KR102523809B1 - 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템 - Google Patents

컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR102523809B1
KR102523809B1 KR1020200188905A KR20200188905A KR102523809B1 KR 102523809 B1 KR102523809 B1 KR 102523809B1 KR 1020200188905 A KR1020200188905 A KR 1020200188905A KR 20200188905 A KR20200188905 A KR 20200188905A KR 102523809 B1 KR102523809 B1 KR 102523809B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
gas
gas lighter
lighter
fuel tank
defective
Prior art date
Application number
KR1020200188905A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20220097743A (ko
Inventor
신연순
최성준
장효정
Original Assignee
동국대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 동국대학교 산학협력단 filed Critical 동국대학교 산학협력단
Priority to KR1020200188905A priority Critical patent/KR102523809B1/ko
Publication of KR20220097743A publication Critical patent/KR20220097743A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102523809B1 publication Critical patent/KR102523809B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/89—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01F—MEASURING VOLUME, VOLUME FLOW, MASS FLOW OR LIQUID LEVEL; METERING BY VOLUME
    • G01F25/00—Testing or calibration of apparatus for measuring volume, volume flow or liquid level or for metering by volume
    • G01F25/20—Testing or calibration of apparatus for measuring volume, volume flow or liquid level or for metering by volume of apparatus for measuring liquid level
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N35/00—Automatic analysis not limited to methods or materials provided for in any single one of groups G01N1/00 - G01N33/00; Handling materials therefor
    • G01N35/00584—Control arrangements for automatic analysers
    • G01N35/00594—Quality control, including calibration or testing of components of the analyser
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8887—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques

Landscapes

  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Fluid Mechanics (AREA)
  • Textile Engineering (AREA)
  • Filling Or Discharging Of Gas Storage Vessels (AREA)

Abstract

본 발명은 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 일회용 가스 라이터의 검사 공정에서, 트레이에 탑재되어 이송되는 가스 라이터를 촬영하여 이미지를 획득하고, 획득한 가스 라이터 이미지로부터 가스 라이터의 연료 탱크 내에서 요동하는 액화가스의 수면 높이를 보다 정확하게 검출하도록 구성되어, 액화가스의 부피를 보다 정확하게 산출하여 액화가스의 부피 불량 여부를 판단함으로써, 불량품 검출에 필요한 인력을 줄여 인건비를 절감하는 동시에, 불량품 검출 속도를 향상시켜 불량품 검출 효율을 증대하는 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템에 관한 것이다.

