KR20140118548A - 차량 부품 품질 판정 시스템의 검사 방법 - Google Patents

차량 부품 품질 판정 시스템의 검사 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20140118548A
KR20140118548A KR1020130034684A KR20130034684A KR20140118548A KR 20140118548 A KR20140118548 A KR 20140118548A KR 1020130034684 A KR1020130034684 A KR 1020130034684A KR 20130034684 A KR20130034684 A KR 20130034684A KR 20140118548 A KR20140118548 A KR 20140118548A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
line
guide line
laser
laser image
quality
Prior art date
Application number
KR1020130034684A
Other languages
English (en)
Inventor
신인승
권경업
박정원
Original Assignee
에스아이에스 주식회사
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 에스아이에스 주식회사 filed Critical 에스아이에스 주식회사
Priority to KR1020130034684A priority Critical patent/KR20140118548A/ko
Publication of KR20140118548A publication Critical patent/KR20140118548A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G06T7/0006—Industrial image inspection using a design-rule based approach
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

본 발명은 대상물에 조사되어 반사되어 나온 레이저 영상을 이용해 차량 부품의 품질을 판정하는 차량 부품 품질 판정 시스템의 검사 방법에 있어서, 상기 시스템은 90°각을 두고 상호 간에 크로스(cross) 된 한 쌍의 라인 레이저로부터 조사되어 대상물에 의해 반사되어 나온 제1 레이저 영상과 제2 레이저 영상을 입력받는 단계, 상기 입력받은 제1 레이저 영상에서 가로 가이드 라인을 검출하고, 상기 입력받은 제2 레이저 영상에서 세로 가이드 라인을 검출하는 단계, 상기 검출한 가로 가이드 라인의 총 픽셀 수와 미리 설정된 단위 픽셀 당 거리를 승산하여 대상물의 가로 길이를 산출하고, 상기 검출한 세로 가이드 라인의 총 픽셀 수와 미리 설정된 단위 픽셀 당 거리를 승산하여 대상물의 세로 길이를 산출하는 단계 및, 상기 산출한 가로 길이 및 세로 길이와 미리 설정된 해당 대상물의 가로 길이 및 세로 길이가 설정 오차 범위 내로 차이가 나는 경우 해당 대상물의 품질을 양호한 것으로 판정하고, 상기 산출한 가로 길이 및 세로 길이와 미리 설정된 해당 대상물의 가로 길이 및 세로 길이가 설정 오차 범위를 벗어나 차이가 나는 경우 해당 대상물의 품질을 불량한 것으로 판정하는 단계를 포함하여 이루어진 차량 부품 품질 판정 시스템의 검사 방법에 관한 것으로, 대상물(특히, 차량 부품)의 품질을 자동으로 판정할 수 있다.

Description

차량 부품 품질 판정 시스템의 검사 방법{Method for inspection of parts for vehicle used in vehicle parts inspection system}
본 발명은 차량 부품 품질 판정 시스템의 검사 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 90°각을 두고 상호 간에 크로스(cross) 된 한 쌍의 라인 레이저로부터 조사되어 대상물(특히, 차량 부품)에 의해 반사되어 나온 제1 레이저 영상과 제2 레이저 영상에서 추출한 가로 가이드 라인과 세로 가이드 라인의 길이 정보를 사용해 대상물의 품질을 자동으로 판정하는 차량 부품 품질 판정 시스템의 검사 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 자동차는 아주 많은 부품으로 조립되어 이루어진 것으로, 이 부품들의 관리에는 많은 인원과 시설이 소요된다.
이러한 자동차의 부품을 효율적으로 관리하는 것은 자동차 제조 회사에 있어 서는 매우 중요한 일이라 하겠다.
따라서, 자동차의 부품에 대하여 어떠한 물류 시스템을 통해서 입수되고, 어떠한 경로를 통해서 라인업이 되고 있는지 자동차 제조회사에 종사하고 있는 모든 직원들은 인지하고 있어야 한다. 그 이유는 자동차 부품의 효율적 관리가 생산성에 영향을 주고, 결국 제조 원가에 영향을 주기 때문이다.
