KR100638493B1 - 카메라를 이용한 자동 부재 배치 장치 - Google Patents

카메라를 이용한 자동 부재 배치 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 카메라를 이용하여 자동 부재 배치를 하는 장치에 관한 것으로, 카메라를 이용하여 얻은 피혁의 결함 정보를 이용하여 신발, 의류, 가방등의 제품에 사용될 부자재의 배치를 자동으로 하는 장치에 관한 것이다.
구체적으로는 카메라를 통하여 입력된 영상정보로부터 구멍, 스크래치, 핀홀, 주름등의 결함정보를 추출하고 결함부분을 피하여 신발, 의류, 가방등의 제품에 사용될 부자재의 배치를 효율적으로 자동으로 수행함으로 인건비를 절약할 수 있고 이어지는 재단 또는 절단 공정에서 부자재의 절약을 가져와 공정을 획기적으로 개선할 수 있다.
카메라, 피혁, 결함, 배치, 재단

Description

카메라를 이용한 자동 부재 배치 장치{The auto-nesting apparatus with Image processing}
도 1은 본 발명의 카메라를 이용한 자동 부재 배치 장치 시스템 전체 구성도.
도 2는 본 발명의 결함 검출 블록도.
도 3은 본 발명에서 정상 피혁의 히스토그램 분포도.
도 4은 본 발명에서 피혁의 구멍 결함 히스토그램 분포도.
도 5는 본 발명에서 피혁의 핀홀 결함 히스토그램 분포도.
도 6은 본 발명에서 피혁의 흠집1의 히스토그램 분포도.
도 7은 본 발명에서 피혁의 흠집2의 히스토그램 분포도.
도 8은 본 발명에서 피혁의 주름 결함 히스토그램 분포도.
도 9는 본 발명의 카메라를 이용한 자동 부재 배치 장치 시스템 동작 블록도.
도 10은 본 발명의 카메라를 이용한 자동 부재 배치 장치 전체 블록도.
본 발명은 본 발명은 카메라를 이용하여 입력된 영상정보로부터 구멍, 스크래치, 핀홀, 주름등의 결함정보를 추출하고 결함부분을 피하여 신발, 의류, 가방등의 제 품에 사용될 부자재의 배치를 효율적으로 자동으로 수행하기 위한 장치에 관한 것으로, 상기와 같이 제화, 가방, 의류등의 자연 피혁을 원자재로 이용하여 부품을 제작하는 각종 업종에서 부재배치 및 재단을 효과적으로 개선할 수 있다. 제화, 가방, 의류등의 자연 피혁을 원자재로 이용하는 물품을 생산하는 업체에서 필수적인 공정중의 하나가 원자재로부터 부품의 형상을 오려내는 재단 또는 절단 공정이다. 재단 또는 절단 공정은 피혁, 직물 가공뿐만 아니라 금속판재, 유리, 목재, 고무판재, 플라스틱판재 가공 등 각종 제조 산업에서 필수적으로 사용되고 있는 공정이다.
그러나 재단/절단 공정은 그 특성상 버려지는 원자재 부분이 발생하는 것을 피할 수 없으며 통상 필요로 하는 부품의 면적과 쓸모없어진 원자재의 면적은 7:3 정도의 비율을 가진다. 즉, 사용된 원자재의 30% 정도는 재단공정이 끝난 후 쓸모없는 상태로 버려진다는 것을 의미하며 이러한 스크랩(버려지는 원자재)의 양은 바로 직접적인 재료비의 손실이 되므로 재단/절단 공정을 많이 사용하는 제조업계에서는 이러한 스크랩을 최소화 시키는 것이 원가절감의 차원에서 중요한 문제 중의 하나이나 아직 자연 피혁과 같이 각기 특성이 다른 원자재에서 결함 정보를 이용한 자동 부재 배치 기술은 전무한 실정이다.
따라서, 상기 기술한 바와 같이 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 카메라를 이용하여 피혁의 결함 정보를 획득하고 자동으로 피혁의 결함부위를 피하여 부재들을 자동적으로 배치하고 절단하기 위한 장치에 관한 것이다.