Description

컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템{System of detecting defective gas-lighters using computer vision library}
본 발명은 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 일회용 가스 라이터의 검사 공정에서, 트레이에 탑재되어 이송되는 가스 라이터를 촬영하여 이미지를 획득하고, 획득한 가스 라이터 이미지로부터 가스 라이터의 연료 탱크 내에서 요동하는 액화가스의 수면 높이를 보다 정확하게 검출하도록 구성되어, 액화가스의 부피를 보다 정확하게 산출하여 액화가스의 부피 불량 여부를 판단함으로써, 불량품 검출에 필요한 인력을 줄여 인건비를 절감하는 동시에, 불량품 검출 속도를 향상시켜 불량품 검출 효율을 증대하는 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템에 관한 것이다.
일회용 가스라이터는 발화시 편리함으로 인해 흡연자 뿐만 아니라 비흡연자에게도 다양한 용도로 애용되고 있다.
한편, 이러한 일회용 가스라이터의 제조사는 수익성 강화를 위해, 제조공정의 자동화를 통해 인건비를 절감하고, 제조 효율을 향상하고 있다.
이러한 제조 공정 외에도, 완성품의 출하 전 수행되는 검사 공정에서도 공정 자동화를 통해 효율을 향상하려는 시도가 존재해왔다.
라이터 검사공정은 주로 현장에 상주하는 작업자의 육안을 통해 불량품을 검출하거나 한국등록특허 제10-0711587호에서와 같이, 가스라이터의 노즐을 조절하여 연료 탱크로부터 분출되는 가스 분출량 및 화염의 높이를 측정하는 방법 등이 활용되어 왔다.
그러나 상기의 종래 기술은, 복수개의 라이터가 하나의 트레이에 탑재되어 이동되는 검사 공정에서 모든 라이터를 검사할 수 없어 검사 인력이 대규모로 필요할 뿐만 아니라, 검사의 정확도가 떨어지는 문제점이 존재한다.
현재 국내에서는, 국가기술표준원의 기술표준원고시 제2010-530호 「안전인증대상공산품의 안전기준」에 의거하여, 라이터 내부 액화가스의 유량이 연료탱크 용적의 85%를 초과할 수 없도록 규정하고 있으며, 이를 초과하는 경우, 폭발을 비롯한 안전 사고의 발생 위험이 매우 크므로, 해당 용적을 초과하는 라이터의 경우 불량품으로 선별하여 이를 출하 전 분리하는 작업이 매우 중요하다.
1. 한국등록특허공보 제10-0711587호(등록일 : 2007.04.19.) "일회용 가스 라이터의 화염 검사 장치"
본 발명은 상기한 문제를 해결하기 위해 고안된 것으로서, 일회용 가스 라이터의 검사 공정에서, 트레이에 탑재되어 이송되는 가스 라이터를 촬영하여 이미지를 획득하고, 획득한 가스 라이터 이미지로부터 가스 라이터의 연료 탱크 내에서 요동하는 액화가스의 수면 높이를 보다 정확하게 검출하도록 구성되어, 액화가스의 부피를 보다 정확하게 산출하여 액화가스의 부피 불량 여부를 판단함으로써, 불량품 검출에 필요한 인력을 줄여 인건비를 절감하는 동시에, 불량품 검출 속도를 향상시켜 불량품 검출 효율을 증대하는 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템을 제공하는 데 그 목적이 있다.
상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명에서는, 가스 라이터의 불량을 검출하는 시스템에 있어서, 트레이에 탑재되어 이동되는 복수개의 가스라이터를 촬영하는 카메라 모듈; 상기 카메라 모듈을 통해 촬영된 가스 라이터 이미지에서, 가스 라이터의 연료탱크 내에 충진된 액화가스의 수면 높이를 독출하고, 독출된 수면 높이를 이용하여 연료탱크 내에 충진된 액화가스의 부피를 산출하여, 산출된 부피에 근거하여 가스라이터의 불량 여부를 판단하는 컴퓨팅 모듈; 및 상기 컴퓨팅 모듈의 기계 학습을 위한 다수의 데이터 세트가 저장되는 데이터베이스; 를 포함하여 구성되되, 상기 컴퓨팅 모듈은, YOLO 알고리즘 및 소벨 윤곽선 검출(Sobel Edge Detector) 알고리즘에 따라 상기 데이터베이스에 저장된 데이터 세트에 대한 반복적인 기계학습을 통해, 상기 가스라이터 이미지에서 액화가스의 수면 높이를 독출하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템을 제공한다.