그리고 특히 이 자동차 부품의 품질 정보에 대해서도 관련 모든 직원이 공유해야만 한다. 그 이유는 부품의 품질이 결국 제품의 품질에 직접적인 영향을 주기 때문이다.
그런데, 현재로서는 자동차 부품에 대한 품질 정보를 이를 담당하는 담당자만 알고 있는 실정이다. 그 이유는 자동차부품에 대한 품질 정보가 데이터베이스 (DB)화가 되어 있지 않기 때문이다.
한편, 차량의 제조시에 사용되는 부품은 출하 전에 작동검사 및 내구성 검사 등을 하게 된다.
그런데, 종래의 방법에 따르면, 차량용 부품에 대한 검사를 수작업으로 하였을 뿐만 아니라 상기 검사에 의한 각종 정보를 수작업으로 기록함에 따라, 상기 검사되는 부품에 대한 품질 정보를 표준화할 수 없었고, 또한 검사 시간이 많이 소요되었으며, 차량용 부품의 크기 및 무게로 인해, 작업자의 사고가 빈번하게 발생하는 등의 문제점이 있다.
또한, 종래와 같은 수작업의 검사로 인하여, 지속적인 표준 부품의 생산이 어려워서 부품의 신뢰도가 저하되는 문제점도 있다.
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위해 개발된 것으로, 90°각을 두고 상호 간에 크로스(cross) 된 한 쌍의 라인 레이저로부터 조사되어 대상물(예: 차량 부품)에 의해 반사되어 나온 제1 레이저 영상과 제2 레이저 영상에서 추출한 가로 가이드 라인과 세로 가이드 라인의 길이 정보를 사용해 대상물(특히, 차량 부품)의 품질을 자동으로 판정하는 차량 부품 품질 판정 시스템의 검사 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 차량 부품 품질 판정 시스템의 검사 방법은,
대상물에 조사되어 반사되어 나온 레이저 영상을 이용해 차량 부품의 품질을 판정하는 차량 부품 품질 판정 시스템의 검사 방법에 있어서, 상기 시스템은 90°각을 두고 상호 간에 크로스(cross) 된 한 쌍의 라인 레이저로부터 조사되어 대상물에 의해 반사되어 나온 제1 레이저 영상과 제2 레이저 영상을 입력받는 단계, 상기 입력받은 제1 레이저 영상에서 가로 가이드 라인을 검출하고, 상기 입력받은 제2 레이저 영상에서 세로 가이드 라인을 검출하는 단계, 상기 검출한 가로 가이드 라인의 총 픽셀 수와 미리 설정된 단위 픽셀 당 거리를 승산하여 대상물의 가로 길이를 산출하고, 상기 검출한 세로 가이드 라인의 총 픽셀 수와 미리 설정된 단위 픽셀 당 거리를 승산하여 대상물의 세로 길이를 산출하는 단계 및, 상기 산출한 가로 길이 및 세로 길이와 미리 설정된 해당 대상물의 가로 길이 및 세로 길이가 설정 오차 범위 내로 차이가 나는 경우 해당 대상물의 품질을 양호한 것으로 판정하고, 상기 산출한 가로 길이 및 세로 길이와 미리 설정된 해당 대상물의 가로 길이 및 세로 길이가 설정 오차 범위를 벗어나 차이가 나는 경우 해당 대상물의 품질을 불량한 것으로 판정하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 제1 레이저 영상에서 가로 가이드 라인을 검출하는 단계는 상기 제1 레이저 영상에서 가로 방향의 레이저 라인 영역 내의 소실된 빈 공간을 채우는(filling) 단계, 상기 소실된 빈 공간이 채워진 가로 방향의 레이저 라인 영상에서 특징부를 마스킹하고 필터링하여 서브 가로 가이드 라인을 검출하는 단계 및, 상기 서브 가로 가이드 라인의 기울기 방향으로만 허프 라인 검출 알고리즘을 적용하여 최종 가로 가이드 라인을 검출하는 단계를 포함하여 이루어지고, 상기 제2 레이저 영상에서 세로 가이드 라인을 검출하는 단계는 상기 제2 레이저 영상에서 세로 방향의 레이저 라인 영역 내의 소실된 빈 공간을 채우는(filling) 단계, 상기 소실된 빈 공간이 채워진 세로 방향의 레이저 라인 영상에서 특징부를 마스킹하고 필터링하여 서브 세로 가이드 라인을 검출하는 단계 및, 상기 서브 세로 가이드 라인의 기울기 방향으로만 허프 라인 검출 알고리즘을 적용하여 최종 세로 가이드 라인을 검출하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 또 다른 본 발명에 따른 차량 부품 품질 판정 시스템은,
