KR102610624B1 - 자동차용 도장품의 불량검출방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 자동차 부품 특히, 사출성형으로 제작된 사출품에 도장을 하고 건조한 제품의 도장면을 촬영하여 도장면의 이상 유무를 인공지능에 의해 판독하게 함으로서 인건비를 절감함과 동시에 일정한 기준을 적용하여 판단에 대한 오차를 줄이고 불량품이 양품에 섞이는 것을 원천적으로 차단할 수 있으며, 불량품이 발생했을 경우 불량품 발생의 원인을 신속하게 파악할 수 있도록 한 자동차용 도장품의 불량검출방법이다.
Description
본 발명은 자동차 부품 특히, 사출성형으로 제작된 사출품에 도장을 하고 건조한 제품의 도장면을 촬영하여 도장면의 이상 유무를 인공지능에 의해 판독하게 함으로서 인건비를 절감함과 동시에 일정한 기준을 적용하여 판단에 대한 오차를 줄이고 불량품이 양품에 섞이는 것을 원천적으로 차단할 수 있으며, 불량품이 발생했을 경우 불량품 발생의 원인을 신속하게 파악할 수 있도록 한 자동차용 도장품의 불량검출방법이다.
차량에 사용되는 부품 중 플라스틱을 이용해 사출성형하는 사출품은 차량의 통풍구 역할을 하는 창살 형태의 그릴(grille), 라이트의 보디 또는 개구부를 둘러싸고 있는 프레임인 베즐(bezel), 사이드 스템(side step), 가니시(garnish) 등 다양한 제품이 있으며, 차량의 경량화를 위해 종래 금속으로 만들어지던 부품들이 근래에는 플라스틱으로 대체되는 추세에 있다.
이러한 사출품은 자체의 내구성을 높이고, 차량의 품질을 높이기 위해 다양한 방법에 의해 도장이 이루어지고 있으며, 이러한 도장공정은 사출품에 대해 필수불가결한 공정이다.
차량용 부품의 도장과 관련된 종래기술로서는 공개특허공보 제10-1996-0013509호에 개시되어 있는 자동차 수지계 부품을 모델의 표면처리 방법이 있다.
상기 특허에는 폴리우레탄 소재로서 후드 등 자동차 부품의 모델을 기계가공으로 성형하고 그 위에 적정수지로서 완제품을 성형하는 생산공정에 있어서, 점도가 높은 에폭시에 솔벤트, 신나 등의 용제를 중량 %로 약 7:3으로 혼합 희석하여 성형된 모델에 스프레이 코팅함으로서 모델에 형성된 표면기공을 함몰시키고 표면이 무기공 상태의 윤활도막이 형성되게 함을 특징으로 하는 자동차 수지계 부품을 모델의 표면처리 방법이 제안되어 있는데, 폴리우레탄 소재에만 적용할 수 있어서 다양한 재질로 제작되는 사출품에 사용하기가 어렵다.
한편, 도장막의 검사와 관련한 종래기술로서는 공개특허공보 제10-2021-0148723호에 제안되어 있는 도장 검사 장치가 있다.
상기 특허에는 피처리물을 촬영하여 상기 피처리물의 촬영 영상을 생성하는 영상 촬영부; 기저장된 상기 피처리물의 도장 코드 및 도장 작업 정보를 상기 촬영 영상에 합성하여 증강 영상을 생성하는 영상 처리부; 및 상기 촬영 영상 및 상기 증강 영상을 디스플레이하는 디스플레이부;를 포함하는 도장 검사 장치가 제안되어 있는데, 단순히 증강영상을 디스플레이부를 통해 노출시켜 도장을 검사하는 장치로써 도장의 미세한 부분에 발생한 불량에 대해서는 육안으로 확인하기가 매우 어렵과 많은 시간과 노력이 소모될 수밖에 없다.
또 다른 종래기술로서는 등록특허 제10-1782542호에 제안되어 있는 차량 도장표면 검사방법이 있다.