본 발명에 따른 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템은, 컴퓨터 비전을 활용하여 불량 가스라이터를 판별하고 이를 작업자에게 알리도록 구성됨으로써 불량품 검출에 필요한 인력을 줄여 인건비를 절감하는 동시에, 불량품 검출 속도를 향상하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템의 구성을 개략적으로 보여주는 블록도.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템에서 수행되는 액화가스 부피 불량 판단 프로세스를 보여주는 도면.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템이 적용되는 가스 라이터의 연료 탱크 구조를 보여주는 도면.
도 4는 도 3에 도시된 연료 탱크에 액화가스가 충진된 상태를 모식화하여 보여주는 도면.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다.
그러나, 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 상세히 설명하지만, 본 발명은 그 요지를 이탈하지 않는 한 이하의 실시예에 한정되지 않는다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템의 구성을 개략적으로 보여주는 블록도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템(100)은, 유선 또는 무선 통신망을 통해 작업자와 통신하는 통신 모듈(110)과, 트레이에 탑재되어 이동되는 복수개의 가스라이터를 각각 촬영하는 카메라 모듈(120), 상기 카메라 모듈(120)을 통해 촬영된 가스라이터 이미지에서 액화가스의 수면 높이를 독출하고 이를 기반으로 연료탱크에 충진된 액화가스의 부피를 연산하여 액화가스 부피 불량 여부를 판단하는 컴퓨팅 모듈(130) 및 상기 컴퓨팅 모듈에서 수행되는 기계 학습을 위한 다수의 데이터 세트가 저장되는 데이터베이스(140)를 포함하여 구성된다.
통신 모듈(110)은, 유선 또는 무선 통신망을 통해 작업자와 통신하기 위한 요소로서, 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템(100)을 통해 불량품이 검출되면, 유선 또는 무선 통신망을 통해 작업자에게 불량 발생 메세지를 전송한다.
이때, 작업자에게 불량품 검출 여부를 알리기 위해서는, 불량품의 개수, 현재 위치 및 불량 원인 등과 같은 불량품 정보를 함께 경보하여 알릴 수 있다.
카메라 모듈(120)은, 컨베이어를 따라 트레이에 탑재되어 이동되는 복수개의 가스라이터를 촬영하는데, 이렇게 촬영된 가스라이터의 이미지는 컴퓨팅 모듈(130)로 전달되어 불량 여부를 확인하게 된다.
컴퓨팅 모듈(130)은, 사전 탑재된 기계 학습 알고리즘을 통해, 상기 카메라 모듈을 통해 촬영된 가스라이터 이미지에서, 가스라이터의 연료탱크 내에 충진된 액화가스의 수면 높이를 독출하고 이를 기반으로 연료탱크에 충진된 액화가스의 부피를 연산하여 가스라이터의 불량 여부를 판단하도록 구성된다.
데이터베이스(140)는 상술한 컴퓨팅 모듈(130)에서 수행되는 기계 학습을 위한 다수의 데이터 세트와 영상들을 보관 및 관리하기 위한 요소로서, 기계 학습을 위한 데이터 세트에는, 액화가스의 수면 높이 검출을 위해 다수개의 영상에 대한 윤곽선 검출 데이터들이 포함되어 있으며, 이와 함께, 본원 발명인 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템이 적용되는 가스 라이터 촬영 영상 및 상기 컴퓨팅 모듈(130)을 통해 불량으로 판별된 가스 라이터의 영상이 누적되어 저장된다.
이때, 상기 컴퓨팅 모듈(130)에서, 가스라이터의 연료탱크 내 존재하는 액화가스의 수면 높이를 독출하기 위해 사전 탑재되는 기계 학습 알고리즘은 이하에서 설명하기로 한다.
컴퓨팅 모듈(130)에는 다양한 알고리즘이 존재하는 오픈 CV(Computer-Vision) 라이브러리가 탑재될 수 있으며, 본 실시예에서는 YOLO 알고리즘과 소벨 윤곽선 검출(Sobel Edge Detector) 알고리즘을 탑재하여 구성하였다.
이때, YOLO 알고리즘과 소벨 윤곽선 검출 알고리즘은 이미지로부터 객체를 인식하는 객체 인식 알고리즘에 관한 기술로, 상기 기술은 이미 동 기술분야에 널리 알려져 있으므로, 이에 대한 자세한 설명은 생략하기로 한다.