대상물에 조사되어 반사되어 나온 레이저 영상을 이용해 차량 부품의 품질을 판정하는 차량 부품 품질 판정 시스템에 있어서, 90°각을 두고 상호 간에 크로스(cross) 된 한 쌍의 라인 레이저로 구성된 발광부, 상기 발광부로부터 조사되어 대상물에 의해 반사되어 나온 제1 레이저 영상과 제2 레이저 영상을 입력받는 수광부 및, 상기 수광부로부터 입력받은 제1 레이저 영상에서 검출하여 나온 가로 가이드 라인의 총 픽셀 수와 미리 설정된 단위 픽셀 당 거리를 승산하여 대상물의 가로 길이를 산출하고, 상기 수광부로부터 입력받은 제2 레이저 영상에서 검출하여 나온 세로 가이드 라인의 총 픽셀 수와 미리 설정된 단위 픽셀 당 거리를 승산하여 대상물의 세로 길이를 산출하여, 상기 산출한 가로 길이 및 세로 길이와 미리 설정된 해당 대상물의 가로 길이 및 세로 길이가 설정 오차 범위 내로 차이가 나는 경우 해당 대상물의 품질을 양호한 것으로 판정하고, 상기 산출한 가로 길이 및 세로 길이와 미리 설정된 해당 대상물의 가로 길이 및 세로 길이가 설정 오차 범위를 벗어나 차이가 나는 경우 해당 대상물의 품질을 불량한 것으로 판정하는 제어부를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 제어부는 상기 제1 레이저 영상에서 가로 방향의 레이저 라인 영역 내의 소실된 빈 공간을 채우고(filling), 상기 소실된 빈 공간이 채워진 가로 방향의 레이저 라인 영상에서 특징부를 마스킹하고 필터링하여 서브 가로 가이드 라인을 검출하며, 상기 서브 가로 가이드 라인의 기울기 방향으로만 허프 라인 검출 알고리즘을 적용하여 최종 가로 가이드 라인을 검출하고, 상기 제2 레이저 영상에서 세로 방향의 레이저 라인 영역 내의 소실된 빈 공간을 채우고(filling)고, 상기 소실된 빈 공간이 채워진 세로 방향의 레이저 라인 영상에서 특징부를 마스킹하고 필터링하여 서브 세로 가이드 라인을 검출하며, 상기 서브 세로 가이드 라인의 기울기 방향으로만 허프 라인 검출 알고리즘을 적용하여 최종 세로 가이드 라인을 검출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 90°각을 두고 상호 간에 크로스(cross) 된 한 쌍의 라인 레이저로부터 조사되어 대상물(예: 차량 부품)에 의해 반사되어 나온 제1 레이저 영상과 제2 레이저 영상에서 추출한 가로 가이드 라인과 세로 가이드 라인의 길이 정보를 사용해 대상물(특히, 차량 부품)의 품질을 자동으로 판정할 수 있다.
나아가, 검사시간을 단축할 뿐만 아니라 상기 검사에 의한 품질 정보를 표준화하고, 차량용 부품의 생산 품질을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 차량 부품 품질 판정 시스템의 구성을 도시한 도면
도 2는 본 발명에 따른 차량 부품 품질 판정 시스템의 검사 방법을 순서대로 도시한 플로우 챠트
도 3a는 본 발명에 따른 대상물에 의해 반사되어 나온 레이저 영상을 도시한 도면
도 3b는 본 발명에 따른 가이드 라인 검출 양태를 도식화한 도면
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 설명한다.
다만, 이하에서 설명되는 실시예는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 발명을 쉽게 실시할 수 있을 정도로 상세하게 설명하기 위한 것에 불과하며, 이로 인해 본 발명의 보호범위가 한정되는 것을 의미하지는 않는다.