상기 특허에는 차량 도장표면 검사방법에 있어서, 차체 검사대상 오브젝트의 표준 샘플 이미지를 획득하는 단계; 상기 차체 검사대상 오브젝트의 실시간 스캐닝 이미지를 획득하는 단계; 상기 표준 샘플 이미지와 상기 스캐닝 이미지를 비교하여, 도장표면에서의 결함 발생 유무를 검사하는 단계; 및 상기 검사의 결과에 기반하여, 상기 도장표면의 결함 발생 부분에 표식부호를 표시하는 단계; 를 포함하고, 상기 표준 샘플 이미지의 획득 단계는, 차체 검사대상 오브젝트를 차체 3차원 표면 영역이 균일하도록 일정 크기의 영역으로 분할하여 스캐닝 한 후, 이미지를 평균값으로 병합처리하여 표준 샘플 이미지로 저장하는 단계를 포함하고, 상기 실시간 스캐닝 이미지를 획득하는 단계는, 상기 분할하여 스캐닝한 이미지를 더 세분화하여 일정한 크기의 영역과 이미지마다 미리 정해진 이미지 정보, 위치좌표, 번지 주소를 가지도록 소프트웨어적으로 세부적으로 더 분할하여 저장하는 단계를 포함하고, 상기 스캐닝 이미지는, 조명부를 이용하여 상기 차량의 도장표면에 구조광(structure light)의 스트라이프 패턴을 투영한 후에 상기 차량의 도장표면에서 반사된 스트라이프 패턴의 입력 이미지에서 상기 스트라이프 패턴의 일정 패턴이 가지는 주파수 성분을 제거하고, 상기 주파수 성분을 제거한 이미지를 이진화하여 획득되는 차량 도장표면 검사방법이 제안되어 있는데, 차량의 도장표면에 구조광의 스트라이프 패턴을 투영한 후에 차량의 도장표면에서 반사된 스트라이프 패턴의 입력 이미지를 이용하여 도장의 이상 유무를 파악하는 방법이어서 차량 전체에 대한 샘플이 필요하고, 전체에 대해 스캐닝을 실시함에 따라 빠른 시간에 이상 유무를 파악하기가 어렵고 시설비용이 급격히 상승되게 되어, 소규모의 도장라인에는 설치 및 사용이 어려운 단점이 있다.
따라서, 본 발명은 자동차 부품 특히, 사출성형으로 제작된 사출품에 도장을 하고 건조한 제품의 도장면을 촬영하여 도장면의 이상 유무를 인공지능에 의해 판독하게 함으로서 인건비를 절감함과 동시에 일정한 기준을 적용하여 양품에 불량품이 섞이는 것을 원천적으로 차단할 수 있으며, 불량품이 발생했을 경우 불량품 발생의 원인을 신속하게 파악할 수 있도록 한 자동차용 도장품의 불량검출방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 상기 도장품 촬영단계는 도장품이 이송되는 컨베이어의 도장라인 상에서 이루어짐에 따라 별도의 로딩/언로딩 작업이 필요치 않고 불량품의 발생원인을 신속히 파악할 수 있으며, 도장품에서 불량 발생 빈도가 높은 부분은 중복 및 확대 촬영을 수행하여 불량품 검출에 대한 오류가 발생하는 것을 방지한 자동차용 도장품의 불량검출방법을 제공하는데 또 다른 목적이 있다.
또한, 상기 이미지 전송단계와 판독단계 사이에는 전송된 이미지의 명도를 도장품의 색깔에 따라 높이거나 낮추는 명도조절단계를 더 수행하여, 판독의 효율성을 더욱 높임과 동시에, 도장품 촬영단계는 두 가지 이상의 색깔을 가진 조명을 이용해 촬영을 진행하고, 촬영된 이미지를 모두 전송하여 별도로 구현되는 인공지능을 이용해 판독하게 함으로써 불량품의 검출효율을 더욱 높일 수 있는 자동차용 도장품의 불량검출방법을 제공하는데 또 다른 목적이 있다.
본 발명에 의한 자동차용 도장품의 불량검출방법은 자동차용 사출품을 도장한 도장품의 불량검출방법에 있어서, 도장과 건조가 끝난 도장품에 조명을 비추고 이미지센서를 이용해 도장품의 도장면을 촬영하는 도장품 촬영단계와, 촬영된 이미지를 판독장치 쪽으로 전송하는 이미지 전송단계와, 전송된 이미지를 인공지능을 이용해 판독하여 불량 여부를 파악하는 판독단계;로 이루어지는 것이 특징이다.
