 신경망에 입력되는 데이터로 변환하는 데이터생성부; 사전 입력된 기어류 부품 표면 결함 데이터들을 통해 기어류 부품의 결함을 딥러닝 신경망 학습하는 딥러닝학습부; 및 상기 딥러닝학습부에서 학습된 정보를 기반으로 상기 데이터생성부에서 생성된 데이터를 분석하는 결함판단부;를 포함할 수 있다.
또한
상기 컨베이어의 벨트 폭 방향 일측에 상기 벨트의 길이 방향을 따라 구비되고 복수 개의 트레이; 및 상기 컨베이어의 벨트 폭 방향 타측에 상기 벨트의 길이 방향을 따라 구비되는 복수 개의 푸셔;를 포함할 수 있다.
실시예에 따른 기어류 부품 비전검사장치는 컨베이어를 구비하고, 전술한 컨베이어에 의하여 전후공정(예 : 제조공정, 분류공정, 포장공정 등)과 실시간으로 연동될 수 있다.
도 1은 실시예에 따른 기어류 부품 비전검사장치의 구성을 나타내는 사시도이다.
도 2는 컨베이어 상의 기어류 부품이 회전베드로 위치 이동되는 과정을 나타내는 도면이다.
도 3은 불량품분류유닛의 작동을 나타내는 도면이다.
도 2는 컨베이어 상의 기어류 부품이 회전베드로 위치 이동되는 과정을 나타내는 도면이다.
도 3은 불량품분류유닛의 작동을 나타내는 도면이다.
이하 첨부된 도면을 참조하면, 실시예에 따른 기어류 부품 비전검사장치를 구체적으로 설명한다.
도 1은 실시예에 따른 기어류 부품 비전검사장치(100)[이하 '비전검사장치(100)'라 한다]의 구성을 나타내는 사시도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 비전검사장치(100)는 컨베이어(110), 부스(120), 1개 이상의 비전카메라(130), 제1 유압실린더(140), 회전베드(150), 제2 유압실린더(160) 및 그리퍼(170)를 포함하고, 서버(180), 모니터(185) 및 불량품분류유닛(190)을 더 포함할 수 있다.
컨베이어(110)는 소정 길이를 갖는다. 컨베이어(110)의 앞쪽 부분은 기어류 부품(G)의 제조장치(미도시) 등과 연동되고, 뒤쪽 부분은 기어류 부품(G)의 포장장치(미도시) 등과 연동될 수 있다.
컨베이어(110)는 벨트 타입일 수 있고, 이때 컨베이어(110)의 벨트(111)에는 일정 간격으로 기어류 부품(G)이 안착되는 'U'자형[상부에서 보았을 때를 기준으로 함] 홈(111a)이 형성될 수 있다.
부스(120)는 컨베이어(110)의 경로 상에 구비된다. 부스(120)의 바닥(121)은 컨버이어(110)의 벨트(111)와 동일한 높이를 갖는다.
1개 이상의 비전카메라(130)는 부스(120)의 내부 공간에 구비되고, 회전베드(150)에 안착되어 회전하는 기어류 부품을 여러 방향(수직 방향, 대각선 방향, 측면 방향 등)에서 촬영하는 기능을 한다. 비전카메라(123)로 촬영된 영상은 서버(180)로 전송된다.
제1 유압실린더(140)는 부스(120)의 바닥(121) 하방에 부스(120)의 수직 방향으로 구비된다. 이때 제1 유압실린더(140)의 로드는 부스(120)의 내부 공간을 향한다.
회전베드(150)는 제1 유압실린더(140)의 로드 단부에 결합되는 모터(151)와 모터(151)의 축[부스(120)의 바닥(121)과 수직을 이룬다]에 결합되는 블록(152)으로 구성된다. 회전베드(150)는 기어류 부품(G)의 하부를 지지하는 기능을 한다.
제2 유압실린더(160)는 부스(120)의 일측 벽(122)에 바닥(121)과 수평을 이루는 방향으로 구비된다. 이때, 제2 유압실린더(160)의 로드(161)는 부스(120)의 내부 공간을 향한다. 한편 제2 유압실린더(160)는 부스(120)의 외부에 구비되나, 경우에 따라 부스(120)의 내부에 구비되어도 무방하다.