본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 및 청구범위 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 포함한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 포함할 수 있는 것을 의미한다.
도 1은 본 발명에 따른 차량 부품 품질 판정 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 시스템은 대상물에 조사되어 반사되어 나온 레이저 영상을 이용해 차량 부품의 품질을 판정하는 차량 부품 품질 판정 시스템에 있어서, 90°각을 두고 상호 간에 크로스(cross) 된 한 쌍의 라인 레이저로 구성된 발광부(101-1, 101-2), 상기 발광부(101-1, 101-2)로부터 조사되어 대상물에 의해 반사되어 나온 제1 레이저 영상과 제2 레이저 영상을 입력받는 수광부(102) 및, 상기 수광부(102)로부터 입력받은 제1 레이저 영상에서 검출하여 나온 가로 가이드 라인의 총 픽셀 수와 미리 설정된 단위 픽셀 당 거리를 승산하여 대상물의 가로 길이를 산출하고, 상기 수광부로부터 입력받은 제2 레이저 영상에서 검출하여 나온 세로 가이드 라인의 총 픽셀 수와 미리 설정된 단위 픽셀 당 거리를 승산하여 대상물의 세로 길이를 산출하여, 상기 산출한 가로 길이 및 세로 길이와 미리 설정된 해당 대상물의 가로 길이 및 세로 길이가 설정 오차 범위 내로 차이가 나는 경우 해당 대상물의 품질을 양호한 것으로 판정하고, 상기 산출한 가로 길이 및 세로 길이와 미리 설정된 해당 대상물의 가로 길이 및 세로 길이가 설정 오차 범위를 벗어나 차이가 나는 경우 해당 대상물의 품질을 불량한 것으로 판정하는 제어부(미도시)를 포함하여 이루어진 구조이다.
여기서, 제어부(미도시)는 상기 제1 레이저 영상에서 가로 방향의 레이저 라인 영역 내의 소실된 빈 공간을 채우고(filling), 상기 소실된 빈 공간이 채워진 가로 방향의 레이저 라인 영상에서 특징부를 마스킹하고 필터링하여 서브 가로 가이드 라인을 검출하며, 상기 서브 가로 가이드 라인의 기울기 방향으로만 허프 라인 검출 알고리즘을 적용하여 최종 가로 가이드 라인을 검출하고, 상기 제2 레이저 영상에서 세로 방향의 레이저 라인 영역 내의 소실된 빈 공간을 채우고(filling)고, 상기 소실된 빈 공간이 채워진 세로 방향의 레이저 라인 영상에서 특징부를 마스킹하고 필터링하여 서브 세로 가이드 라인을 검출하며, 상기 서브 세로 가이드 라인의 기울기 방향으로만 허프 라인 검출 알고리즘을 적용하여 최종 세로 가이드 라인을 검출한다. 그런 다음, 상기 가로 가이드 라인의 총 픽셀 수와 미리 설정된 단위 픽셀 당 거리를 승산하여 대상물의 가로 길이를 산출하고, 상기 세로 가이드 라인의 총 픽셀 수와 미리 설정된 단위 픽셀 당 거리를 승산하여 대상물의 세로 길이를 산출하여, 상기 산출한 가로 길이 및 세로 길이와 미리 설정된 해당 대상물의 가로 길이 및 세로 길이가 설정 오차 범위 내로 차이가 나는 경우 해당 대상물의 품질을 양호한 것으로 판정한다. 그리고, 상기 산출한 가로 길이 및 세로 길이와 미리 설정된 해당 대상물의 가로 길이 및 세로 길이가 설정 오차 범위를 벗어나 차이가 나는 경우 해당 대상물의 품질을 불량한 것으로 판정한다. 본 발명은 획득한 영상에 노이즈를 최소화시키기 위해 기본적으로 로우패스(Lowpass) 필터를 이용하여 처리 한 후에 가우시안(Gaussian) 필터를 적용한다. 가우시안(Gaussian) 필터는 가우시안 계수 값에 의해 마스크 값이 정해져 노이즈를 제거하는 원리이다. 