본 발명에 의한 자동차용 도장품의 불량검출방법은 자동차 부품 특히, 사출성형으로 제작된 사출품에 도장을 하고 건조한 제품의 도장면을 촬영하여 도장면의 이상 유무를 인공지능에 의해 판독하게 함으로서 인건비를 절감함과 동시에 일정한 기준을 적용하여 양품에 불량품이 섞이는 것을 원천적으로 차단할 수 있으며, 불량품이 발생했을 경우 불량품 발생의 원인을 신속하게 파악할 수 있도록 한 현저한 효과가 있으며, 상기 도장품 촬영단계는 도장품이 이송되는 컨베이어의 도장라인 상에서 이루어짐에 따라 별도의 로딩/언로딩 작업이 필요치 않고 불량품의 발생원인을 신속히 파악할 수 있으며, 도장품에서 불량 발생 빈도가 높은 부분은 중복 및 확대 촬영을 수행하여 불량품 검출에 대한 오류가 발생하는 것을 방지한 효과와 함께, 상기 이미지 전송단계와 판독단계 사이에는 전송된 이미지의 명도를 도장품의 색깔에 따라 높이거나 낮추는 명도조절단계를 더 수행하여, 판독의 효율성을 더욱 높임과 동시에, 도장품 촬영단계는 두 가지 이상의 색깔을 가진 조명을 이용해 촬영을 진행하고, 촬영된 이미지를 모두 전송하여 별도로 구현되는 인공지능을 이용해 판독하게 함으로써 불량품의 검출효율을 더욱 높일 수 있는 현저한 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 의한 자동차용 사출품의 도장공정 순서도
도 2는 본 발명에 의한 불량검출방법의 순서도
도 3은 본 발명에 의한 촬영단계의 설명도
도 4는 본 발명에 의한 명도조절단계의 설명도
도 2는 본 발명에 의한 불량검출방법의 순서도
도 3은 본 발명에 의한 촬영단계의 설명도
도 4는 본 발명에 의한 명도조절단계의 설명도
본 발명은 자동차 부품 특히, 사출성형으로 제작된 사출품에 도장을 하고 건조한 제품의 도장면을 촬영하여 도장면의 이상 유무를 인공지능에 의해 판독하게 함으로서 인건비를 절감함과 동시에 일정한 기준을 적용하여 판단에 대한 오차를 줄이고 불량품이 양품에 섞이는 것을 원천적으로 차단할 수 있으며, 불량품이 발생했을 경우 불량품 발생의 원인을 신속하게 파악할 수 있도록 한 자동차용 도장품의 불량검출방법이다.
먼저, 본 발명에 의해 검사를 수행할 자동차용 도장품의 생산과정에 대해 도 1을 참조하여 개략적으로 살펴보면 다음과 같다.
본 발명에 의한 자동차용 사출품의 도장방법은 입고된 사출품(W)의 외면을 검사하는 초기검사단계(S 10)와, 사출품의 표면에 묻어 있는 이물질을 제거하는 이물질 제거단계(S 20)와, 컨베이어(1)를 따라 자동으로 이송되는 지그(2)에 사출품을 안착시키는 로딩단계(S 30)와, 사출품이 안착된 지그(2)를 컨베이어(1)를 따라 이동시켜 사출품에 남아있는 정전기를 제거하는 정전기 제거단계(S 40)와, 사출품에 도장할 도장액을 배합하는 도장액 배합단계(S 50)와, 배합된 도장액을 스프레이건을 이용해 분사하여 사출품을 도장하는 도장단계(S 60)와, 도장이 끝난 사출품을 건조하는 건조단계(S 70)와, 건조가 끝난 사출품을 검사하는 검사단계(S 80)와, 검사가 끝난 사출품을 포장용기에 넣어 포장하는 포장단계(S 90);로 이루어지는 것이 특징이다.
먼저, 초기검사단계(S 10)는 플라스틱을 재료로 하여 사출 성형된 사출품(W)의 외면에 스크래치와 같은 흠이 있는지에 대한 여부와 강도나 무게 등과 같은 물리적인 특성을 검사하는 단계이며, 이물질 제거단계(S 20)는 사출품의 표면에 묻어 있는 이물질 특히, 사출시 탈형을 위해 사출금형에 도포되어 있는 이형제와 같은 이물질을 제거하는 단계이며, 상기 로딩단계(S 30)는 컨베이어(1)를 따라 자동으로 이송되는 지그(2)에 사출품(W)을 안착시키는 단계로서 사출품의 형상에 따라 지그(2)의 형상 역시 달라질 수 있으며, 상기 컨베이어(1)는 무한궤도 방식으로 구동되며, 지그(2)는 일정한 궤도를 따라 반복적으로 이동된다.
