KR102503877B1 - Ai 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템 - Google Patents

Ai 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템은 컨베이어 상에서 이동되는 디스크에 소정의 각도로 빛을 투사하는 발광부; 상기 컨베이어 상에서 이동되는 디스크를 촬영하여 이미지를 생성하는 촬영부; 및 AI 기반의 알고리즘을 이용하여 상기 이미지 분석을 통해 디스크의 불량 발생 여부를 판단하는 판단부;를 포함할 수 있다.

Description

AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템{System of defect classification based on Artificial Intelligence}
본 발명은 AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 차량 디스크의 불량 여부를 검출하도록 차량 디스크를 촬영한 후, 촬영 이미지를 AI 기반으로 분석하여 차량 디스크의 불량 여부를 검출하도록 하는 AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템에 관한 것이다.
최근 알파고와 이세돌 9단의 대결로 인공지능에 대한 관심이 크게 증가하였다. 특히 알파고의 핵심 기술로 알려진 딥러닝에 대한 학계와 산업계의 연구가 폭발적으로 증가하였다.
딥러닝은 기존에 알려진 인공 신경망(Artificial Neural Network)의 여러 문제점(즉, vanishing problem, overfitting 등)을 활성함수(ReLU)의 개발과 드롭아웃(Drop-out)과 같은 알고리즘 개선으로 그 성능을 향상시켰고, 또한 GPU(Graphic Processing Units)와 같은 하드웨어의 발전과 복잡한 구조를 학습시킬 수 있는 빅데이터의 힘 덕분에 최근 여러 분야에 뛰어난 성능을 발휘하고 있다.
이러한 딥러닝 기술은 해외 많은 기업(구글, 페이스북, 애플, 마이크로소프트, 알리바바, 바이두)에 의해 빠르게 발전되고 있으며 얼굴인식, 음성인식, 자연어처리, 검색 서비스, 의료 등의 분야에 적용되고 있다. 이렇게 빠르게 발전하는 딥러닝의 최신 기술을 확보하고 더 나아가 응용 분야를 선점하고 빠르게 상용화 하는 것이 시급하다.
종래의 결함 검사 장비에서 사용되는 결함 분류 방법은 알고리즘 개발자가 영상에서 분류가 잘 될 것 같은 특징을 영상처리 알고리즘으로 추출한 후 이러한 특징들을 분류기(SVM, Decision tree)로 학습한다.
조명과 카메라를 이용하여 광학 장치를 구성하고, 결함 부분에서 빛의 경로가 변함에 따라 카메라에 들어오는 빛의 양의 변화를 영상화하여 결함 부위의 신호대잡음비(S/N ratio)를 높인다. 이러한 영상에서 결함 검출 알고리즘이 결함 후보를 검출하고, 결함 후보 영상에 대해 특징 추출 알고리즘과 분류 알고리즘을 이용해 결함을 검출 및 분류하게 된다.
한편, 대한민국 등록특허 제10-2325347 B1 (2021.11.05)호에서는 머신러닝 기반 결함 분류 장치 및 방법을 개시하고 있으나, 결함 활성화 맵(DAM: Defect Activation Map)을 생성기술에만 국한되어 있을 뿐, 차량 디스크의 생산 공정에서 보다 정확하고 효율적으로 디스크의 불량을 검출하고, 검출한 불량 디스크를 분리하는 것이 필요하다.
본 발명은 상기와 같은 문제를 해결하기 위한 것으로서, AI 기술을 적용하여 보다 정확하게 차량 디스크의 불량을 검출할 수 있고, 차량 디스크의 공정 및 생산 시간을 단축시켜 경제성을 극대화할 수 있는 AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템를 제공하자 함이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제가 상술한 과제로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 과제들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템은 컨베이어 상에서 이동되는 디스크에 소정의 각도로 빛을 투사하는 발광부; 상기 컨베이어 상에서 이동되는 디스크를 촬영하여 이미지를 생성하는 촬영부; 및 AI 기반의 알고리즘을 이용하여 상기 이미지 분석을 통해 디스크의 불량 발생 여부를 판단하는 판단부;를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템에 의하면, AI 기술을 적용하여 보다 정확하게 차량 디스크의 불량을 검출할 수 있고, 차량 디스크의 공정 및 생산 시간을 단축시켜 경제성을 극대화할 수 있는 제공하자 함이다.