그리퍼(170)는 제2 유압실린더(160)의 로드(161) 단부에 결합된다. 그러퍼(170)는 기어류 부품(G)을 컨베이어(110)에서 회전베드(150)로 또는 회전베드(150)에서 컨베이어(110)로 위치 이동시키는 기능을 한다.
도 2를 참조하면, 컨베이어(110)가 작동하여 기어류 부품(G)이 회전베드(150)에 인근으로 이송되면[도 2 (a)], 제2 유압실린더(160)의 로드(160)가 인출되어 그리퍼(170)가 기어류 부품(G)을 파지하게 된다[도 2 (b)].
계속해서, 제2 유압실린더(160)의 로드(160)와 그리퍼(170)에 의하여 기어류 부품(G)이 회전베드(150)에 직 상방에 위치되면[도 2 (c)], 제1 유압실리더(140)의 로드가 인출되어 회전베드(150)가 기어류 부품(G)의 하부를 지지하게 된다[도 2 (d)].
이어서, 회전베드(150)에 의하여, 기어류 부품(G)이 제자리 회전되면, 비전카메라(130) 의하여, 고속 영상 촬영이 이루어진다.
서버(180)는 부스(120)의 인근에 배치된다.
서버(180)는 비전카메라(130)에서 촬영된 기어류 부품(G)의 영상을 딥러닝으로 학습된 정보에 매칭시켜, 기어류 부품(G)의 결함 유무 및 결함 종류를 판단한다.
서버(140)는 영상수집부, 영상처리부, 데이터생성부, 딥러닝학습부 및 결함판단부로 구성될 수 있다.
영상수집부는 비전카메라(130)에서 촬영된 영상을 수집(저장)한다.
영상처리부는 영상수집부에 수집된 영상을 가공한다. 예컨대, 영상의 화소, 스케일을 조정하고, 영상의 노이즈를 제거한다. 또한 영상에서 필요한 부분만을 잘라낸다.
데이터생성부는 영상처리부에서 처리된 영상을 딥러닝 신경망에 입력되는 데이터 타입으로 변환한다.
딥러닝학습부는 사전 입력된 기어류 부품 표면 결함 데이터들을 통해 기어류 부품의 결함을 딥러닝 신경망 학습한다.
결함판단부는 딥러닝학습부에서 학습된 정보를 기반으로 데이터생성부에서 생성된 데이터를 분석하여, 기어류 부품의 결함 유무 및 결함 종류를 판단한다.
디스플레이(185)는 서버(180)의 정보[비전카메라에서 촬영된 영상, UI 등]을 출력한다.
도 1, 도 3을 참조하면, 불량품분류유닛(190)은 복수 개의 트레이(191, 191'...)와 복수 개의 푸셔(192, 192'...)로 구성되고, 컨베이어(110)의 경로 상에 배치된다. 컨베이어(110)의 주행 방향을 기준으로, 불량품분류유닛(190)은 부스(120)의 후방에 배치된다.
복수 개의 트레이(191, 191'...)는 컨베이어(110)의 벨트(111) 폭 방향 일측에 벨트(111)의 길이 방향을 따라 구비된다. 트레이(191)의 개수는 기어류 부품(G)의 불량 유형에 따라 정해진다.
복수 개의 푸셔(192, 192'...)는 컨베이어(110)의 벨트(111) 폭 방향 타측에 벨트(111)의 길이 방향을 따라 구비된다. 푸셔(192)의 개수는 트레이(191)의 개수에 대응된다. 푸셔(192)는 벨트(111) 상에 위치된 기어류 부품(G)이 불량품일 때, 이를 유형에 맞는 트레이(191)이 방향으로 밀어내는 기능을 한다.
본 개시의 실시예(들)를 설명할 때 사용된 각종 표현(용어, 시각화된 이미지 등)은 본 개시의 본질적 기술사상을 독자에게 이해하기 쉽게 전달하기 위한 도구적 목적으로 선택된 것에 불과하다.
또한 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 사람이라면, 본 개시의 실시예(들)를 바탕으로 전술한 실시예(들)와 본질적 기술사상은 동일하지만 외관상으로는 차이가 있는 변형 실시예들을 무수히 창안해 낼 수 있을 것이다.