상기 정전기 제거단계(S 40)는 사출품(W)에 남아 있는 정전기를 제거하기 위한 단계로서, 사출품에 정전기가 상대적으로 많이 남아있게 되면 도장 이후 도장막이 박리되거나 특정한 부분의 도장 두께가 얇아지거나 두꺼워질 수 있고 이는 불량품 발생의 주요한 원인이 될 수 있다.
상기 도장액 배합단계(S 50)는 사출품에 도장할 도장액을 배합하는 단계이며, 도장단계(S 60)는 배합된 도장액을 스프레이건을 이용해 사출품 쪽으로 분사하여 도장하는 단계이며, 건조단계(S 70)는 도장이 끝난 사출품을 일정온도 이상에서 건조하여 도장막을 건조하는 단계이며, 검사단계(S 80)는 건조가 끝난 사출품의 외관이나 도막 두께, 도막 색깔 등을 검사하여 불량품을 걸러내는 단계이며, 포장단계(S 90)는 검사가 끝나 양품으로 검증된 제품을 박스나 팔레트와 같은 포장용기에 포장하는 단계이며, 포장이 끝난 사출품은 자동차 조립공장으로 출고되게 된다.
본 발명은 상기 검사단계(S 80)에서 사용될 수 있는 불량검출방법에 관한 것이며, 첨부된 도면을 참조하여 살펴보면 다음과 같다.
도 2는 본 발명에 의한 불량검출방법의 순서도이며, 도 3은 본 발명에 의한 촬영단계의 설명도이고, 도 4는 본 발명에 의한 명도조절단계의 설명도로서, 본 발명에 의한 자동차용 도장품의 불량검출방법은 자동차용 사출품을 도장한 도장품의 불량검출방법에 있어서, 도장과 건조가 끝난 도장품(P)에 조명(5)을 비추고 이미지센서를 이용해 도장품(P)의 도장면을 촬영하는 도장품 촬영단계(S 100)와, 촬영된 이미지를 판독장치 쪽으로 전송하는 이미지 전송단계(S 110)와, 전송된 이미지를 인공지능을 이용해 판독하여 불량 여부를 파악하는 판독단계(S 120);로 이루어지는 것이 특징이다.
먼저, 상기 도장품 촬영단계(S 100)는 상기 검사단계(S 80) 내에서 수행할 수 있는 공정이며, 배합된 도장액을 스프레이건을 이용해 분사하여 사출품을 도장하는 도장단계(S 60)와, 도장이 끝난 사출품을 건조하는 건조단계(S 70)를 거쳐 도장이 완료된 도장품(P)의 도장면을 촬영하는 단계로서, 조명(5)을 도장품에 비추고 이 상태에서 이미지센서를 이용해 촬영을 하며, 상기 이미지 전송단계(S 110)는 도장품 촬영단계(S 100)에서 촬영된 이미지를 유무선 통신장치를 이용해 판독장치 쪽으로 전송하는 단계이며, 상기 판독단계(S 130)는 전송된 이미지를 이용해 도장품의 불량 여부를 판독하는 단계로서, 판독단계에 의해 불량품으로 판독된 도장품은 양품과 분리 배출하여 재도장 공정을 거치게 된다.
또한, 상기 도장품 촬영단계(S 100)는 도장품이 이송되는 컨베이어의 도장라인 상에서 이루어지며, 판독단계(S 130)에서 심각한 불량이 발견되었을 시에는 도장라인의 가동을 중단시키거나 알람을 띄우게 된다.
즉, 본 발명에 의한 도장품 촬영단계(S 100)는 컨베이어(1)에 의해 구동되는 도장라인의 일측에 설치되어 도장과 건조가 끝난 도장품(P)을 촬영하게 되며, 이로써 도장품에 대한 실시간 검증이 이루어지고, 실시간 검증에 의해 불량품의 발생이 있을 경우 도장라인의 가동을 중단시키거나 알람을 띄움으로써 불량품이 계속하여 발생되는 것을 방지하게 된다.