본 발명에 적용한 방법은 획득 영상에 밝기의 평균값을 획득한 다음 표준편차를 계산하여 각 픽셀의 밝기가 전체 평균 밝기 값과 표준편차 내에 포함되는지를 판단하여 전체 평균 밝기 값을 중심으로 오차가 심할 경우 가우시안 계수 값을 증가시킨다. 그리고 상황 적응적인 임계값(Threshold)과 가중치 범위를 찾아 라인 검출을 한다. 또한, 필터링(Filtering) 후 "Zhang-Suen Algorithm"을 이용하여 세선화를 한다. 본 발명에 적용된 Zhang Suen 알고리즘은 다음과 같은 두 단계로 구성된다. ① Rule 1을 만족하는 화소를 제거대상으로 지정, 모든 화소에 대해 수행 후 제거 대상으로 남은 화소를 제거. ② Rule 2를 만족하는 화소를 제거대상으로 지정, 모든 화소에 대해 수행 후 제거 대상으로 남은 화소를 제거. 또한, 호프 변환과 같은 외곽선 화소를 사용하는 알고리즘의 오버헤드를 줄이기 위해 세선화된 영상에 Edge-Detecting을 실시하여 외곽선 정보를 획득한다. 각 픽셀 좌표의 배열과 기본단위 세그먼트(Segment)의 리스트, 정점의 정보의 리스트로 저장한다. 또한 Vertex List에 연결된 Segment를 링크함으로써 빠르게 직접적인 데이터 액세스를 가능하게 한다. 본 발명에서 사용한 Edge-Detecting 알고리즘은 영상처리에 적합한 계층구조를 가짐으로 불필요한 메모리 사용을 줄일 수 있어서 메모리 효율성을 높일 수 있다. 그리고, 구속 허프 변환(Hough Transform) 알고리즘을 이용해 레이저 선(직선 성분)을 검출하고, 직각 좌표계(x,y)상의 선 데이터를 극좌표()로 변환, 처리, 특정 정보만 추출 그리고 역 변환하여 직선 검출하게 된다.
도 2는 본 발명에 따른 차량 부품 품질 판정 시스템의 검사 방법을 순서대로 도시한 도면이다.
이하, 도 1의 본 발명에 따른 차량 부품 품질 판정 시스템의 동작을 도 2를 참조해 설명한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명은 먼저, 대상물에 조사되어 반사되어 나온 레이저 영상을 이용해 차량 부품의 품질을 판정하는 차량 부품 품질 판정 시스템에 있어서, 90°각을 두고 상호 간에 크로스(cross) 된 한 쌍의 라인 레이저로 구성된 발광부(101-1, 101-2)로부터 조사되어 대상물에 의해 반사되어 나온 제1 레이저 영상과 제2 레이저 영상을 수광부(102)가 입력받는다(S201).
그런 다음, 제어부가 상기 수광부(102)로부터 입력받은 제1 레이저 영상에서 검출하여 나온 가로 가이드 라인의 총 픽셀 수와 미리 설정된 단위 픽셀 당 거리를 승산하여 대상물의 가로 길이를 산출하고, 상기 수광부로부터 입력받은 제2 레이저 영상에서 검출하여 나온 세로 가이드 라인의 총 픽셀 수와 미리 설정된 단위 픽셀 당 거리를 승산하여 대상물의 세로 길이를 산출한다.
그래서, 상기 산출한 가로 길이 및 세로 길이와 미리 설정된 해당 대상물의 가로 길이 및 세로 길이가 설정 오차 범위 내로 차이가 나는 경우 해당 대상물의 품질을 양호한 것으로 판정하고, 상기 산출한 가로 길이 및 세로 길이와 미리 설정된 해당 대상물의 가로 길이 및 세로 길이가 설정 오차 범위를 벗어나 차이가 나는 경우 해당 대상물의 품질을 불량한 것으로 판정하게 된다.
구체적으로는 다음과 같다.
즉, 제1 레이저 영상에서 가로 방향의 레이저 라인 영역 내의 소실된 빈 공간을 채우고(filling), 상기 소실된 빈 공간이 채워진 가로 방향의 레이저 라인 영상에서 특징부를 마스킹하고 필터링하여 서브 가로 가이드 라인을 검출하며, 상기 서브 가로 가이드 라인의 기울기 방향으로만 허프 라인 검출 알고리즘을 적용하여 최종 가로 가이드 라인을 검출한다.