가스라이터의 액화가스 수면 높이를 독출하기 위해서는, YOLO 알고리즘과 소벨 윤곽선 검출 알고리즘이 활용되는데, 상기 카메라 모듈(120)에서 촬영된 가스라이터 영상에서, 소벨 윤곽선 검출 알고리즘을 통해 가스라이터의 윤곽선을 검출하고, YOLO 알고리즘을 통해 가스라이터의 연료탱크에 존재하는 액화가스의 수면이 인식되는 경계 박스를 설정하도록 구성된다.
이때, 액화가스의 수면은, 가스라이터의 연료탱크 내에 구비된 내벽을 통해 분리된 두 영역에 존재하는 액화가스의 수면을 지칭하며, 노즐이 있는 부분을 가스라이터의 전방, 그 반대편을 후방이라 할 때, 전방에 존재하는 액화가스의 수면 높이를 HF, 후방에 존재하는 액화가스의 수면 높이를 HB라 한다.
상술한 경계 박스는 이러한 HF 및 HB를 모두 인식하도록 구성되는데, 컴퓨팅 모듈(130)은 경계 박스에 인식되는 액화가스의 수면 높이(HF, HB)를 통해, 가스라이터의 연료탱크 내 존재하는 액화가스의 부피를 산출하고, 액화가스의 부피가 사전 설정된 범위에 해당하지 않는 경우를 액화가스 부피 불량으로 판단한다.
한편, 가스라이터가 트레이에 탑재되어 이동하는 과정에서는, 이송과정에서 발생하는 움직임으로 인해, 가스라이터의 연료탱크에 충진된 액화가스의 수면이 요동하게 되는데, 이렇게 요동하는 액화가스의 수면을 정확하게 측정하여 액화가스의 부피 불량 여부를 정확히 판단해야, 추후 발생할 수 있는 폭발 등과 같은 안전사고를 사전에 방지할 수 있다.
이에 따라, 요동하는 액화가스의 수면을 보다 정확하게 인식할 수 있는 경계 박스를 설정하기 위해, 컴퓨팅 모듈(130)은 데이터베이스(140)에 저장된 데이터 세트를 활용하여, 보다 높은 신뢰도를 갖는 위치에 경계 박스를 설정하고 액화가스의 수면을 인식하도록 하는 기계 학습을 수행한다.
이와 같이, 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템은 사전에 탑재되는 객체 인식 알고리즘을 활용한 기계학습을 통해 가스라이터의 연료탱크 내 요동하는 액화가스의 수면 높이를 보다 정확하게 독출하여 이를 기반으로 연료탱크 내에 존재하는 액화가스의 부피를 정확하게 산출하고, 액화가스 부피 불량 여부를 판단하여 이를 작업자에게 알림으로써, 불량품 검출에 필요한 인력을 줄여 인건비를 절감하는 동시에, 불량품 검출 속도를 향상하는 효과가 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템에서 수행되는 액화가스 부피 불량 판단 프로세스를 보여주는 도면이다.
도 2에서 나타나듯이, 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템의 카메라 모듈을 통해 가스라이터의 영상을 촬영(S200)하면, 컴퓨팅 모듈에서는 촬영된 가스라이터의 이미지를 통해 연료탱크 내 액화가스의 수면 높이를 독출(S210)하고, 독출된 액화가스의 수면 높이를 통해 연료탱크에 충진된 액화가스의 부피를 산출(S220)하여, 액화가스의 부피 불량 여부를 확인(S230)하고, 가스라이터가 불량품으로 판단되는 경우, 불량품의 위치 및 불량 요인 등을 포함하는 불량품 정보를 작업자에게 알릴 수 있다(S240).
이때, 연료탱크 내 액화가스의 수면 높이를 독출(S210)하는 과정에서는, 이미 앞에서 설명한 바와 같이, 기계학습을 통해 설정된 경계 박스에서 인식되는 액화가스의 수면 높이(HF, HB)를 독출하도록 구성된다.
또한, 독출된 액화가스의 수면 높이를 통해, 연료탱크에 충진된 액화가스의 부피를 산출(S220)하게 되며, 이와 관련하여서는 후술하는 도 3 내지 도 4를 통해 보다 상세히 설명하기로 한다.
나아가, 본 발명에서는, 트레이에 탑재되어 이송되는 복수개의 가스라이터를 대상으로, 요동되는 액화가스의 수면 높이만을 검출하는 것에 더하여, 컴퓨팅 모듈에 템플릿 매칭(Template Matching) 알고리즘을 추가로 탑재하여, 가스 라이터에 정상 부착된 바코드 이미지인 템플릿 이미지를 기반으로, 카메라 모듈에서 촬영된 가스라이터 영상에서 인식되는 바코드 이미지와 비교함으로써, 두 이미지의 유사도가 사전 설정된 임계값 미만인 경우, 바코드 부착 불량으로 판단하는 불량 바코드 검출 과정도 병행하여 수행할 수 있다.
이와 같은 불량 바코드 검출과정은, 라이터의 출하 및 유통 과정에서 발생되는 바코드 인식 오류에 따른 거래 손실을 예방하는데 매우 효과적이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템이 적용되는 가스 라이터의 연료 탱크 구조를 보여주는 도면이고, 도 4는 도 3에 도시된 연료 탱크에 액화가스가 충진된 상태를 모식화하여 보여주는 도면이다.