또한, 상기 도장품 촬영단계(S 100)는 도장품(P)의 크기에 따라 도장품을 분할하여 촬영하며, 도장품에서 불량 발생 빈도가 높은 부분은 중복 및 확대 촬영을 수행하게 된다.
즉, 자동차용 사출품의 경우 복잡한 형상의 제품이 많고 이러한 복잡한 형상의 제품은 특정한 부분에 도장액이 흘러내리거나 홈 같은 부분에는 도장이 잘 되지 않을 수 있는데, 이러한 부분에 대해 중복 및 확대 촬영을 수행하여 불량품의 발생 여부에 대해 중점적으로 파악하고, 특히 도장품의 크기가 상대적으로 큰 경우 분할 촬영을 통해 더욱 정밀한 이미지를 확보할 수 있다.
또한, 상기 이미지 전송단계(S 110)와 판독단계(S 130) 사이에는 전송된 이미지의 명도를 도장품의 색깔에 따라 높이거나 낮추는 명도조절단계(S 120)가 더 수행될 수 있다.
즉, 도 4를 참조하면, 도장품 촬영단계(S 100)에 의해 촬영된 이미지는 도장품의 색깔에 따라 크랙이 발생한 부분이나 도장액이 흘러내린 부분이 뚜렷하게 나타나지 않을 수 있으며, 이로써 인공지능에 의한 불량품 판독이 어려울 수 있는데, 이러한 부분을 방지하기 위해 전송된 이미지의 명도를 높이거나 낮추어줌으로써 판독의 정확성을 더욱 높일 수 있다.
다음, 도 3을 참조하면, 상기 도장품 촬영단계(S 100)는 두 가지 이상의 색깔을 가진 조명(5)을 이용해 촬영을 진행하고, 촬영된 이미지를 모두 전송하여 별도로 구현되는 인공지능을 이용해 판독할 수 있다.
즉, 도장품의 색깔에 따라 두 가지 이상의 색깔을 가진 조명(5)을 사용하여 촬영한 다음, 촬영된 이미지를 별도의 인공지능 쪽으로 전송하여 판독하게 되면 이중의 판독으로 인해 불량품의 검출효율을 더욱 높일 수 있으며, 특히 서로 다른 색깔의 조명으로 인해 특정한 색깔로 도장된 도장품에 대해 불량이 발생한 부분에 대해 더욱 명확하게 판독할 수 있다.
또한, 상기 조명(5)은 도장품(P)이 흰색이 아닐 경우 흰색의 조명과 도장품(P) 색깔에 대한 보색의 조명을 사용하여 촬영하며, 도장품(P)이 흰색일 경우 R(Red), G(Green), B(Blue)의 3가지 색깔의 조명을 사용하여 촬영할 수 있다.
즉, 흰색이 아닌 빨간색으로 도장된 도장품의 경우 흰색의 조명을 사용해 촬영하고, 빨간색의 보색인 파란색의 조명을 사용해 촬영하며, 이러한 두 가지 색상의 조명으로 촬영된 이미지를 각각 인공지능을 이용해 판독함으로써 육안으로는 확인이 어려운 불량에 대해서도 검출해낼 수 있으며, 도장품이 흰색일 경우 R(Red), G(Green), B(Blue)의 3가지 색깔의 조명을 사용하여 불량품을 파악함으로써 불량품이 양품에 섞이는 것을 원천적으로 차단할 수 있다.
또한, 도장막의 빛 반사율에 따라서 조명(5)의 조도를 조절할 수 있는데, 도장막의 빛 반사율이 낮을수록 조명(5)의 조도를 높여서 촬영을 수행할 수 있다.
또한, 인공지능에 대한 판독은 인공지능을 딥러닝(deep learning) 방식에 의해 학습을 시킨 다음 학습된 인공지능의 지능으로서 불량품에 대해 판독하게 함으로써 별도의 인력이 없어도 불량품의 확인이 가능하며, 특히 기존 불량품으로 판독된 제품의 사진을 학습자료로 제공함에 따라 판독에 대한 명확한 기준을 확보할 수 있다.
즉, 불량 유형별로 학습데이터를 제공하고, 제공된 학습데이터를 이용해 판독기준을 제공함으로써, 불량으로 판독할 경우 어떠한 불량유형에 따라 불량이 발생하였는지에 대해 실시간 확인할 수 있으며, 이러한 실시간 데이터를 이용해 도장라인의 문제점을 해결할 수 있다.