본 발명의 다른 목적은 자연 피혁 뿐만 아니라 원재료의 모양과 특성을 고려한 부재 자동 배치 장치를 제공함으로서 관련 분야에서 비숙련자라도 손쉽게 사용하고 일관성 있는 품질 관리가 가능하도록 하는 장치를 제공함에 있다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은 카메라를 이용하여 2차원 형태의 현상정보를 촬영하는 단계와 상기 카메라로부터 전송된 상기 피혁 및 신발의 형상을 디지털 영상으로 바꾸고, 이를 비트맵 형태로 저장하는 영상 획득부와, 상기 영상 획득부로부터 획득한 영상으로부터 결함 정보를 검출하기 위한 영상처리 단계와 결함 정보를 이용하여 부자재의 배치를 수행하는 부재 배치 단계와 절단을 위한 절단 경로생성 단계, 절단 단계로 구성된다. 본 발명은 피혁의 결함 정보를 영상처리를 통하여 얻어내고 이를 이용하여 부자재의 부재 배치를 효율적으로 하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 카메라를 이용하여 자동 부재 배치를 하는 장치에 관한 것으로, 카메라부, 카메라 이송부, 조명부, 관제시스템부, 자동부재 배치부, 피혁 지지대, 영상처리부로 구성된다. 이하, 도면을 참고로 하여 본 발명을 상세히 설명한다.
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도 1은 본 발명의 카메라를 이용한 자동 부재 배치 창지 시스템 전체 구성도이다. 그림에 나타낸 바와 같이 본 발명은 자동부재 배치 시스템을 제어하는 관제시스템부(1), 검사대상을 촬상하기 위한 카메라부(2), 카메라를 운반하기 위한 카메라이송부(3), 조명부(4), 관제 시스템부(1), 부재 배치대(5), 자동부재 배치부7), 영상처리부(6)로 이루어져 있다.
상기 관제시스템부(1)는 관제시스템 PC와 관제시스템 모니터로 구성되어 있으며, 관제시스템(1)에서 검사대상(8)인 피혁(8)이 부재배치대(5)에 놓여지면 운전자가 작동가능 신호를 내보내게 된다. 피혁(8)이 부재배치대에 놓여지고 동작신호를 주면 카메라부(2)를 지지하고 있는 카메라 이송부(3)가 수평 방향으로 이동하며 피혁을 촬상하게 된다. 카메라 이송부(3)은 좌우 양쪽의 나선형의 스크류바에 연결되어 있으며 스크류바를 회전시키는 모터(9)가 동작하면 스크류바가 회전 하게되고 스크류바와 볼트 너트 원리로 연결된 카메라 이송부가 수평 방향으로 이동하게 된다. 카메라 이송부는 부재 배치대(5)에 설치되어 있는 근접센서(11)를 이용하여 카메라 이송부(3)가 일정한 거리만큼 이동할 때마다 트리거신호를 영상처리 부(6)에 출력하며 영상처리 부(6)는 매 트리거 신호마다 카메라부(2)의 카메라를 구동시켜 근접센서(11)로부터 좌표를 받아 그 위치를 보정하여 검사 대상인 피혁을 일정간격씩 촬상하게 된다.
상기 촬상된 영상은 영상처리부(6)로 전송되고 영상처리부(6)는 영상처리 결과를 관제시스템(1)에 전송하게 된다. 전송된 영상처리 결과를 이용하여 관제시스템(1)은 결함 검사결과를 자동부재 배치부(7)로 전송하도록 되어 있다. 여기에서 영상처리부(6)는영상처리 전용 하드웨어가 될 수도 있고, 독립된 처리 단위로 소프트웨어 처리를 위한 프로그램일 수도 있다. 피혁을 촬상하는 간격은 검사대상에 따라 변경 가능하다. 또한 영상처리모듈(6)과 관제시스템(1)은 통합된 하나의 시스템으로 구성될 수도 있다. 관제시스템(1)은 작업자에 의한 부재배치용 패턴에 대한 기준정보를 입력받을 수 있으며 피혁공급신호 출력기능과 영상처리부(6)로부터 결함정보 입력받아 부재배치를 위한 정보를 사용할 수 있으며 면적정보(평수)계산과 부재배치에 따른 절단경로와 G-code를 출력하는 기능을 가질 수도 있다.