그런 다음, 상기 제2 레이저 영상에서 세로 방향의 레이저 라인 영역 내의 소실된 빈 공간을 채우고(filling)고, 상기 소실된 빈 공간이 채워진 세로 방향의 레이저 라인 영상에서 특징부를 마스킹하고 필터링하여 서브 세로 가이드 라인을 검출하며, 상기 서브 세로 가이드 라인의 기울기 방향으로만 허프 라인 검출 알고리즘을 적용하여 최종 세로 가이드 라인을 검출한다(S202).
다음, 상기 가로 가이드 라인의 총 픽셀 수와 미리 설정된 단위 픽셀 당 거리를 승산하여 대상물의 가로 길이를 산출하고, 상기 세로 가이드 라인의 총 픽셀 수와 미리 설정된 단위 픽셀 당 거리를 승산하여 대상물의 세로 길이를 산출한다(S203).
그런 다음, 상기 산출한 가로 길이 및 세로 길이와 미리 설정된 해당 대상물의 가로 길이 및 세로 길이가 설정 오차 범위 내로 차이가 나는 경우 해당 대상물의 품질을 양호한 것으로 판정한다. 그리고, 상기 산출한 가로 길이 및 세로 길이와 미리 설정된 해당 대상물의 가로 길이 및 세로 길이가 설정 오차 범위를 벗어나 차이가 나는 경우 해당 대상물의 품질을 불량한 것으로 판정하게 된다(S204~S206).
도 3a는 본 발명에 따라 90°각을 두고 상호 간에 크로스(cross) 된 한 쌍의 라인 레이저로 구성된 발광부로부터 조사되어 대상물에 의해 반사되어 나온 레이저 영상을 도시한 도면이고, 도 3b는 본 발명에 따른 가이드 라인 검출 양태를 도식화한 도면이다.
도 3a와 도 3b에 도시된 바와 같이, 본 발명은 90°각을 두고 상호 간에 크로스(cross) 된 한 쌍의 라인 레이저로 구성된 발광부로부터 조사되어 대상물에 의해 반사되어 나온 제1 레이저 영상에서 가로 방향의 레이저 라인 영역 내의 소실된 빈 공간을 채우고(filling), 상기 소실된 빈 공간이 채워진 가로 방향의 레이저 라인 영상에서 특징부를 마스킹하고 필터링하여 서브 가로 가이드 라인을 검출하며, 상기 서브 가로 가이드 라인의 기울기 방향으로만 허프 라인 검출 알고리즘을 적용하여 최종 가로 가이드 라인을 검출한다.
그리고, 90°각을 두고 상호 간에 크로스(cross) 된 한 쌍의 라인 레이저로 구성된 발광부로부터 조사되어 대상물에 의해 반사되어 나온 제2 레이저 영상에서 세로 방향의 레이저 라인 영역 내의 소실된 빈 공간을 채우고(filling)고, 상기 소실된 빈 공간이 채워진 세로 방향의 레이저 라인 영상에서 특징부를 마스킹하고 필터링하여 서브 세로 가이드 라인을 검출하며, 상기 서브 세로 가이드 라인의 기울기 방향으로만 허프 라인 검출 알고리즘을 적용하여 최종 세로 가이드 라인을 검출한다.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *
101-1, 101-2 : 발광부 102 : 수광부

Claims (4)

  1. 대상물에 조사되어 반사되어 나온 레이저 영상을 이용해 차량 부품의 품질을 판정하는 차량 부품 품질 판정 시스템의 검사 방법에 있어서,
    상기 시스템은 90°각을 두고 상호 간에 크로스(cross) 된 한 쌍의 라인 레이저로부터 조사되어 대상물에 의해 반사되어 나온 제1 레이저 영상과 제2 레이저 영상을 입력받는 단계;
    상기 입력받은 제1 레이저 영상에서 가로 가이드 라인을 검출하고, 상기 입력받은 제2 레이저 영상에서 세로 가이드 라인을 검출하는 단계;
    상기 검출한 가로 가이드 라인의 총 픽셀 수와 미리 설정된 단위 픽셀 당 거리를 승산하여 대상물의 가로 길이를 산출하고, 상기 검출한 세로 가이드 라인의 총 픽셀 수와 미리 설정된 단위 픽셀 당 거리를 승산하여 대상물의 세로 길이를 산출하는 단계; 및