이러한 도장품에 나타날 수 있는 불량 유형은 도장액 흐름, 착색불량(도장이 제대로 이루어지지 않음), 도장 겹침, 크랙으로 구분하고, 학습된 불량 유형을 기준으로 정하고, 상기 기준을 이용해 판독한 결과 불량기준 이상으로 확인될 경우 불량으로 판독할 수 있다.
부연하면, 도장품(P)에 나타날 수 있는 불량유형은 도장액 흐름, 착색불량, 도장 겹침, 크랙으로 나타날 수 있는데, 상기 학습데이터는 도장액 흐름, 착색불량, 도장 겹침, 크랙으로 나누어진 데이터를 구분하여 인공지능에게 제공하고, 상기 인공지능은 이를 이용해 학습하며, 학습된 불량 유형을 기준으로 정하고, 상기 기준을 이용해 판독하여 판독 결과 기준치 이상으로 불량이 있는 것으로 확인될 경우 불량으로 판독하게 된다.
또한, 인공지능에 의한 딥러닝은 학습데이터의 양이 많을수록 학습능력의 향상에 의해 판독에 대한 정확성을 높일 수 있는데, 이를 위해 학습데이터는 기존 불량 사진을 재가공한 데이터를 부가적으로 줄 수 있으며, 이러한 재가공 데이터는 불량의 크기나 형상 등을 재가공한 데이터일 수 있으며, 인공지능에 의해 불량으로 판독하였으나, 사용자가 불량으로 판독된 제품에 대해 양품으로 인정하도록 명령을 입력하면 동일하거나 유사한 사항이 발생한 다른 제품들에 대해서는 입력된 명령을 따라서 불량으로 판독하지 않는다.
결국, 본 발명에 의한 자동차용 도장품의 불량검출방법은 자동차 부품 특히, 사출성형으로 제작된 사출품에 도장을 하고 건조한 제품의 도장면을 촬영하여 도장면의 이상 유무를 인공지능에 의해 판독하게 함으로서 인건비를 절감함과 동시에 일정한 기준을 적용하여 양품에 불량품이 섞이는 것을 원천적으로 차단할 수 있으며, 불량품이 발생했을 경우 불량품 발생의 원인을 신속하게 파악할 수 있도록 한 현저한 효과가 있으며, 상기 도장품 촬영단계는 도장품이 이송되는 컨베이어의 도장라인 상에서 이루어짐에 따라 별도의 로딩/언로딩 작업이 필요치 않고 불량품의 발생원인을 신속히 파악할 수 있으며, 도장품에서 불량 발생 빈도가 높은 부분은 중복 및 확대 촬영을 수행하여 불량품 검출에 대한 오류가 발생하는 것을 방지한 효과와 함께, 상기 이미지 전송단계와 판독단계 사이에는 전송된 이미지의 명도를 도장품의 색깔에 따라 높이거나 낮추는 명도조절단계를 더 수행하여, 판독의 효율성을 더욱 높임과 동시에, 도장품 촬영단계는 두 가지 이상의 색깔을 가진 조명을 이용해 촬영을 진행하고, 촬영된 이미지를 모두 전송하여 별도로 구현되는 인공지능을 이용해 판독하게 함으로써 불량품의 검출효율을 더욱 높일 수 있는 현저한 효과가 있다.