본 발명의 효과가 상술한 효과들로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 효과들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템의 개략 평면도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템의 촬영부를 설명하기 위한 개략 부분 측단면도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템의 불량 발생 여부의 판단 대상인 차량 디스크의 개략 사시도.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시예를 상세하게 설명한다. 다만, 본 발명의 사상은 제시되는 실시예에 제한되지 아니하고, 본 발명의 사상을 이해하는 당업자는 동일한 사상의 범위 내에서 다른 구성요소를 추가, 변경, 삭제 등을 통하여, 퇴보적인 다른 발명이나 본 발명 사상의 범위 내에 포함되는 다른 실시예를 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 이 또한 본원 발명 사상 범위 내에 포함된다고 할 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템은 컨베이어 상에서 이동되는 디스크에 소정의 각도로 빛을 투사하는 발광부; 상기 컨베이어 상에서 이동되는 디스크를 촬영하여 이미지를 생성하는 촬영부; 및 AI 기반의 알고리즘을 이용하여 상기 이미지 분석을 통해 디스크의 불량 발생 여부를 판단하는 판단부;를 포함할 수 있다.
또, 상기 판단부에 의해 불량이 아니라고 판단된 디스크를 보관하는 보관부; 상기 판단부에 의해 불량이라고 판단된 디스크를 배출하는 배출부; 및 상기 판단부에 의해 불량이 아니라고 판단된 상기 컨베이어 상의 디스크를 상기 보관부로 이동시키고, 상기 판단부에 의해 불량이라고 판단된 상기 컨베이어 상의 디스크를 상기 배출부로 이동시키는 구별부;를 더 포함할 수 있다.
또, 상기 판단부는 불량이라고 판단한 디스크의 식별코드를 추출하고, 상기 구별부는 디스크의 식별코드를 인식하고, 상기 판단부가 추출한 식별코드와 비교하여 디스크를 보관부 또는 배출부로 이동시킬 수 있다.
또, 상기 구별부는 상기 컨베이어와 상기 보관부 사이의 경로 상에 배치되는 트레이부, 상기 트레이부 상에서 위치 이동되며 디스크를 파지하는 파지부 및 상기 파지부에 파지된 디스크의 식별코드를 인식하는 인식부를 구비할 수 있다.
또, 상기 발광부는 상기 컨베이어의 경로 상에 배치되는 제1 발광부 및 상기 컨베이어의 경로 상에서 상기 제1 발광부보다 하류에 배치되는 제2 발광부를 구비하며, 상기 촬영부는 상기 제1 발광부가 투사하는 빛을 반사하는 디스크를 촬영하는 제1 촬영부 및 상기 제2 발광부가 투사하는 빛을 반사하는 디스크를 촬영하는 제2 촬영부를 구비할 수 있다.
또, 상기 제1 발광부가 상기 컨베이어 상에서 이동되는 디스크에 빛을 투사하는 각도와 상기 제2 발광부가 상기 컨베이어 상에서 이동되는 디스크에 빛을 투사하는 각도는 서로 다를 수 있다.
각 실시예의 도면에 나타나는 동일한 사상의 범위 내의 기능이 동일한 구성요소는 동일한 참조부호를 사용하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템의 개략 평면도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템의 촬영부를 설명하기 위한 개략 부분 측단면도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템의 불량 발생 여부의 판단 대상인 차량 디스크의 개략 사시도이다.
첨부된 도면은 본 발명의 기술적 사상을 보다 명확하게 표현하기 위하여, 본 발명의 기술적 사상과 관련성이 떨어지거나 당업자로부터 용이하게 도출될 수 있는 부분은 간략화 하거나 생략하였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다.