    상기 산출한 가로 길이 및 세로 길이와 미리 설정된 해당 대상물의 가로 길이 및 세로 길이가 설정 오차 범위 내로 차이가 나는 경우 해당 대상물의 품질을 양호한 것으로 판정하고, 상기 산출한 가로 길이 및 세로 길이와 미리 설정된 해당 대상물의 가로 길이 및 세로 길이가 설정 오차 범위를 벗어나 차이가 나는 경우 해당 대상물의 품질을 불량한 것으로 판정하는 단계를 포함하여 이루어진 차량 부품 품질 판정 시스템의 검사 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제1 레이저 영상에서 가로 가이드 라인을 검출하는 단계는
    상기 제1 레이저 영상에서 가로 방향의 레이저 라인 영역 내의 소실된 빈 공간을 채우는(filling) 단계;
    상기 소실된 빈 공간이 채워진 가로 방향의 레이저 라인 영상에서 특징부를 마스킹하고 필터링하여 서브 가로 가이드 라인을 검출하는 단계; 및
    상기 서브 가로 가이드 라인의 기울기 방향으로만 허프 라인 검출 알고리즘을 적용하여 최종 가로 가이드 라인을 검출하는 단계를 포함하여 이루어지고,
    상기 제2 레이저 영상에서 세로 가이드 라인을 검출하는 단계는
    상기 제2 레이저 영상에서 세로 방향의 레이저 라인 영역 내의 소실된 빈 공간을 채우는(filling) 단계;
    상기 소실된 빈 공간이 채워진 세로 방향의 레이저 라인 영상에서 특징부를 마스킹하고 필터링하여 서브 세로 가이드 라인을 검출하는 단계; 및
    상기 서브 세로 가이드 라인의 기울기 방향으로만 허프 라인 검출 알고리즘을 적용하여 최종 세로 가이드 라인을 검출하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 차량 부품 품질 판정 시스템의 검사 방법.
  3. 대상물에 조사되어 반사되어 나온 레이저 영상을 이용해 차량 부품의 품질을 판정하는 차량 부품 품질 판정 시스템에 있어서,
    90°각을 두고 상호 간에 크로스(cross) 된 한 쌍의 라인 레이저로 구성된 발광부;
    상기 발광부로부터 조사되어 대상물에 의해 반사되어 나온 제1 레이저 영상과 제2 레이저 영상을 입력받는 수광부; 및
    상기 수광부로부터 입력받은 제1 레이저 영상에서 검출하여 나온 가로 가이드 라인의 총 픽셀 수와 미리 설정된 단위 픽셀 당 거리를 승산하여 대상물의 가로 길이를 산출하고, 상기 수광부로부터 입력받은 제2 레이저 영상에서 검출하여 나온 세로 가이드 라인의 총 픽셀 수와 미리 설정된 단위 픽셀 당 거리를 승산하여 대상물의 세로 길이를 산출하여, 상기 산출한 가로 길이 및 세로 길이와 미리 설정된 해당 대상물의 가로 길이 및 세로 길이가 설정 오차 범위 내로 차이가 나는 경우 해당 대상물의 품질을 양호한 것으로 판정하고, 상기 산출한 가로 길이 및 세로 길이와 미리 설정된 해당 대상물의 가로 길이 및 세로 길이가 설정 오차 범위를 벗어나 차이가 나는 경우 해당 대상물의 품질을 불량한 것으로 판정하는 제어부를 포함하여 이루어진 차량 부품 품질 판정 시스템.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 제어부는
    상기 제1 레이저 영상에서 가로 방향의 레이저 라인 영역 내의 소실된 빈 공간을 채우고(filling), 상기 소실된 빈 공간이 채워진 가로 방향의 레이저 라인 영상에서 특징부를 마스킹하고 필터링하여 서브 가로 가이드 라인을 검출하며, 상기 서브 가로 가이드 라인의 기울기 방향으로만 허프 라인 검출 알고리즘을 적용하여 최종 가로 가이드 라인을 검출하고,
    상기 제2 레이저 영상에서 세로 방향의 레이저 라인 영역 내의 소실된 빈 공간을 채우고(filling)고, 상기 소실된 빈 공간이 채워진 세로 방향의 레이저 라인 영상에서 특징부를 마스킹하고 필터링하여 서브 세로 가이드 라인을 검출하며, 상기 서브 세로 가이드 라인의 기울기 방향으로만 허프 라인 검출 알고리즘을 적용하여 최종 세로 가이드 라인을 검출하는 것을 특징으로 하는 차량 부품 품질 판정 시스템.