상기 카메라부는 크게 카메라(12), 조명부(13), 차광판(14), 영상처리부(6) 및 고주파 인버터(15)로 이루어져 있다. 카메라(10)는 지지대에 의해 지지되어 부재배치대(5) 위에 설치되며, 카메라의 수는 검사대상에 따라 다르게 구성할 수 있고 그 배치도 일렬 또는 상황에 따라 다양한 형태로 배치될 수 있다. 카메라를 중심으로 일정한 거리에는 조명부(9)가 설치되어 있으며, 주위에는 조명부에서 조사되는 광의 누설을 막기 위해 차광판(14)이 설치되어 있다. 조명부의 구조 역시 상황에 따라 변경하여 구성할 수 있도록 되어 있다. 영상처리부(6)은 고속의 영상처리가 가능하도록 구성되어 있으며, 고주파인버터(15)는 조명부(13)에 전원을 공급하는 역할을 한다. 본 발명에서 사용하는 피혁의 결함 검출 방법에 대하여 설명한다. 피혁의 결함의 종류를 결정하는 방법은 결함들이 갖는 히스토그램 분포의 특징을 분석하여 계산된 특징 값을 기준으로 이진화를 위한 임계값을 이용하는 것이다. 피혁에 존재하는 결함들은 구멍, 핀홀, 흠집, 주름으로 구분되며 이들 결함을 검출하기 위한 전체 과정은 도 2와 같다. 원영상을 촬상하는 과정(21)으로부터 전처리(22)를 한후 히스토그램 특징 분석(23)을 하여 핀홀,흠집,주름 판별을 하는 과정(24)과 이진화(25)를 하는 과정 결함 종류재판별(26)을 통하여 핀홀,흠집,주름을 구분하게 된다. 또한 촬상된 영상은 피혁존재여부 판별 (27)을 통한 구멍검출 과정(28)을 거치게 된다.
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본 발명에서는 피혁 결함 조직의 특징을 부각시키기 위해 히스토그램 평활화를 적용한다. 디지털 영상 처리에서 가장 간단하면서 유용한 도구 중의 하나가 히스트그램(histogram)이다. 히스토그램이란 영상 안에서 픽셀들에 대한 명암 값의 분포를 나타낸 것이다. 다시 말하면 한 영상에서 밝은 점과 어두운 점이 분포할텐데 그 분포의 범위와 값을 갖게되고 이를 그래프로 나타낸것을 히스토그램 그래프라고 한다. 히스토그램 그래프는 보통 막대그래프로 나타내는데 256단계의 그레이레벨 영상에서는 명암 값의 범위는 0∼255 값을 가지고 있으며 각 명암 값(level)의 빈도 수를 조사하여 그래프의 높이로 나타낸다. 어떤 영상의 명암값 분포가 빈약할 때 히스토그램 평활화라고 불리는 영상처리 기법을 적용시킬 수 있다. 히스토그램 평활화의 궁극적인 목적은 일정한 분포를 가진 히스토그램을 생성하는 것으로 평활화를 수행한 히스토그램은 보다 균일한 분포를 갖게 된다. 히스토그램 평활화는 히스토그램을 평탄하게 하는 것이 아니라 명암값 분포를 재분배하는 것이고, 포인트 처리이기 때문에 새로운 명암값이 영상에 추가 되지는 않게 된다. 즉, 기존의 명암값은 새로운 값으로 설정 되지만 명암값의 실질적인 개수는 입력 영상의 명암값의 개수와 동일하거나 적게 되는 효과를 가지고 있다.
입력 영상에 히스토그램 평활화를 적용한 후 노이즈 성분을 제거하고 피혁의 정상적인 조직의 모양을 약화시키기 위해 가우시안 블러링 처리를 한다. 이와 같은 전처리 과정은 입력된 피혁 영상에서 구멍 결함을 제외한 나머지 결함을 검출할 경우에 대해서만 적용된다. 결함 검출 과정에서 1304x980 픽셀 크기의 전체 영상을 50x50픽셀 단위로 분할하고 분할된 영상 단위로 제안하는 알고리즘을 적용하여 결함의 종류, 존재 비율, 그리고 근사적인 존재 위치를 계산한다.