따라서 본 개시의 권리범위는 '발명의 설명' 및 '도면'에 기재된 일부 표현들에 의해 제한되어선 안 되고, 본 개시의 본질적 기술사상에 의거하여 폭넓게 해석되어야 함이 마땅하다.
100... 기어류 부품 비전검사장치
110... 컨베이어
120... 부스
130... 비전카메라
140... 제1 유압실린더
150... 회전베드
160... 제2 유압실린더
170... 그리퍼
180... 서버
185... 디스플레이
190... 불량품분류유닛
110... 컨베이어
120... 부스
130... 비전카메라
140... 제1 유압실린더
150... 회전베드
160... 제2 유압실린더
170... 그리퍼
180... 서버
185... 디스플레이
190... 불량품분류유닛
Claims (7)
- 기어류 부품을 운반하는 컨베이어;
상기 컨베이어의 경로 상에 구비되되, 바닥이 상기 컨베이어와 동일한 높이를 갖는 부스;
상기 부스의 내부에 배치되는 적어도 1개 이상의 비전카메라;
상기 부스의 바닥 하방에 상기 바닥과 수직을 이루는 방향으로 구비되는 제1 유압실린더;
상기 제1 유압실린더의 로드에 결합되어, 상기 부스의 바닥을 기준으로 승강 가능한 회전베드;
상기 부스의 일측 벽에 상기 바닥과 수평을 이루는 방향으로 구비되는 제2 유압실린더; 및
상기 제2 유압실린더의 로드에 결합되어, 기어류 부품을 상기 컨베이어에서 상기 회전베드로 또는 상기 회전베드에서 상기 컨베이어로 위치 이동시키는 그리퍼;를 포함하는, 기어류 부품 비전검사장치. - 제1항에 있어서,
상기 그리퍼는 상기 제2 유압실린더의 로드를 기준축으로 하여 축회전 가능하게 구성되는 것을 특징으로 하는, 기어류 부품 비전검사장치. - 제1항에 있어서,
상기 컨베이어는 벨트 타입이며, 상기 컨베이어의 벨트에는 일정 간격으로 기어류 부품이 안착되는 'U'자형 홈이 형성되는 것을 특징으로 하는, 기어류 부품 비전검사장치. - 제1항에 있어서,
상기 비전카메라에서 촬영된 영상을 기반으로 기어류 부품의 결함을 판단하는 서버; 및
상기 서버의 정보를 출력하는 디스플레이;를 더 포함하는, 기어류 부품 비전검사장치. - 제4항에 있어서,
상기 서버는,
상기 비전카메라에서 촬영된 영상을 수집하는 영상수집부;
상기 영상수집부에 수집된 영상의 노이즈를 제거하고, 상기 영상수집부에 수집된 영상의 크기를 조절하는 영상처리부;
상기 영상처리부에서 처리된 영상을 딥러닝 신경망에 입력되는 데이터로 변환하는 데이터생성부;
사전 입력된 기어류 부품 표면 결함 데이터들을 통해 기어류 부품의 결함을 딥러닝 신경망 학습하는 딥러닝학습부; 및
상기 딥러닝학습부에서 학습된 정보를 기반으로 상기 데이터생성부에서 생성된 데이터를 분석하는 결함판단부;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 기어류 부품 비전검사시스템. - 제3항에 있어서,
상기 컨베이어의 경로 상에 구비되는 불량품분류유닛;을 더 포함하는, 기어류 부품 비전검사장치. - 제6항에 있어서,
상기 분량품분류유닛은,
상기 컨베이어의 벨트 폭 방향 일측에 상기 벨트의 길이 방향을 따라 구비되고 복수 개의 트레이; 및
상기 컨베이어의 벨트 폭 방향 타측에 상기 벨트의 길이 방향을 따라 구비되는 복수 개의 푸셔;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 기어류 부품 비전검사장치.
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KR1020210037231A KR20220132220A (ko) | 2021-03-23 | 2021-03-23 | 기어류 부품 실시간 비전검사장치 |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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KR20190063839A (ko) | 2017-11-30 | 2019-06-10 | 전자부품연구원 | 제조 공정에서 딥러닝을 활용한 머신 비전 기반 품질검사 방법 및 시스템 |
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2021
- 2021-03-23 KR KR1020210037231A patent/KR20220132220A/ko not_active Application Discontinuation
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