본 명세서에 있어서 단말 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.
이하에서는, 도 1 내지 도 3을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템(10)을 설명하겠다.
일례로, AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템(10)은 차량 브레이크 장치에 사용되는 차량 디스크(D)를 대상 객체로 하여 해당 대상 객체에 스크래치, 균열 등 불량이 발생 했는지 여부를 검출하는 시스템을 의미할 수 있다.
다만, 대상 객체는 차량 디스크(D)에 한정되지 아니하며, 촬영 이미지를 이용하여 인공지능 기반으로 불량 여부를 판단/검출할 수 있는 대상이라면 본 대상 객체에 해당할 수 있음은 자명하다.
다만, 아래에서는 설명의 편의를 위해 대상 객체가 차량 디스크(D)임을 가정하고 설명하겠다.
한편, 도 1을 참조하여, 상기 AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템(10)을 구성하는 구성들을 개략적으로 설명하겠다.
우선, 작업장의 소정의 공간에 가공이 필요한 차량 디스크(D)가 적재되는 제1 적재부(A1)가 배치될 수 있다.
또한, 가공된 후 불량이 아니라고 판단된 차량 디스크(D)가 적재되는 제2 적재부(A2) 및 가공된 후 불량이라고 판단된 차량 디스크(D)가 적재되는 제3 적재부(A3)가 배치될 수 있다.
또한, 상기 AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템(10)은 차량 디스크(D)를 소정의 공정으로 이동시키는 컨베이어(C)를 포함할 수 있다.
또한, 상기 AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템(10)은 상기 제1 적재부(A1)에 적재된 차량 디스크(D)를 컨베이어(C)로 이동시키는 로봇암(100)을 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템(10)은 차량 디스크(D)에 대해 소정의 가공을 구현하는 가공 장치(200)를 더 포함할 수 있다.
일례로, 상기 가공 장치(200)는 차량 디스크(D)에 대해 소정의 온도로 가열 또는 소정의 정보를 각인 등 차량 디스크(D)에 대해 소정의 가공을 구현하는 장치를 의미할 수 있다.
한편, 상기 AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템(10)은 상기 가공 장치(200)에 의해 가공된 차량 디스크(D)의 불량 발생 여부를 검출하는 검출 장치(300)를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템(10)은 상기 검출 장치(300)에 의해 불량이 아니라고 판단된 차량 디스크(D)를 보관하는 보관부(500)를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템(10)은 상기 검출 장치(300)에 의해 불량이라고 판단된 차량 디스크(D)를 배출하는 배출부(600)를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템(10)은 상기 검출 장치(300)에 의해 불량이 아니라고 판단된 상기 컨베이어(C) 상의 디스크(D)를 상기 보관부(500)로 이동시키고, 상기 검출 장치(300)에 의해 불량이라고 판단된 상기 컨베이어(C) 상의 디스크(D)를 상기 배출부(600)로 이동시키는 구별부(400)를 더 포함할 수 있다.
즉, 도 1을 참조하여 볼 때, 순차적으로, 가공 전의 차량 디스크(D)는 상기 제1 적재부(A1)에 적재될 수 있으며, 상기 로봇암(100)에 의해 상기 컨베이어(C)로 이동될 수 있다.
이 후, 상기 컨베이어(C) 상에서 이동되는 차량 디스크(D)는 상기 가공 장치(200)에 도달할 수 있으며, 상기 가공 장치(200)에 의해 소정의 가공이 이루어질 수 있다.
이 후, 가공된 차량 디스크(D)는 상기 컨베이어(C)를 통해 이동되어 상기 검출 장치(300)로 이동될 수 있으며, 상기 검출 장치(300)에 의해 불량 발생 여부를 판단 받게 된다.
이 후, 가공된 차량 디스크(D)는 상기 컨베이어(C)를 통해 이동되어 상기 구별부(400)로 이동될 수 있다.
여기서, 상기 검출 장치(300)에 의해 불량이라고 판단된 차량 디스크(D)는 상기 구별부(400)에 의해 상기 배출부(600)로 이동되며, 불량이 아니라고 판단된 차량 디스크(D)는 상기 구별부(400)에 의해 상기 보관부(500)로 이동될 수 있다.
이 후, 상기 보관부(500)에 보관된 차량 디스크(D)는 로봇(미도시) 등의 장치에 의해 상기 제2 적재부(A2)로 이동될 수 있고, 상기 배출부(600)에 보관된 차량 디스크(D)는 상기 제3 적재부(A3)로 이동될 수 있다.
이하에서는, 상기 AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템(10)의 불량 검출 기술에 대해 더욱 자세히 설명하겠다.
우선, 도 3을 참조하면, 상기 검출 장치(300)로 이동되는 차량 디스크(D)는 소정의 식별코드(I)가 표시되어 있을 수 있다.
일례로, 상기 식별코드(I)는 복수의 차량 디스크(D)에 대해 각각마다 다르게 부여된 고유한 식별정보일 수 있다.
한편, 차량 디스크(D)에는 가공 공정 등에 의해 의도하지 않은 불량이 발생될 수 있다.
예를 들어, 도 3에서 볼 수 있듯이 차량 디스크(D)에 스크래치가 나거나, 크랙 등의 불량(K)이 발생될 수 있다.
차량 디스크(D)에 불량이 발생되는 경우, 내구성 및 안정성에 큰 위협이 될 수 있다는 점에서, 불량 검출이 정확해야 하는 요구가 있다.
따라서, 상기 AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템(10)은 차량 디스크(D)의 불량 검출을 보다 정확하게 하기 위함이며, 아래에서 도 2를 참조하여 불량 검출 기술에 대해 더욱 자세히 설명하겠다.
일례로, 도 2에 도시한 바와 같이, 상기 AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템(10)의 상기 검출 장치(300)는 상기 컨베이어(C) 상에서 이동되는 디스크(D)에 소정의 각도로 빛을 투사하는 발광부(310), 상기 컨베이어(C) 상에서 이동되는 디스크(D)를 촬영하여 이미지를 생성하는 촬영부(320) 및 AI 기반의 알고리즘을 이용하여 상기 이미지 분석을 통해 디스크(D)의 불량 발생 여부를 판단하는 판단부(미 도시)를 포함할 수 있다.
일례로, 상기 발광부(310)는 차량 디스크(D)를 향해 소정의 빛을 투사하는 구성으로서, LED 등일 수 있다.
일례로, 상기 촬영부(320)는 상기 발광부(310)에 의해 빛을 받는 차량 디스크(D)를 촬영하여 차량 디스크(D)에 대한 상기 이미지를 생성하는 구성으로서, 카메라일 수 있다.
일례로, 상기 판단부는 상기 촬영부(320)가 생성한 상기 이미지를 AI 기반 알고리즘으로 분석하여 디스크(D)의 불량 발생 여부를 판단하는 구성일 수 있다.
일례로, AI 기반 알고리즘은 불량이 아닌 디스크(D) 샘플과, 불량이 발생된 디스크(D) 샘플의 이미지를 학습하여 생성될 수 있다.
그 결과, 상기 판단부는 상기 이미지를 상AI 기반 알고리즘에 입력값으로 입력하여, 불량 발생 여부인 결과값을 얻을 수 있다.
한편, 일례로, 상기 검출 장치(300)는 상기 컨베이어(C) 상에서 이동되는 차량 디스크(D)에 의도하지 않은 빛이 투사되는 것을 방지하며, 제1 배치공간(S1) 및 상기 제1 배치공간(S1)과 구획되는 제2 배치공간(S2)을 형성하는 커버부(330)를 더 포함할 수 있다.