다음 도 3은 정상 조직 및 결함이 존재하는 조직의 히스토그램 분포를 나타낸다. 정상 조직의 경우 히스토그램은 정규분포를 나타낸다. 구멍과 같은 결함은 정상 조직의 평균 밝기 값보다 밝은 값을 가지므로 그레이 레벨 255에 가까운 값을 갖는 픽셀들에 의해 도 4와 같은 히스토그램 분포를 갖는다. 검은 점들로 표현되는 핀홀은 정상조직의 밝기 보다 어두운 값을 갖으며 빈도수가 낮은 픽셀들로 표현이 되므로 도 5와 같은 히스토그램 분포를 갖는다. 그리고 핀홀보다 큰 결함인 흠집은 결함으로 표현되는 픽셀들의 빈도수가 높으며 정상 조직의 픽셀들의 분포와 뚜렷히 구분되어 표현되어 질 수 있으므로 도 6또는 도 7의 히스토그램 분포를 가질 수 있다. 또한, 주름의 경우 픽셀들의 밝기 변화가 크므로 분산값이 높은 도 8의 같은 히스토그램 모양을 갖는다.
도 3에서 도 8까지 분류된 히스토그램은 평균, 분산, 평평한 영역(점선 박스로 표시된 영역), 그리고 극점들에 의해 특징지어진다.
본 발명에서 피혁의 결함 검출 과정은 구멍, 핀홀, 흠집, 주름 순서로 수행되며 결함 종류를 판별하는 과정은 크게 도2에서 구멍 결함을 검출하는 단계(21, 27, 28)와 기타 결함을 검출하는 단계의 2가지로 나누어지게 된다.(21,22,23,24,25,26) 입력된 피혁 영상은 전처리를 거쳐 구멍이 있는지 없는지 검사된 후 기타 결함을 검출하는 단계를 거치게 된다.
도4는 본 발명에서 피혁의 구멍 결함 히스토그램 분포도로서, 도2의 제 1단계 구멍 결함 검출 방법에 사용되는 히스토그램 분포도이다. 도4에서 입력된 피혁 영상에 대한 평균(Mean) 값이 100 이상이거나, 그레이 레벨의 평평한 영역의 시작(Flat Start)가 평균(Mean)보다 크면서, 평평한 영역의 너비(Flat Width)가 30이상인 경우 구멍이 존재한다.
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상기 구멍 검출 조건을 만족하지 않는 경우 원 영상에 대해 전처리 과정을 거친 후 분할 영역의 히스토그램 특징 정보를 계산한다. 이때 X축의 그레이 레벨의 평평한 영역의 개수의 값이 10이하가 될 때까지 히스토그램 분포에 대해 이동 평균을 반복 수행한다.
도 5는 본 발명에서 피혁의 핀홀 결함 히스토그램 분포도를 나타낸다. X축 그레이 레벨의 평평한 영역의 너비(Flat Width)가 25보가 큰 경우 핀홀이 존재한다. 평평한 영역의 끝 임계값은 그레이 레벨에서의 Y축의 Pixel count의 수의 변화값이 임계값이상으로 변화하는 점으로 설정한다.
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도 6은 본 발명에서 입력된 피혁의 영상에서 검출한 구멍, 핀홀, 주름을 제외한 대표 흠집중 하나의 히스토그램 분포도이다.
X축 그레이 레벨에서 상기 평평한 영역의 너비(Flat Width)가 5보가 크고 25보다 작으면서 평평한 영역의 높이(Flat Heigth)가 Y축 Pixel Count의 10과 50 사의 값을 갖는 경우 흠집이 존재한다. 임계값은 평평한 영역의 끝점(Flat End)로 결정한다. 조건을 만족하지 않는 경우 단계 5를 수행한다.
도 7은 본 발명에서 피혁의 검출한 구멍, 핀홀, 주름을 제외한 대표 흠집중 하나의 히스토그램 분포도로서 도 6과는 다른 형태의 흠집을 나타낸다. 이러한 흠집의 경우 영상처리 결과 히스토그램 분포도에서 1차 극대점과 2차 극대점 사이에 히스토그램의 극소점이 위치할 경우 흠집 2가 존재하는 것으로 간주한다.
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도 8은 본 발명에서 피혁의 주름 결함에 대하여 영상 처리한 결과에 대한 히스토그램 분포도이다. 본 발명에서는 히스토그램의 그레이 레벨의 분산 값이 40보다 큰 경우 주름으로 판별한다. 조건을 만족하지 않는 경우 정상으로 판별한다.
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도 9는 본 발명은 카메라를 이용한 자동 부재 배치 장치 시스템 동작 블록도이다.