KR1020130034684A 2013-03-29 2013-03-29 차량 부품 품질 판정 시스템의 검사 방법 KR20140118548A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130034684A KR20140118548A (ko) 2013-03-29 2013-03-29 차량 부품 품질 판정 시스템의 검사 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130034684A KR20140118548A (ko) 2013-03-29 2013-03-29 차량 부품 품질 판정 시스템의 검사 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20140118548A true KR20140118548A (ko) 2014-10-08

Family

ID=51991374

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020130034684A KR20140118548A (ko) 2013-03-29 2013-03-29 차량 부품 품질 판정 시스템의 검사 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20140118548A (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102054469B1 (ko) 2019-08-23 2019-12-11 주식회사 에이앤티시스템 성형불량 검사장치
CN113838029A (zh) * 2021-09-24 2021-12-24 万章敏 医疗影像评价方法及系统

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102054469B1 (ko) 2019-08-23 2019-12-11 주식회사 에이앤티시스템 성형불량 검사장치
CN113838029A (zh) * 2021-09-24 2021-12-24 万章敏 医疗影像评价方法及系统
CN113838029B (zh) * 2021-09-24 2024-04-30 南京中赢医疗科技有限公司 医疗影像评价方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102022388B1 (ko) 실세계 물체 정보를 이용한 카메라 공차 보정 시스템 및 방법
CN104965202B (zh) 障碍物探测方法和装置
US9378553B2 (en) Stereo image processing device for vehicle
US20160007018A1 (en) Failure detection apparatus and failure detection program
JP6019646B2 (ja) 位置ずれ検出装置、車両及び位置ずれ検出方法
US10859469B2 (en) Tire deformation calculator, overload detecting system, and method for calculating tire deformation
CN113658325B (zh) 数字孪生环境下的生产线不确定对象智能识别与预警方法
US20170070725A1 (en) Calibration method, calibration device, and computer program product
US10033981B2 (en) Image processing apparatus
CN105157608A (zh) 一种超限车辆的检测方法、装置及系统
US20110069892A1 (en) Method of comparing similarity of 3d visual objects
EP3712556A1 (en) Sensor verification
CN113173502B (zh) 一种基于激光视觉融合和深度学习的防撞方法、系统
KR101178508B1 (ko) 차량 충돌 경보 시스템 및 방법
US9098774B2 (en) Method for detection of targets in stereoscopic images
KR20150101806A (ko) 그리드 패턴의 자동인식을 이용한 어라운드뷰 모니터링 시스템 및 방법
KR20140118548A (ko) 차량 부품 품질 판정 시스템의 검사 방법
CN117058411B (zh) 电池棱边外形瑕疵识别方法、装置、介质和设备
CN113111707B (zh) 一种基于卷积神经网络的前车检测与测距方法
CN110322508B (zh) 一种基于计算机视觉的辅助定位方法
CN110503048B (zh) 刚性接触网悬挂装置的识别系统和方法
WO2019021925A1 (ja) 車載環境認識装置
WO2018193300A1 (en) Method for the automatic detection and subsequent processing and storage of one or more geo-referenced environmental parameters referring to a railway of reference
CN117115249A (zh) 一种集装箱锁孔自动识别定位系统及方法
CN116958099A (zh) 线缆磨耗检测方法、系统、装置与计算机设备

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right