S 10; 초기검사단계 S 20; 이물질 제거단계
S 30; 로딩단계 S 40; 정전기 제거단계
S 50; 도장액 배합단계 S 60; 도장단계
S 70; 건조단계 S 80; 검사단계
S 90; 포장단계
P. 도장품
1. 컨베이어 2. 지그
5. 조명
S 100; 도장품 촬영단계 S 110; 이미지 전송단계
S 120; 명도조절단계 S 130; 판독단계
S 30; 로딩단계 S 40; 정전기 제거단계
S 50; 도장액 배합단계 S 60; 도장단계
S 70; 건조단계 S 80; 검사단계
S 90; 포장단계
P. 도장품
1. 컨베이어 2. 지그
5. 조명
S 100; 도장품 촬영단계 S 110; 이미지 전송단계
S 120; 명도조절단계 S 130; 판독단계
Claims (6)
- 자동차용 사출품을 도장한 도장품의 불량검출방법에 있어서,
도장과 건조가 끝난 도장품(P)에 조명(5)을 비추고 이미지센서를 이용해 도장품(P)의 도장면을 촬영하는 도장품 촬영단계(S 100)와, 촬영된 이미지를 판독장치 쪽으로 전송하는 이미지 전송단계(S 110)와, 전송된 이미지를 인공지능을 이용해 판독하여 불량 여부를 파악하는 판독단계(S 130);로 이루어지며,
상기 도장품 촬영단계(S 100)는 도장품(P)이 이송되는 컨베이어의 도장라인 상에서 이루어지며, 판독단계(S 130)에서 심각한 불량이 발견되었을 시에는 도장라인의 가동을 중단시키거나 알람을 띄우고,
상기 도장품 촬영단계(S 100)는 도장품(P)의 크기에 따라 도장품을 분할하여 촬영하며, 도장품에서 불량 발생 빈도가 높은 부분은 중복 및 확대 촬영을 수행하며,
상기 도장품 촬영단계(S 100)는 두 가지 이상의 색깔을 가진 조명(5)을 이용해 촬영을 진행하고, 촬영된 이미지를 별도의 인공지능 쪽으로 전송하여 별도로 구현되는 인공지능을 이용해 판독하고,
상기 조명(5)은 도장품(P)이 흰색이 아닐 경우 흰색의 조명과 도장품(P) 색깔에 대한 보색의 조명을 사용하여 촬영하며, 도장품(P)이 흰색일 경우 R(Red), G(Green), B(Blue)의 3가지 색깔의 조명을 사용하여 촬영하며,
인공지능에 대한 판독은 인공지능을 딥러닝(deep learning) 방식에 의해 학습을 시킨 다음 학습된 인공지능의 지능으로서 불량품에 대해 판독하게 함으로써 별도의 인력이 없어도 불량품의 확인이 가능하며, 기존 불량품으로 판독된 제품의 사진을 학습자료로 제공함에 따라 판독에 대한 명확한 기준을 확보할 수 있고,
인공지능에 의한 판독을 위해 불량 유형별로 학습데이터를 제공하고, 제공된 학습데이터를 이용해 판독기준을 제공함으로써, 불량으로 판독할 경우 어떠한 불량유형에 따라 불량이 발생하였는지에 대해 실시간 확인할 수 있으며, 이러한 실시간 데이터를 이용해 도장라인의 문제점을 해결할 수 있고,
도장품에 나타날 수 있는 불량 유형은 도장액 흐름, 착색불량(도장이 제대로 이루어지지 않음), 도장 겹침, 크랙으로 구분하고, 학습된 불량 유형을 기준으로 정하고, 상기 기준을 이용해 판독한 결과 불량기준 이상으로 확인될 경우 불량으로 판독하며,
상기 이미지 전송단계(S 110)와 판독단계(S 130) 사이에는 전송된 이미지의 명도를 도장품의 색깔에 따라 높이거나 낮추는 명도조절단계(S 120)가 더 수행되며,
인공지능에 의해 불량으로 판독하였으나, 사용자가 불량으로 판독된 제품에 대해 양품으로 인정하도록 명령을 입력하면 동일하거나 유사한 사항이 발생한 다른 제품들에 대해서는 입력된 명령을 따라서 불량으로 판독하지 않는 것이 특징인 자동차용 도장품의 불량검출방법.
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220188724A KR102610624B1 (ko) | 2022-12-29 | 2022-12-29 | 자동차용 도장품의 불량검출방법 |
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| KR1020220188724A KR102610624B1 (ko) | 2022-12-29 | 2022-12-29 | 자동차용 도장품의 불량검출방법 |
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|---|---|
| KR102610624B1 true KR102610624B1 (ko) | 2023-12-06 |
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| KR1020220188724A KR102610624B1 (ko) | 2022-12-29 | 2022-12-29 | 자동차용 도장품의 불량검출방법 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR960013509B1 (ko) | 1993-07-07 | 1996-10-05 | 현대전자산업 주식회사 | 캐패시터의 전하저장전극 형성방법 |
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| KR101782542B1 (ko) | 2016-06-10 | 2017-10-30 | 주식회사 에이티엠 | 차량 도장표면 검사시스템 및 검사방법 |
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-
2022
- 2022-12-29 KR KR1020220188724A patent/KR102610624B1/ko active IP Right Grant
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