상기 자동화 프로그램은 이러한 재단공정의 내부 작업을 퍼스널 컴퓨터를 이용하여 고속으로 처리하기(90) 위하여 부재 패턴을 스캐닝하여(92) 2차원 형상정보를(CAD)(91) 입력하는 단계와 입력 후 피혁 결함 정보를 받아 입력받은 부재 패턴을 효율적으로 배치하는 과정과 배치후 절단경로와 G-code를 생성하는 단계 로 구성된다. 피혁 품질 검사를(93) 하여 결함 검출 및 형상검출을(94) 하여 자동 배치를 하는 수준과 동일 또는 상회하는 배치효율을 보장하며 재단경로의 경우도 최적경로탐색 알고리즘을 적용하여 사람이 작업한 결과 보다 더욱 우수한 수학적인 최적화를 보장하는 것으로, 소재 낭비를 최소화하는 단계로 구성 된다(95). 그리고 자동최적 절단생선에 있어서 절단 시간을 최소화하며(96), 자동 NC(수치제어)절단용 인 G-CODE(비디오인스턴트 프로그래밍코드)생성된다.(97)
상기 NC(수치제어) 코드작성 및 검증 작업의 경우 사람이 수행할 경우 NC 코드작업이 가능한 전문 인력이 수 시간 혹은 수일 이상(대량작업 경우)의 노력을 들여 작업하여야 했으나 본 발명을 적용할 경우 수분 이내에 검증된 코드를 자동으로 생성할 수 있다. 상기 자동 NC(수치제어)절단용 G-CODE(비디오인스턴트 프로그래밍코드)파일을(98)로 절단 작업 수행으로(99) 완료한다.
도 10는 본 발명의 카메라를 이용한 자동 부재 배치 장치 전체 블록도이다.
상기 부자재의 배치는 인공지능기법을 사용하여 피혁의 결함정보를 이용한 최적배치기법을 수립하게 되어 스크랩의 양을 최소화 시킬 수 있게 된다. 또한 최적재단을 위하여 재단공정의 내부 작업을 퍼스널 컴퓨터를 이용하여 카메라로 영상처리하도록 하여 그 품질 또한 사람이 작업할 경우보다 우수한 결과를 얻게 할 수 있다(100).
상기 영상으로 처리가 된 표면 인식을 하여 특히 부재의 특성에 따라 피혁의 표면 상태를 고려하여 배치를 다르게 하여 버려지는 스크랩의 양을 최소화 하도록 한다(110). 부재배치의 경우는 고도의 숙련공이 배치하는 수준과 동일 또는 상회하 는 배치효율을 보장하며 재단경로의 경우도 최적경로탐색 알고리즘을 적용하여 사람이 작업한 결과보다 더욱 우수한 수학적인 최적화를 보장할 수 있도록 한다(120). 이를 통하여 NC 코드작성/검증(130) 작업의 경우 사람이 수행할 경우 NC 코드작업이 가능한 전문 인력이 수 시간 이상의 노력을 들여 작업하여야 했으나 본 발명은 제품을 적용할 경우 수분 이내에 검증된 코드를 자동으로 생성할 수 있도록 한다. 상기 자동화된 공정에 의한 기술력의 향상, 균일/정밀한 작업결과에 의한 제품의 품질향상 및 표준화된 데이터 양식을 계속 사용함에 따른 표준화 촉진 효과 및 원자재 절약 및 인건비 절약으로 인한 원가감소 효과를 얻어 치열해지는 국제 시장에서 제품의 대외 가격 경쟁력도 얻을 수 있다.
본 발명은 개발될 기술은 피혁의 부재 배치뿐만 아니라 철판자재, 플라스틱, 고무등 다양한 분야에 응용 가능하며 피혁자재 수작업에 비해 원자재 손실과, 공수를 절감에 의한 원가절감과 재단시간 절감에 의한 생산성 향상 및 납기단축 효과를 가질 수 있다.
또한 입력된 현상은 부재배치의 경우 고도의 숙련공이 배치하는 수준과 동일한 배치를 하는 단계와 효율을 보장하며 재단경로의 경우도 최적경로탐색 알고리즘을 적용하여 사람이 작업한 결과보다 더욱 우수한 수학적인 최적화를 보장하는 것이다.