도 3에서 확인할 수 있듯이, 가스 라이터의 연료 탱크는 투명 또는 반투명한 재질의 연료 탱크 외벽(310)과 연료 탱크 내부를 두 영역으로 나누는 내벽(320)으로 이루어지며, 탱크 내부 일측에는 액화가스의 상부 이동을 위한 노즐(330)이 구비되고, 탱크 상단은 분리막(340)으로 밀봉되어, 그 상부에 인서트(350)가 탑재되는 구조로 이루어진다.
이때, 도 1에서 설명한 바와 같이, 노즐(330)이 있는 부분을 가스라이터의 전방, 그 반대편을 후방이라 할 때, 전방에 존재하는 액화가스의 수면 높이를 HF, 후방에 존재하는 액화가스의 수면 높이를 HB라 한다.
이를 바탕으로, 도 3에 도시된 연료 탱크에 액화가스가 충진된 상태를 모식화하면 도 4와 같이 도시될 수 있다.
도 4를 살펴보면, 연료탱크 저면부터 분리막까지 형성되는 연료 탱크 내부 영역의 전체 높이를 HT라 할 때, 가스라이터의 전방에 존재하는 액화가스의 수면 높이는 HF, 가스라이터의 후방에 존재하는 액화가스의 수면 높이는 HB 로 각각 정의된다.
이때, 가스라이터의 제조에 적용되는 가스라이터 설계 데이터를 확인하면, 가스라이터 연료탱크의 전체 용적 및 외벽 두께를 비롯한 내부 구조의 구체적인 치수를 파악할 수 있으므로, 본 발명의 실시예를 따라 액화가스의 수면 높이인 HF 및 HB 를 정확하게 독출한다면, 가스라이터의 연료탱크 내 존재하는 액화가스의 부피를 정확하게 산출해낼 수 있게 된다.
이와 같이, 액화가스의 수면 높이를 독출하고 가스라이터 설계 데이터를 통해 액화가스의 부피를 산출하면, 연료탱크 내에 충진된 액화가스의 부피인
Figure 112020143900654-pat00001
를 얻을 수 있는데, 이때, 액화가스의 부피인
Figure 112020143900654-pat00002
는 연료탱크의 전체 용적인
Figure 112020143900654-pat00003
에 대해 사전 설정된 일정 범위로 한정된다.
상술한
Figure 112020143900654-pat00004
의 범위는,
Figure 112020143900654-pat00005
의 60% 내지 85%로 한정되는 것이 바람직한데, 이는 국가기술표준원의 기술표준원 고시 제2010-530호「안전인증대상공산품의 안전기준」에 의거한 것으로, 액화가스의 부피가 연료탱크의 전체 용적의 85% 이상을 차지할 경우 발생할 수 있는 안전사고를 사전에 방지하기 위한 것이다.
또한, 액화가스의 부피가 지나치게 적게 충진되어 라이터가 출시되는 경우, 소비자 불만의 발생 소지가 높아지게 되므로, 본 발명에서는 액화가스 부피가 연료탱크 전체 용적의 적어도 60% 이상으로 충진될 수 있도록
Figure 112020143900654-pat00006
의 하한을 설정함으로써 적절한 용량의 액화가스가 충진된 라이터가 출시될 수 있도록 지원한다.
한편, 컴퓨팅 모듈(130)의 영상인식 과정에서는, 기계학습을 통해 설정된 경계 박스에서 액화가스의 수면 높이(HF, HB)가 제대로 인식되지 않는 경우도 발생할 수 있는데, 이때에는, 먼저, 전방 및 후방의 두 수면 중 어느 하나만이 제대로 인식되지 않는 경우에는, 인식되지 않은 수면의 높이도 인식된 수면의 높이와 동일한 것으로 간주하여 이후 단계를 진행하고, 만약, 전방과 후방에서 수면의 높이가 모두 인식되지 않는 경우에는, 액화가스가 제대로 충진되지 않은 것으로 판단하여 불량으로 판정한다.
이와 같이 구성되는 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템은, 데이터베이스에 저장된 데이터 세트를 기반으로 기계학습을 수행하여, 가스라이터의 이송과정에서 요동하는 액화가스의 수면을 정확하게 측정함으로써, 가스라이터의 연료 탱크에 충진되는 액화가스의 부피를 보다 정확하게 산출하여 액화가스 부피 불량 여부를 판단하고, 불량이 발생할 경우, 이를 작업자에게 알리도록 구성됨으로써, 불량품 검출에 필요한 인력을 줄여 인건비를 절감하는 동시에, 불량품 검출 속도를 향상할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백하다 할 것이다.
100: 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템
110: 통신 모듈 120: 카메라 모듈
130: 컴퓨팅 모듈 140: 데이터베이스
310: 연료탱크 외벽 320: 내벽
330: 노즐 340: 분리막
350: 인서트

