KR102362132B1 - 볼트 풀림 방지 코팅제품 자동 선별장치 및 그 방법 - Google Patents

볼트 풀림 방지 코팅제품 자동 선별장치 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 인공지능과 빅데이터 분석을 활용한 볼트 풀림 방지 코팅제품 자동 선별장치에 관한 것으로, 본 발명에 따르면 볼트 풀림 방지 코팅제품에 대한 작업 육안선별 공정을 생략하고, 불량선별 정확도를 향상시키며, 인공지능 학습효과로 선별효율을 증가시키고, 여러 형상의 다중불량을 정확히 판별할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 볼트 불량 방지 코팅 제품 선별방법은, 측면부가 코팅된 볼트의 헤드 부를 측정 지그의 회전축에 고정시키는 볼트 고정 단계;와, 상기 볼트를 회전시키면서 상기 볼트의 나사산 영역에 배치된 코팅 부위를 촬영하여 볼트 측면부 이미지를 획득하는 이미지 획득 단계;와, 상기 볼트 측면부 이미지 중 코팅된 상기 볼트 측면부 이미지 영역과 상기 나사산 영역의 비율을 비교하여 상기 볼트에 대한 패임 불량을 판단하는 볼트 불량 판단 단계;와, 상기 판단 단계의 결과에 따라 볼트의 불량품과 양품을 분류하는 볼트 분류 단계;를 포함하되, 상기 볼트 불량 판단 단계는,상기 볼트의 측면부 이미지에 대하여 SVM 알고리즘을 적용하는 것일 수 있다.

Description

볼트 풀림 방지 코팅제품 자동 선별장치 및 그 방법{AUTOMATIC INSPECTION EQUIPMENT OF BOLT COATING PRODUCT AND INSPECTING METHOD OF THE SAME}
본 발명은 볼트 풀림 방지 코팅 제품 자동 선별장치 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 인공지능과 빅데이터 분석을 활용한 풀림 방지 코팅 자동화기 및 그 선별 방법에 관한 것이다.
인공지능 분야에서는 통계학습, 기계 학습 등 많은 기반 기술의 발전이 이루어져 왔으며, 인공지능 알고리즘은 학습 시 클래스 구분을 미리 알려주는 크게 지도학습과 그렇지 않은 비지도 학습으로 나뉜다.
인공지능 알고리즘은 예측하고자 하는 결과가 실수와 같은 특정 값을 예측하는 회귀(regression) 모델과 비연속적인 이산분류를 예측하는 분류(classification)가 있는데, 회귀 모델로는 선형 회귀 등이 있고, 이산 분류를 구현하는 알고리즘은 크게 SVM(support vector machine), LDA(Linear Discriminant Analysis), QDA(Quadratic Discriminant Analysis), Decision Tree, Neural Networks 등이 있다.
하지만 아직까지 이러한 인공지능 시스템을 응용하여 볼트와 같은 구조체에 대하여 적용하고 자동화를 시도한 예는 보고되고 있지 않다. 즉 볼트의 불량품 또는 양품인지 판단하기 위해 인공지능적 알고리즘을 적용하여 자동으로 불량품을 선별하고, 나누어 분류하는 방법에 대한 발명은 개시되고 있지 않다.
특히 볼트에 풀림을 방지하기 위해 코팅하는 공정을 일반적으로 추가하게 되는데 이러한 볼트에 제대로 코팅이 되지 않을 경우, 볼트의 패임, 길이 불량, 미 코팅 및 이물질의 상태를 파악하고 이에 대하여 불량품으로 분류하여 나눌 수 있는 기술개발은 이루어지지 않고 있다.
이에 대해 좀더 구체적으로 알아보면, 1차 수작업으로 공정을 진행하는 경우, 선별인원을 다수 투입하여 인건비가 상승하는 문제점이 있으며, 단순 반복 공정으로 인한 작업자 피로감이 상승하는 문제점이 있고, 생산 속도 저하가 발생하면서, 완벽한 선별 불가능해지는 문제점이 있다.
또한 2차적인 작업으로 비전선별기는 한 제품만 설정되기 때문에 전 생산라인에 설치할 수 없고, 사진 판독 시 길이와 코팅 유무만 판별이 가능하기 때문에 카메라를 적어도 4대 이상 설치하여야 하며, 사각지대는 판독하기 어렵다는 문제점이 발생하게 된다.
(문헌 0001) 대한민국 등록특허공보 제10-1384097호(2014. 4. 1)
본 발명은 상기한 바와 같은 문제를 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 인공지능 알고리즘을 적용하여 코팅에 대한 불량 상태를 효율적으로 판별할 수 있는 볼트 풀림 방지 코팅제품 자동 선별장치 및 그 선별 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 볼트 풀림 방지 코팅제품의 자동 선별 방법은 측면부가 코팅된 볼트의 헤드 부를 측정 지그의 회전축에 고정시키는 볼트 고정 단계;와, 상기 볼트를 회전시키면서 상기 볼트의 나사산 영역에 배치된 코팅 부위를 촬영하여 볼트 측면부 이미지를 획득하는 이미지 획득 단계;와, 상기 볼트 측면부 이미지 중 코팅된 상기 볼트 측면부 이미지 영역과 상기 나사산 영역의 비율을 비교하여 상기 볼트에 대한 패임 불량을 판단하는 볼트 불량 판단 단계; 및 상기 판단 단계의 결과에 따라 볼트의 불량품과 양품을 분류하는 볼트 분류 단계;를 포함하되, 상기 볼트 불량 판단 단계는, 상기 볼트의 측면부 이미지에 대하여 SVM 알고리즘을 적용한다.
본 발명의 일 실시 예에 있어서, 상기 측정 지그의 홈 부에 형성된 자석 체를 포함하는 것일 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 있어서, 상기 볼트 고정 단계 전에 상기 볼트의 나사산 영역에 케미컬(chemical) 접착제를 코팅하는 단계를 더 포함하는 것일 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 있어서, 상기 케미컬 접착제는, 각각 다른 마이크로 캡슐에 아크릴 수지와 페록사이드(peroxide)를 포함하고, 나사의 체결 압력에 의해 분출하면서 화학반응을 일으켜 경화되어 코팅되는 것일 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 있어서, 상기 SVM은, 허용도(tolerance), 코스트(cost) 및 실행될 최대 반복회수(max-iter)를 매개변수로 하는 것일 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 있어서, 상기 볼트 불량 판단 단계는, 상기 볼트 측면부 이미지의 색상인 RGB모델을 그레이 스케일 모델로 변환하여 픽셀 행렬을 얻는 단계; 및 상기 픽셀 행렬을 기반으로 볼트의 길이 불량을 판별하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시 예에 따른 볼트 풀림 방지 코팅제품 선별장치는 나사산에 케미컬 접착제가 코팅된 볼트를 고정하는 측정 지그;와, 상기 볼트의 회전 시 상기 볼트의 나사산 영역 중 볼트 측면부 이미지 영역을 촬영하는 촬영 부;와, 상기 볼트 측면부 이미지 영역을 기반으로 볼트의 불량 여부를 판별하는 검출부; 및 상기 볼트가 불량이라고 판단되는 경우, 상기 볼트를 제거하는 볼트 제거 부를 포함한다.
상기 검출부는 상기 볼트 측면부 이미지 색상인 RGB모델을 그레이 스케일 모델로 변환하여 픽셀 행렬을 얻고 상기 픽셀 행렬을 기반으로 볼트의 불량여부를 판별하는 것일 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 있어서, 상기 검출부는, 상기 볼트의 측면부 이미지에 대하여 SVM 알고리즘을 적용하여 볼트의 불량여부를 판단하는 것일 수 있다.
본 발명은 볼트 풀림 방지 코팅제품에 대한 수작업 육안선별 공정을 생략하고, 불량선별 정확도를 향상시키며, 인공지능 학습효과로 선별효율을 증가시키고, 여러 형상의 다중불량을 정확히 판별할 수 있는 효과가 있다.
또한 회전하는 측정 지그의 개발로, 전면적 불량 검출을 할 수 있고, 향후 머신러닝 기반 알고리즘 시스템의 적용으로 선별인원의 감소와 생산시간의 단축으로 제조 원가의 하락과 다른 종류의 볼트 선별에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 볼트 풀림 방지 자동 선별방법을 보여주는 절차 도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따라 볼트의 피치부의 일부에 마이크로 캡슐 속에 담아 코팅하는 과정을 모식적으로 보여주는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따라 측정 지그와 볼트의 결합 관계를 보여주는 분해 사시 도이다.
도 4는 분류 회귀 특이점 판별을 위한 SVM을 설명하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따라 카메라로부터 이미지를 얻고, 이를 변환하여 볼트의 길이 불량을 측정하는 과정을 보여주는 절차도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따라 코팅 길이를 측정하기 위해 특정 색 검출 이미지 전처리 공정을 진행하는 것을 보여주는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따라 그레이 스케일로 변환된 이미지를 픽셀 형태로 변환한 것을 보여주는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 볼트의 코팅 선별 분류를 위한 전체적인 볼트 풀림 방지 코팅장치의 전체적인 구성을 보여주는 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다. 우선, 도면들 중 동일한 구성요소 또는 부품들은 가능한 한 동일한 참조부호를 나타내고 있음에 유의해야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명은 본 발명의 요지를 모호하게 하지 않기 위해 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 볼트의 풀림 방지 코팅 자동선별 방법을 보여주는 절차 도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명은 볼트 풀림 방지 코팅제품의 자동 선별 방법에 있어서, 측면부가 코팅된 볼트(100)의 헤드 부(150)를 측정 지그(300)의 회전축에 고정시키는 볼트 고정 단계와, 상기 볼트(100)를 회전시키면서 상기 볼트(100)의 나사산 영역(110)에 배치된 코팅 부위(M)를 촬영하여 볼트 측면부 이미지를 획득하는 이미지 획득 단계와, 상기 볼트 측면부 이미지 중 코팅된 상기 볼트 측면부 이미지 영역과 상기 나사산 영역(110)의 비율을 비교하여 상기 볼트에 대한 코팅 불량을 판단하는 볼트 불량 판단 단계를 포함할 수 있다.
상기 판단 단계의 결과에 따라 볼트(100)의 불량품과 양품을 분류하는 볼트 분류 단계를 포함할 수 있다.
상기 볼트 측면부 이미지 중 코팅된 상기 볼트 측면부 이미지 영역과 상기 나사산 영역(110)의 비율을 비교하여 상기 볼트에 대한 코팅 불량을 판단하는 볼트 불량 판단 단계는 상기 볼트(100)의 측면부 이미지에 대하여 SVM 알고리즘을 적용할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따라 볼트의 피치부의 일부에 마이크로 캡슐 속에 담아 코팅하는 과정을 모식적으로 보여주는 도면이다.
도 2를 참조하면, 볼트(100)는 볼트(100)와 너트(미도시)의 나사산 영역(110)의 접촉에 의한 나사산 영역(110)의 접촉마찰력에 의하여 체결이 유지된다. 이러한 나사산 영역(110)의 접촉마찰력보다 큰 진동이나 충격 등 큰 외력이 가해지거나, 지속적인 진동이나 충격의 반복에 의하여 볼트(100)가 풀리게 된다.
이러한 풀림 방지 볼트로서, 가장 일반적인 형태는 볼트 헤드 부(150)의 마찰력을 높여 풀림 방지 기능을 하는 와샤(washer) 등이 있으나, 이는 피 결합물에 상처를 주거나 과도한 토크를 받을 시 볼트의 기능을 상실하게 할 수 있다.
이에 대한 대응책으로서 두 가지를 들 수 있다.
나일론 수지 분말을 포함하는 풀림 방지 분말 조성물을 볼트(100)의 나사산 영역(110)의 마찰력을 향상시켜주는 방식으로 나일론 수지 분말을 포함하는 풀림 방지 조성 물을 볼트의 나사산 영역(110)의 일부 또는 전체에 융착 코팅하는 방식이 있다.
또 다른 한 가지 방식으로서, 상기 볼트(100)의 나사산 영역(110)에 케미컬(chemical) 접착제를 코팅하는 방식이 있다. 이에 대하여 보다 상세히 설명하면, 해당 방식은 아크릴 수지와 이의 접착제인 페록사이드(peroxide)가 충전된 마이크로 캡슐을 포함하는 풀림 방지 접착 조성물을 볼트의 나사산 영역(110)의 일부 또는 전체에 코팅하는 방식이다.
이 중 접착 조성물이 충전된 마이크로 캡슐을 포함하는 풀림 방지 접착 조성물을 볼트(100)의 나사산 영역(110)의 일부 또는 전체에 코팅하는 방식은 볼트(100)의 체결 시 마이크로 캡슐 속에 충전된 접착 조성 물인 아크릴 수지와 페록사이드가 분출되어, 볼트 및 너트의 나사산 영역(130) 사이의 빈틈을 채워 일정한 시간 경과 후, 밀봉 고착되어 볼트의 풀림 현상을 방지하는 방식이다.
도 2를 참조하면, 접착제 코팅층(M)이 나사산 영역(110)의 단부로부터 소정 길이 떨어진 지점에 형성되어 일부만 코팅된 것을 확인할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 측정 지그와 볼트의 결합 관계를 보여주는 분해 사시도이다.
도 3을 참조하면, 볼트(100)의 헤드 부(150)는 육각 기둥형상으로 가공되어 있고, 측정 지그(300)에서 볼트(100)가 삽입되는 부분 역시 육각 기둥 형상의 홈(310)이 형성되어 있어서 볼트(100)의 헤드 부(150)가 안착하기 쉽도록 구성되어 있다. 또한, 상기 볼트(100)의 헤드 부(150)와 측정 지그(300)의 홈부(310) 사이에는 자석체(350)가 배치되어 있어서 볼트(100)가 요동하거나 흔들리는 것을 방지할 수 있다.
상술한 예에서 헤드 부(150)의 육각 기둥형상은 예시적인 것으로 본 발명의 실시예에 따른 선별방법이 적용될 수 있는 볼트의 헤드 부(150) 형상은 이에 제한되지 아니하며 필요에 따라 다양한 형상이 볼트의 헤드 부(150)로 채택될 수 있다.
일 실시예에서, 볼트의 회전속도(rpm)은 5~50rpm일 수 있다. 5rpm이하에서는 실제 회전하는 속도가 너무 느려 전체 형상에 대하여 관찰하기 위해서는 많은 촬영을 필요로 할 수 있고, 50rpm이상에서는 회전속도가 너무 빨라 세밀한 관찰이 어려울 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 볼트 풀림 방지 코팅제품 자동 선별 방법에서는 1차적으로 풀림 방지 볼트의 제조방법을 통해서 제조된 볼트(100)에 대하여 코팅 상태의 불량품과 양품을 판별하는 방법일 수 있다.
도 4는 분류 회귀 특이점 판별을 위한 SVM을 설명하는 도면이다.
도 4를 참조하면, 코팅 컬러 및 패임 불량의 새로운 불량에 대한 검출을 위해 SVM 알고리즘을 적용할 수 있다. SVM은 대규모로 저장된 데이터 안에서 규칙이나 패턴을 찾는 알고리즘으로 가장 정확한 지도 학습중의 한 가지이다.
기본적으로 SVM은 이진분류문제를 다루며, 서포트 벡터로 정의되는 초 평면으로 두 개의 클래스로 구분한다.
여기서 각 클래스에 속한 데이터 중 경계와 가장 인접한 데이터가 서포트 벡터(S1, S2)가 된다. 도 4에 도시된 바와 같이, 데이터가 2개의 범주로 나뉠 때, 이를 구분하는 최적의 평면(optimal hyperplane)을 찾는 과정을 거치게 된다. 여기서의 SVM의 매개 변수로는 허용도(tolerance), 코스트(cost) 및 실행될 최대 반복회수(max-iter)를 사용할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따라 카메라로부터 이미지를 얻고, 이를 변환하여 볼트의 길이 불량을 판정하는 과정을 보여주는 절차 도이다.
도 5를 참조하면, 볼트의 길이 불량 판단단계는, 상기 볼트 측면부 이미지의 색상인 RGB모델을 그레이 스케일 모델로 변환하여 픽셀 행렬을 얻는 단계; 및 상기 픽셀 행렬을 기반으로 볼트의 코팅 불량을 판별하는 단계를 포함할 수 있다.
이러한 과정의 일례로서, 본 발명의 일 실시예에 따른 볼트의 불량 판정 과정은 볼트의 이미지를 획득하는 단계(S10), 획득된 볼트의 이미지에서 불량 판정을 위해 필요한 부분을 수확하는 단계(S20), 컬러 전환을 수행하는 단계(S30)를 포함할 수 있다.
도 5에서 l1은 코팅 시작점 길이를 나타내고, l2는 코팅 길이를 나타낸다.
상술한 S30 단계에서의 컬러 전환은 색상영역의 변환 과정(가령 RGB->HSV)을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 카메라에 의해 획득되는 볼트 이미지는 RGB 방식에 의한 것일 수 있다. RGB 방식은 빨강, 초록, 파랑의 광원을 이용하여 색을 표현하며, 색을 혼합할수록 밝아지는 가산 혼합방식이다. 이와 같은 RGB방식은 명도와 채도의 제약이 있어 색상으로 분류하는 것에 부적합하다. 따라서 보다 정확한 결과를 얻기 위해 색상(Hue), 채도(Saturation), 명도(Value)를 사용하는 HSV 색 공간으로 변환하는 과정이 필요하다. 상기 볼트 측면부 이미지의 색상인 RGB모델을 그레이 스케일 모델로 변환하여 픽셀 행렬을 얻을 수 있다.
상기 픽셀 행렬을 기반으로 볼트의 코팅 불량을 판별하는 단계가 진행될 수 있다. 이에 대하여 도 6을 참조하여 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 코팅 길이를 측정하기 위한 특정 색 검출 이미지 전처리 공정을 나타낸 것이다.
도 6을 참조하면, 색 공간 변환 후, 코팅 액 특정색만 검출한다. 이에 대하여 좀더 자세히 설명하면, 촬영된 이미지의 픽셀 색상 값을 비교하여 코팅 영역과 볼트의 경계를 분리한다(S40).
검출된 코팅액 색상을 기준으로 색상을 분리한다. 이 과정은 나머지 색 공간을 제거하는 공정이다. 이를 통해 볼트 영역의 색상인 검은색과 코팅 영역의 색을 분리할 수 있다. 앞서 추출한 특정 색상 값의 해당 범위 값을 유지하며 나머지 공간은 0으로 변환하여 이미지를 분리한다(S50).
도 6과 같이 분리된 이미지에 대해서 그레이 스케일을 활용한다(S60).
그레이 스케일은 픽셀 색상을 다중 채널 색상에서 검은색과 흰색, 두 가지 색상의 단일 채널 변환하는 이미지 처리이며 이진 이미지라고도 한다.
도 6과 같이, 볼트(100)의 값은 0인 검은색으로 나타나고, 코팅 영역(M)은 255인 흰색으로 나타난다. 볼트(100)의 길이 계산을 위해 그레이 스케일로 변환된 이미지를 픽셀 행렬 형태로 변환한다(S70).
도 7은 본 발명의 실시예에 따라 그레이 스케일로 변환된 이미지를 픽셀 형태로 변환한 것을 보여주는 도면이다.
도 7을 참조하면, 픽셀 행렬로 변환된 이미지는 x, y 좌표로 나타낼 수 있다. 이때 이 좌표에서 좌측 상단은 (0,0)의 좌표를 갖게 되며, 상술한 원점(0,0)을 기준으로 우측방향은 +X의 좌표를 갖고, 좌측하단은 +Y의 값을 갖게 된다. 이미지 픽셀의 좌표를 상술한 바와 같은 형식으로 정의하면, y값이 0일때 모든 x값을 확인하고, 0(검은색)에서 255(흰색)으로 변하는 최소값을 찾아 저장하는 방식을 사용한다. 이와 같은 방법으로 모든 y값에 대해서 변환하는 픽셀 최소값을 찾는다. 코팅 시작점 길이(lㅣ)와 실제로 코팅된 부분의 길이(l2)는 실제 볼트 치수 길이로 변환 후 측정하는 방법을 사용할 수 있다.
즉, 도 7에 도시된 바와 같이 수학식 1을 적용하면 전체 HSV 파일로 변환된 나사산의 전체 길이(h)에 대하여 계산할 수 있다. HSV로 변환된 이미지에서 ln은 코팅 시작점의 길이이고, lm은 코팅 종료점의 길이이다. 실제 코팅 길이(h-lm-ln)는 코팅 시작점과 코팅 종료점을 구하면 얻을 수 있다.
Figure 112020013067159-pat00001
실시의 일례에서, 나사산의 길이가 25mm라고 할 때, 실제 코팅된 부분의 길이(l2)는 수학식 1에 의하여 계산될 수 있다. HSV로 변환된 이미지인 나사산 전체 길이(h)에서 코팅되지 않은 영역을 나타내는 부분의 길이(lm+ln)를 감산한다. l2(코팅 길이)에 대한 나사산 전체 길이(25mm)의 비는 HSV 색상 변환 시, 흰색(코팅부분)에 대한 전체 나사산 길이(h)의 비와 같다는 원리를 이용하여 코팅 길이 l2가 16.0 mm 이상 17.0 mm 이하일 때 양품으로 볼 수 있다. 즉, 실제 나사산의 전체 길이에 대한 실제 코팅된 부분의 길이(l2)의 비가 0.64 이상 0.68 이하일 때 양품으로 볼 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 볼트의 코팅 선별 분류를 위한 전체적인 볼트 풀림 방지 코팅장치의 전체적인 구성을 보여주는 도면이다.
도 8을 참조하면, 파트 피더(140)로부터 볼트가 공급된다. 상기 파트 피더(140)는 볼 형상으로 내측에 다수의 볼트(100)가 수용될 수 있다. 다수의 볼트(100)는 파트 피더(140)에 의해 위치 및 방향이 조정되어 측정 지그(300)에 공급될 수 있다.
상기 측정 지그(300)를 사용하면, 촬영부(400)인 1대의 카메라 만으로 도포된 코팅면의 전면적에 대한 영상을 얻을 수 있다. 이때 볼트(100)에 대한 코팅 길이 불량 여부를 판별하기 위해서는 이미지 크기 조절, 색 공간 변환 및 특정 색 검출 알고리즘, 그레이 스케일, 그리고 컨투어 등의 영상 처리기술이 활용될 수 있다.
이와 같이 검출부(450)는 볼트 측면부 이미지를 기반으로 볼트의 불량 여부를 판별할 수 있다. 상기 검출부(450)에서 볼트의 불량 여부 판단 결과 상기 볼트(100)가 불량이라고 판단되는 경우, 볼트 제거부(500)는 불량으로 판정된 볼트를 제거할 수 있다.
상기 검출부(450)는, 상기 볼트 측면부 이미지 색상인 RGB모델을 그레이 스케일 모델로 변환하여 픽셀 행렬을 얻는다. 상기 픽셀 행렬을 기반으로 볼트의 불량여부를 판별하는 작업을 수행할 수 있다.
이러한 검출부(450)는 컴퓨터 상에서 볼트의 측면부에 대한 길이 판정 또는 채움 불량에 대한 판정을 할 수 있다.
그리고 이러한 이미지에 대한 판별을 통해 불량품과 양품을 구별한 후 불량품인 경우에는 볼트 제거 부(500)를 통해서 불량품을 NG 코너에 넣는 작업을 수행할 수 있다. 볼트(100)에 대한 불량 작업 판단 시 코팅 볼트(100)마다 일련 번호를 부여할 수 있다. 이렇게 일련번호가 부여된 볼트(100)에 대하여 측정 지그(300)에 고정시키고, 이미지 촬영을 하고 검출부(450)에서 일련 번호를 기록하면서 카메라를 사용해서 이미지에 대한 촬영을 할 수 있다. 이러한 이미지에 대한 촬영 결과를 일련번호가 부여된 볼트(100)에 대한 항목으로 기록할 수 있다.
뷸트(100)의 이미지에 대한 촬영결과와 함께 길이 측정 결과도 함께 기록한다.
[표 1]은 본 발명의 일 실시예에 따라 볼트의 길이 불량 결과를 보여주는 테이블이다.
Figure 112020013067159-pat00002
[표 1]를 참조하면, 코팅 시작점 길이l1의 길이는 1.25 mm 이상 3.20mm이하이고, 코팅 길이 l2는 16.0 mm 이상 17.0 mm 이하일 때 양품으로 간주한다. 길이 측정 장비 중 하나인 버니어 캘리퍼스를 사용하여 정해진 기준에 따라 양품과 불량을 분류할 수 있다. 분류된 볼트(100)가 길이 불량 선별기구를 통해 측정된 길이 l1과 l2 또한 표 1를 통해서 확인이 가능하다. 즉 표 1에 표시된 바와 같이, 측정값(pre)는 길이 측정 알고리즘으로 판단하여 OK라는 결과와 NG라는 결과를 얻은 값이고, 실제 값(ori)는 버니어 캘리퍼스를 사용해서 얻은 값을 의미한다.
이상과 같이 본 발명에 따른 인공지능과 빅데이터 분석을 활용한 볼트 풀림 방지 코팅제품 자동 선별장치를 예시한 도면을 참조로 하여 설명하였으나, 본 명세서에 개시된 실시 예와 도면에 의해 본 발명이 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술사상 범위 내에서 당업자에 의해 다양한 변형이 이루어질 수 있음은 물론이다.
100: 볼트 110: 나사산 영역
140: 파트 피더 300: 측정 지그
400: 촬영부 450: 검출부
500: 볼트 제거부

Claims (9)

  1. 측면부가 코팅된 볼트의 헤드 부를 측정 지그의 회전축에 고정시키는 볼트 고정 단계;
    상기 볼트를 회전시키면서 상기 볼트의 나사산 영역에 배치된 코팅 부위를 촬영하여 볼트 측면부 이미지를 획득하는 이미지 획득 단계;
    상기 볼트 측면부 이미지 중 코팅된 상기 볼트 측면부 이미지 영역과 상기 나사산 영역의 비율을 비교하여 상기 볼트에 대한 코팅 불량을 판단하는 볼트 불량 판단 단계;
    상기 판단 단계의 결과에 따라 볼트의 불량품과 양품을 분류하는 볼트 분류 단계;를 포함하되,
    상기 볼트 불량 판단 단계는,
    상기 볼트의 측면부 이미지에 대하여 SVM 알고리즘을 적용하고,
    상기 SVM은,
    허용도(tolerance), 코스트(cost) 및 실행될 최대 반복회수(max-iter)를 매개변수로 하며,
    상기 볼트 불량 판단 단계는,
    상기 볼트 측면부 이미지의 색상인 RGB모델을 그레이 스케일 모델로 변환하여 픽셀 행렬을 얻는 단계; 및
    상기 픽셀 행렬을 기반으로 볼트의 코팅 불량을 판별하는 단계를 포함하고,
    상기 픽셀 행렬을 기반으로 볼트의 코팅 불량을 판별하는 단계에서는,
    실제 나사산 전체 길이에 대한 실제 코팅 길이의 비가,
    HSV로 변환된 이미지의 나사산 전체 길이에 대한 코팅 길이의 비와 같다는 원리를 이용하여 실제 코팅 길이를 산출하고,
    실제 나사산 전체 길이에 대한 실제 코팅 길이의 비가 일정 범위 내에 있을 때 상기 볼트의 코팅을 양호로 판별하는 것을 특징으로 하는
    볼트 풀림 방지 코팅제품 선별방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 측정 지그의 홈 부에 형성된 자석 체를 포함하는 것을 특징으로 하는
    볼트 풀림 방지 코팅제품 선별방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 볼트 고정 단계 전에
    상기 볼트의 나사산 영역에 케미컬(chemical) 접착제를 코팅하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는
    볼트 풀림 방지 코팅 제품 선별방법.
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 따른 볼트 풀림 방지 코팅 제품 선별방법을 이용한 볼트 풀림 방지 코팅 제품 선별장치에 있어서,
    나사산에 케미컬 접착제가 코팅된 볼트를 고정하는 측정 지그;
    상기 볼트의 회전시 상기 볼트의 나사산 영역 중 볼트 측면부 이미지 영역을 촬영하는 촬영 부;
    상기 볼트 측면부 이미지 영역을 기반으로 볼트의 불량 여부를 판별하는 검출부; 및
    상기 볼트가 불량이라고 판단되는 경우, 상기 볼트를 제거하는 볼트 제거 부를 포함하는
    볼트 풀림 방지 코팅 제품 선별장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 검출부는,
    상기 볼트 측면부 이미지 색상인 RGB모델을 그레이 스케일 모델로 변환하여 픽셀 행렬을 얻고 상기 픽셀 행렬을 기반으로 볼트의 불량여부를 판별하는
    볼트 풀림 방지코팅 제품 선별장치.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 검출부는,
    상기 볼트의 측면부 이미지에 대하여 SVM 알고리즘을 적용하여 볼트의 불량여부를 판단하는
    볼트 풀림 방지코팅 제품 선별장치.
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