Claims (5)

  1. 자동부재 배치 시스템을 제어하는 관제시스템부(1), 검사대상을 촬상하기 위한 카메라부(2), 카메라를 운반하기 위한 카메라 이송부(3), 피혁 또는 원자재를 비치하는 부재 배치대(5), 자동부재 배치부, 영상처리부로 이루어져 있으며,
    상기 관제시스템부(1)는 관제시스템 PC와 관제시스템 모니터로 구성되며,
    카메라 이송부는 안쪽에 나선형의 홈이 파진 지지대에 좌우 양쪽의 나선형의 스크류바가 연결되어 있으며 스크류바를 회전시키는 모터(9)가 동작하면 스크류바가 회전 하게 되어 수평 방향으로 이동가능하며 이동시 부재 배치대(5)에 설치되어 있는 근접센서(11)를 이용하여 카메라 이송부(3)가 일정한 거리만큼 이동할 때마다 트리거신호를 영상처리 부(6)에 출력하며
    상기 영상처리부(6)는 매 트리거 신호마다 카메라부(2)의 카메라를 구동시켜 근접센서(11)로부터 좌표를 받아 그 위치를 보정하여 검사 대상인 피혁을 일정간격씩 촬상하며 상기 촬상된 영상은 영상처리부(6)로 전송되고 영상처리부(6)는 영상처리 결과를 관제시스템(1)에 전송하며 전송된 영상처리 결과를 이용하여 관제시스템(1)은 피혁 또는 원자재의 결함 검사결과를 자동부재 배치부(7)로 전송하고 자동 부재배치부(7)은 전송된 결함 정보를 이용하여 자동 부재배치를 수행하는 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 자동 부재 배치 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 카메라부는 카메라(12), 조명부(13), 차광판(14), 영상처리부(6) 및 고주파 인버터(15)로 이루어져 있으며,. 카메라(10)는 지지대에 의해 지지되어 부재배치대(5) 위에 설치되며, 카메라를 중심으로 일정한 거리에는 조명부(9)가 설치되고, 주위에는 조명부에서 조사되는 광의 누설을 막기 위해 차광판(14)이 설치되어 있으며 영상처리부(6)은 촬상된 영상의 영상처리를 수행하며, 고주파 인버터(15)는 조명부(13)에 전원을 공급하는 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 자동 부재 배치 장치.
  3. 삭제
  4. 청구항 1에 있어서
    상기 자동 부재 배치부는 부재 패턴을 스캐닝하여(92) 2차원 형상정보를(CAD)(91) 입력하는 단계와
    입력후 피혁 결함 정보를 받아 입력받은 부재 패턴을 효율적으로 배치하는 과정과
    배치후 절단경로와 G-code를 생성하는 단계로 구성되는 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 자동 부재 배치 장치.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 피혁 또는 원자재의 결함 검사는 촬상 된 피혁 또는 원자재의 영상 처리 후 얻어지는 히스토그램 분포를 이용하여
    구멍, 핀홀, 흠집, 주름의 4가지로 결함을 구분하며 원 영상에 대한 256 그레이 레벨의 히스토그램 분포도에서 그레이 레벨의 평균값이 100 이상이거나, 그레이 레벨의 평탄한 부분의 시작부분이 평균보다 크면서, 평탄길이가 30이상인 경우 구멍으로 판별하는 단계와
    원 영상에 대해 전처리 과정을 거친 후 분할 영역의 히스토그램 특징 정보를 계산하여 히스토그램 분포도에서 그레이 레벨의 평평한 영역의 너비가 25보다 큰 경우 핀홀로 판별하는 단계와
    원 영상에 대해 전처리 과정을 거친 후 분할 영역의 히스토그램 특징 정보를 계산하여 히스토그램 분포도에서 그레이 레벨의 평평한 영역의 너비가 5보다 크고 25보다 작으면서 여기에 해당하는 픽셀 수가 10과 50 사의 값을 갖거나 그레이 레벨의 1차 극대점과 2차 극대점 사이에 히스토그램의 극소점이 위치할 경우 흠집으로 판별하는 단계와
    원 영상에 대해 전처리 과정을 거친 후 분할 영역의 히스토그램 특징 정보를 계산하여 히스토그램 분포도에서 그레이 레벨의 분산값이 40보다 큰 경우 주름으로 판별하는 단계와 상기 조건들을 만족하지 않는 경우 정상으로 판별하는 단계를 가지는 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 자동 부재 배치 장치.
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