Claims (7)

  1. 가스 라이터의 불량을 검출하는 시스템에 있어서,
    트레이에 탑재되어 이동되는 복수개의 가스라이터를 촬영하는 카메라 모듈;
    상기 카메라 모듈을 통해 촬영된 가스 라이터 이미지에서, 가스 라이터의 연료탱크 내에 충진된 액화가스의 수면 높이를 독출하고, 독출된 수면 높이를 이용하여 연료탱크 내에 충진된 액화가스의 부피를 산출하여, 산출된 부피에 근거하여 가스라이터의 불량 여부를 판단하는 컴퓨팅 모듈; 및
    상기 컴퓨팅 모듈의 기계 학습을 위한 다수의 데이터 세트가 저장되는 데이터베이스;
    를 포함하여 구성되되,
    상기 컴퓨팅 모듈은,
    소벨 윤곽선 검출(Sobel Edge Detector) 알고리즘을 통해, 상기 카메라 모듈을 통해 촬영된 가스 라이터 이미지에서 가스라이터의 윤곽선을 검출하고,
    YOLO 알고리즘을 통해, 상기 연료탱크 내에 구비되는 내벽을 통해 충진 영역이 서로 분리되는, 상기 연료탱크 내벽 전방 및 후방의 액화가스 수면이 인식되는 경계 박스를 각각 설정하여, 연료탱크 내벽 전방 및 후방의 액화가스 수면 높이를 각각 독출하여 연료탱크 내에 충진된 액화가스의 부피를 산출하되,
    상기 데이터베이스에 저장된 데이터 세트에 대한 반복적인 기계학습을 통해, 상기 YOLO 알고리즘을 통한, 상기 연료탱크 내벽 전방 및 후방 연료 충진 공간의 경계 박스 설정 정확도를 높이도록 구성되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 컴퓨팅 모듈은,
    상기 산출된 액화가스의 부피가 연료탱크 내부 용적의 60% 내지 85% 범위를 벗어나는 경우, 해당 가스라이터를 불량으로 검출하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 가스 라이터 불량품 검출 시스템은,
    가스 라이터의 불량이 검출되는 경우,
    유선 또는 무선 통신망을 통해 작업자에게 불량 발생 메세지를 전송하는 통신 모듈이 구비되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 컴퓨팅 모듈은,
    상기 촬영된 가스 라이터 이미지를 분석하여 가스 라이터에 부착된 바코드의 불량 여부를 검출하는 기능을 추가로 수행하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 가스 라이터에 부착된 바코드의 불량 여부 검출은,
    템플릿 매칭 알고리즘에 따라 정상 부착된 바코드의 템플릿 이미지와의 비교를 통해 이루어지는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템.
KR1020200188905A 2020-12-31 2020-12-31 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템 KR102523809B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200188905A KR102523809B1 (ko) 2020-12-31 2020-12-31 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200188905A KR102523809B1 (ko) 2020-12-31 2020-12-31 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220097743A KR20220097743A (ko) 2022-07-08
KR102523809B1 true KR102523809B1 (ko) 2023-04-20