일례로, 상기 커버부(330)는 상기 제1 배치공간(S1)과 상기 제2 배치공간(S2)을 구획하는 격벽을 형성하되, 상기 컨베이어(C) 상에서 이동되는 차량 디스크(D)가 상기 제1 배치공간(S1)으로부터 상기 제2 배치공간(S2)으로 이동될 수 있도록 격벽에 소정의 관통홀을 형성할 수 있다.
여기서, 일례로, 상기 발광부(310)는 상기 컨베이어(C)의 경로 상에 배치되는 제1 발광부(311) 및 상기 컨베이어(C)의 경로 상에서 상기 제1 발광부(311)보다 하류에 배치되는 제2 발광부(313)를 구비할 수 있다.
이를 보다 자세히 설명하자면, 일례로, 상기 제1 발광부(311)는 상기 제1 배치공간(S1) 상에 배치될 수 있으며, 상기 커버부(330)에 위치 고정될 수 있다.
일례로, 상기 제1 발광부(311)는 상기 제1 배치공간(S1) 상에서 상기 컨베이어(C)에 의해 이동되는 차량 디스크(D)에 소정의 각도로 빛을 투사할 수 있다.
일례로, 상기 제1 발광부(311)는 상기 제1 배치공간(S1) 상에 복수 개 배치될 수 있다.
또한, 상기 제2 발광부(313)는 상기 제2 배치공간(S2) 상에 배치될 수 있으며, 상기 커버부(330)에 위치 고정될 수 있다.
일례로, 상기 제2 발광부(313)는 상기 제2 배치공간(S2) 상에서 상기 컨베이어(C)에 의해 이동되는 차량 디스크(D)에 소정의 각도로 빛을 투사할 수 있다
일례로, 상기 제2 발광부(313)는 상기 제2 배치공간(S2) 상에 복수 개 배치될 수 있다.
여기서, 일례로, 상기 제1 발광부(311)가 상기 컨베이어(C) 상에서 이동되는 디스크(D)에 빛을 투사하는 각도와 상기 제2 발광부(313)가 상기 컨베이어(C) 상에서 이동되는 디스크(D)에 빛을 투사하는 각도는 서로 다를 수 있다.
이를 보다 자세히 설명하자면, 상기 제1 발광부(311)가 디스크(D)로 빛을 투사하는 각도와 상기 제2 발광부(313)가 디스크(D)로 빛을 투사하는 각도는 상호 다를 수 있으며, 그 결과, 디스크(D)로부터 반사되는 빛의 각도가 상호 다름에 따라 아래에서 설명될 제1 촬영부(321) 및 제2 촬영부(323)에 의해 생성되는 상기 이미지는 다양할 수 있다.
따라서, 보다 정확하게 디스크(D)의 불량 발생 여부를 검출할 수 있다.
한편, 상기 촬영부(320)는 상기 제1 발광부(311)가 투사하는 빛을 반사하는 디스크(D)를 촬영하는 제1 촬영부(321) 및 상기 제2 발광부(313)가 투사하는 빛을 반사하는 디스크(D)를 촬영하는 제2 촬영부(323)를 구비할 수 있다.
이를 보다 자세히 설명하자면, 일례로, 상기 제1 촬영부(321)는 상기 제1 배치공간(S1) 상에 배치될 수 있으며, 상기 커버부(330)에 위치 고정될 수 있다.
일례로, 상기 제1 촬영부(321)는 상기 제1 배치공간(S1) 상에서 상기 컨베이어(C)에 의해 이동되는 차량 디스크(D)를 촬영하여 상기 이미지를 생성할 수 있다.
일례로, 상기 제1 촬영부(321)는 상기 제1 배치공간(S1) 상에 복수 개 배치될 수도 있다.
또한, 상기 제2 촬영부(323)는 상기 제2 배치공간(S2) 상에 배치될 수 있으며, 상기 커버부(330)에 위치 고정될 수 있다.
일례로, 상기 제2 촬영부(323)는 상기 제2 배치공간(S2) 상에서 상기 컨베이어(C)에 의해 이동되는 차량 디스크(D)를 촬영하여 상기 이미지를 생성할 수 있다.
일례로, 상기 제2 촬영부(323)는 상기 제2 배치공간(S2) 상에 서로 다른 각도로 복수 개 배치될 수도 있다.
한편, 상기 판단부는 상기 촬영부(320)로부터 상기 이미지를 획득하여 AI 기반 알고리즘을 통해 해당 디스크(D)가 불량인지 여부에 대한 결과값을 생성할 수 있다.
여기서, 일례로, 상기 판단부는 상기 이미지 분석을 통해 불량이라고 판단한 디스크(D)의 경우 디스크(D) 상에 표시된 상기 식별코드(I)를 추출할 수 있다.
그 결과, 상기 판단부는 상기 식별코드(I)를 이용하여 불량이라고 판단한 디스크(D)와 불량이 아니라고 판단한 디스크(D)를 구별할 수 있다.
한편, 이하에서는 도 1을 참조하여, 상기 구별부(400), 보관부(500) 및 배출부(600)를 더욱 자세히 설명하겠다.
일례로, 상기 구별부(400)는 상기 검출 장치(300)를 통과한 상기 컨베이어(C) 상의 디스크(D)를 상기 보관부(500) 및 상기 배출부(600)로 이동시키는 구성일 수 있다.
여기서, 일례로, 상기 구별부(400)는 디스크(D)의 식별코드(I)를 인식하고, 상기 판단부가 추출한 식별코드(I)(불량이라고 판단한 디스크(D)의 식별코드(I))와 비교하여 디스크(D)를 보관부(500) 또는 배출부(600)로 이동시킬 수 있다.
이를 보다 자세히 설명하자면, 상기 구별부(400)는 상기 검출 장치(300)를 통과한 디스크(D) 상에 표시된 상기 식별코드(I)를 인식할 수 있으며, 상기 판단부로부터 상기 판단부가 추출한 식별코드(I)를 전달받아 상호 비교할 수 있다.
만약, 특정 디스크(D)를 기준으로, 상기 판단부가 추출한 상기 식별코드(I)와 상기 구별부(400)가 인식한 상기 식별코드(I)가 동일한 경우, 상기 구별부(400)는 특정 디스크(D)를 상기 배출부(600)로 이동시킬 수 있다.
반면에, 특정 디스크(D)를 기준으로, 상기 판단부가 추출한 상기 식별코드(I)와 상기 구별부(400)가 인식한 상기 식별코드(I)가 동일하지 않은 경우, 상기 구별부(400)는 특정 디스크(D)를 상기 보관부(500)로 이동시킬 수 있다.
그 결과, 상기 구별부(400)는 상기 판단부가 불량이라고 판단한 디스크(D)와 불량이 아니라고 판단한 디스크(D)를 각각 분리 이동시킬 수 있다.
여기서, 일례로, 상기 구별부(400)는 상기 컨베이어(C)와 상기 보관부(500) 사이의 경로 상에 배치되는 트레이부(410), 상기 트레이부(410) 상에서 위치 이동되며 디스크(D)를 파지하는 파지부(420) 및 상기 파지부(420)에 파지된 디스크(D)의 식별코드(I)를 인식하는 인식부(미 도시)를 구비할 수 있다.
이를 보다 자세히 설명하자면, 일례로, 상기 트레이부(410)는 지지대의 기능을 구현하는 구성으로서, 상기 컨베이어(C)와 상기 보관부(500) 상측에 연장되어 배치될 수 있다.
일례로, 상기 지지대는 마주보는 1쌍으로 배치될 수 있다.
여기서, 일례로, 상기 파지부(420)는 유압, 공압 또는 그 밖의 공지된 방식으로 상기 컨베이어(C) 상에 위치하는 디스크(D)를 파지할 수 있으며, 디스크(D)를 파지한 상태에서 상기 트레이부(410) 상에서 위치 이동될 수 있다.
일례로, 상기 파지부(420)는 상기 트레이 상에서 레일 형식으로 위치 이동될 수도 있고, 기어 등의 매커니즘에 의해 위치 이동될 수도 있다.
또한, 상기 파지부(420)는 파지한 디스크(D)를 더 이상 파지하지 않을 수 있다.
따라서, 상기 파지부(420)는 상기 컨베이어(C) 상의 디스크(D)를 파지하여 상기 배출부(600) 상에 놓을 수도 있고, 상기 보관부(500) 상에 놓을 수도 있다.
한편, 상기 인식부는 상기 파지부(420)에 파지된 디스크(D)를 촬영하고, 촬영된 이미지 상의 상기 식별코드(I)를 추출할 수 있다. 일례로, 상기 인식부는 카메라일 수 있다.
또한, 일례로, 상기 인식부는 상기 파지부(420) 상에 배치되어 상기 파지부(420)에 의해 상기 트레이부(410) 상에서 위치 이동될 수 있다.
또한, 상기 인식부는 디스크(D)의 식별코드(I)를 인식하고, 상기 판단부가 추출한 식별코드(I)(불량이라고 판단한 디스크(D)의 식별코드(I))와 비교하여 디스크(D)를 상기 보관부(500) 또는 상기 배출부(600)로 이동시키도록 상기 파지부(420)에 제어 명령을 줄 수 있다.
그 결과, 상기 구별부(400)는 불량이라고 판단된 디스크(D)를 상기 컨베이어(C)로부터 상기 배출부(600)로 이동시키고, 불량이 아니라고 판단된 디스크(D)를 상기 컨베이어(C)로부터 상기 보관부(500)로 이동시킬 수 있다.
한편, 상기 보관부(500)는 소정의 중심축을 기준으로 회전될 수 있다.
이를 보다 자세히 설명하자면, 상기 보관부(500)는 상기 구별부(400)로부터 디스크(D)를 보관하고자 소정의 중심축을 기준으로 회전되며 디스크(D)가 놓이지 않은 구역을 상기 구별부(400)에게 제공할 수 있으며, 상기 구별부(400)는 디스크(D)가 놓이지 않은 상기 보관부(500) 상에 디스크(D)를 놓을 수 있다.
한편, 상기 보관부(500)는 상기 구별부(400)로부터 회전 여부에 대한 명령을 획득하여 회전 여부가 결정될 수 있다.
이를 보다 자세히 설명하자면, 상기 구별부(400)가 상기 컨베이어(C)에서 파지한 디스크(D)가 불량이라고 판단된 디스크(D)인 경우, 상기 구별부(400)는 상기 보관부(500)에게 회전 명령을 하지 않을 수 있다.
반대로, 상기 구별부(400)가 상기 컨베이어(C)에서 파지한 디스크(D)가 불량이 아니라고 판단된 디스크(D)인 경우, 상기 구별부(400)는 상기 보관부(500)에게 회전 명령하여 상기 보관부(500)가 기 설정된 각도로 회전됨에 따라 상기 구별부(400) 상에 파지한 디스크(D)를 놓을 공간을 확보할 수 있다.
그 결과, 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템(10)은 공정 속도를 늦추지 않으면서, 디스크의 불량 발생 여부를 정확하게 판단할 수 있고, 불량인 디스크와 불량이 아닌 디스크를 매우 용이하게 분리할 수 있다.
상기에서는 본 발명에 따른 실시예를 기준으로 본 발명의 구성과 특징을 설명하였으나 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 본 발명의 사상과 범위 내에서 다양하게 변경 또는 변형할 수 있음은 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자에게 명백한 것이며, 따라서 이와 같은 변경 또는 변형은 첨부된 특허청구범위에 속함을 밝혀둔다.
100: 로봇암
200: 가공 장치
300: 검출 장치
400: 구별부

Claims (6)

  1. AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템에 있어서,
    컨베이어 상에서 이동되는 디스크에 소정의 각도로 빛을 투사하는 발광부;
    상기 컨베이어 상에서 이동되는 디스크를 촬영하여 이미지를 생성하는 촬영부; 및
    AI 기반의 알고리즘을 이용하여 상기 이미지 분석을 통해 디스크의 불량 발생 여부를 판단하는 판단부;를 포함하며,
    상기 판단부에 의해 불량이 아니라고 판단된 디스크를 보관하는 보관부;
    상기 판단부에 의해 불량이라고 판단된 디스크를 배출하는 배출부; 및
    상기 판단부에 의해 불량이 아니라고 판단된 상기 컨베이어 상의 디스크를 상기 보관부로 이동시키고, 상기 판단부에 의해 불량이라고 판단된 상기 컨베이어 상의 디스크를 상기 배출부로 이동시키는 구별부;를 더 포함하고,
    상기 판단부는,
    불량이라고 판단한 디스크의 식별코드를 추출하고,
    상기 구별부는,
    디스크의 식별코드를 인식하고, 상기 판단부가 추출한 식별코드와 비교하여
    디스크를 보관부 또는 배출부로 이동시키며,
    상기 구별부는,
    상기 컨베이어와 상기 보관부 사이의 경로 상에 배치되는 트레이부,
    상기 트레이부 상에서 위치 이동되며 디스크를 파지하는 파지부 및
    상기 파지부에 파지된 디스크의 식별코드를 인식하는 인식부를 구비하고,
    상기 인식부는,
    상기 파지부 상에 배치되어 상기 파지부에 의해 상기 트레이부 상에서 위치 이동되며 디스크의 식별코드를 인식하는,
    AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 발광부는,
    상기 컨베이어의 경로 상에 배치되는 제1 발광부 및
    상기 컨베이어의 경로 상에서 상기 제1 발광부보다 하류에 배치되는 제2 발광부를 구비하며,
    상기 촬영부는,
    상기 제1 발광부가 투사하는 빛을 반사하는 디스크를 촬영하는 제1 촬영부 및
    상기 제2 발광부가 투사하는 빛을 반사하는 디스크를 촬영하는 제2 촬영부를 구비하는,
    AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 제1 발광부가 상기 컨베이어 상에서 이동되는 디스크에 빛을 투사하는 각도와 상기 제2 발광부가 상기 컨베이어 상에서 이동되는 디스크에 빛을 투사하는 각도는,
    서로 다른,
    AI 기반 차량 디스크 불량 검출 시스템.
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100573039B1 (ko) * 2004-04-10 2006-04-24 (주)글로벌엔지니어링 비전 카메라를 이용한 부품의 검사장치
KR20150051657A (ko) * 2013-11-05 2015-05-13 주식회사 엘지화학 전지셀의 검사 장치
KR20160105738A (ko) * 2016-08-25 2016-09-07 (주)자비스 이송 제어 구조 방식의 자동 검사를 위한 엑스레이 검사 장치
KR102041277B1 (ko) * 2019-07-15 2019-11-06 주식회사 세영 Pcb용 납땜 검사 및 수정 시스템
KR20200006854A (ko) * 2018-07-11 2020-01-21 (주) 장원테크 비전검사장치
JP2020041889A (ja) * 2018-09-10 2020-03-19 日本電気硝子株式会社 ワーク検査方法及びワーク検査システム

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100573039B1 (ko) * 2004-04-10 2006-04-24 (주)글로벌엔지니어링 비전 카메라를 이용한 부품의 검사장치
KR20150051657A (ko) * 2013-11-05 2015-05-13 주식회사 엘지화학 전지셀의 검사 장치
KR20160105738A (ko) * 2016-08-25 2016-09-07 (주)자비스 이송 제어 구조 방식의 자동 검사를 위한 엑스레이 검사 장치
KR20200006854A (ko) * 2018-07-11 2020-01-21 (주) 장원테크 비전검사장치
JP2020041889A (ja) * 2018-09-10 2020-03-19 日本電気硝子株式会社 ワーク検査方法及びワーク検査システム
KR102041277B1 (ko) * 2019-07-15 2019-11-06 주식회사 세영 Pcb용 납땜 검사 및 수정 시스템

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