Family

ID=82407383

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200188905A KR102523809B1 (ko) 2020-12-31 2020-12-31 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102523809B1 (ko)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102541166B1 (ko) * 2022-10-31 2023-06-14 주식회사 인터엑스 로봇을 활용한 ai비전 검사 시스템

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107462301A (zh) 2016-06-06 2017-12-12 财团法人成大水利海洋研究发展文教基金会 液面监测方法
JP2019190820A (ja) 2019-05-31 2019-10-31 ダイキン工業株式会社 液面状態判別装置及びこれを備えた冷凍装置並びに液面状態判別プログラム
KR102074561B1 (ko) * 2017-12-29 2020-02-06 전성배 일회용 음료병 정보 검사 장치
CN112132131A (zh) * 2020-09-22 2020-12-25 深兰科技（上海）有限公司 量筒液位识别方法和装置

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0348754A (ja) * 1989-07-18 1991-03-01 Dainippon Printing Co Ltd 印刷バーコード品質管理システム
KR100711587B1 (ko) 2006-03-24 2007-04-27 이강우 일회용 가스 라이터의 화염 검사 장치

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107462301A (zh) 2016-06-06 2017-12-12 财团法人成大水利海洋研究发展文教基金会 液面监测方法
KR102074561B1 (ko) * 2017-12-29 2020-02-06 전성배 일회용 음료병 정보 검사 장치
JP2019190820A (ja) 2019-05-31 2019-10-31 ダイキン工業株式会社 液面状態判別装置及びこれを備えた冷凍装置並びに液面状態判別プログラム
CN112132131A (zh) * 2020-09-22 2020-12-25 深兰科技（上海）有限公司 量筒液位识别方法和装置

Also Published As

Publication number Publication date
KR20220097743A (ko) 2022-07-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102036127B1 (ko) 영상 인식을 이용한 의류 생산 모니터링 시스템
WO2018010391A1 (zh) 一种板卡的检测方法及装置
KR101609007B1 (ko) 결함 검사를 위한 화상 데이터의 처리 장치 및 방법, 이것들을 사용한 결함 검사 장치 및 방법, 이것들을 사용한 판 형상체의 제조 방법, 및 기록 매체
CN103072718B (zh) 用于食品包装生产线的机器视觉检测系统及方法
CN107525808A (zh) 一种生产线上泡罩药品分类及缺陷在线视觉检测方法
JP5086970B2 (ja) 木材の外観検査装置、木材の外観検査方法
TWI608422B (zh) Optical character recognition device, optical character recognition method, and recording medium
KR102523809B1 (ko) 컴퓨터 비전을 활용한 가스 라이터 불량품 검출 시스템
KR20190122550A (ko) 검사 관리 시스템, 검사 관리 장치 및 검사 관리 방법
CN107525810A (zh) 一种基于3d成像的集装箱破损检测设备及方法
WO2023236825A1 (zh) 容积使用率的监控方法、装置和计算机可读存储介质
CN108445020A (zh) 一种玻璃基板缺陷聚集识别方法
CN115731222A (zh) 钢坯表面检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN112088304A (zh) 检查装置及检查方法
CN110084807B (zh) 一种焊缝探伤底片图像造假的检测方法
CN115170501A (zh) 缺陷检测方法、系统、电子设备及存储介质
US20090080762A1 (en) Appearance for inspection method
WO2024109669A1 (zh) 一种检测包装盒内物料放置情况的方法
CN106560837A (zh) 物体识别装置以及烟雾判定方法
JP7157380B2 (ja) 外観検査方法及び電子部品の製造方法
CN111460198A (zh) 一种图片时间戳的审核方法及装置
JPH10148622A (ja) 溶接部放射線透過試験画像の自動合否判定方法及び装置
WO2020021580A1 (en) Apparatus and method for automatically checking a piece of baggage
CN109978879A (zh) 基于铁路货车装载视频监视的箱角入槽状态检测方法
CN107064161A (zh) 一种连杆裂解面缺陷检测装置及检测方法

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant