표제지
목차
국문초록 11
Abstract 13
제1장 서론 16
제1절 서론 16
제2절 논문 연구의 목표 19
1. 머신비전을 사용한 오배선 검사 자동화 19
2. 산업용 IoT 기술을 응용한 검사 공정의 자율 운영화 21
3. 에지 및 클라우드 컴퓨팅 모델 22
제3절 논문 연구 접근 방법 23
제4절 논문의 구성 24
제2장 관련 요소 기술 26
제1절 스마트팩토리 26
제2절 산업용 IoT (IIoT) 31
제3절 에지 및 클라우드 컴퓨팅 34
1. 에지 컴퓨팅 35
2. 클라우드 컴퓨팅 37
제4절 와이어 하네스 어셈블리 제조 41
제5절 머신비전 기술 45
제3장 해결해야 할 기술적 과제 50
제1절 검사 공정의 문제점 50
1. 검사 작업자의 의존성 50
2. 와이어 색상의 불일정성 51
3. 검사물에 대한 인식방향성과 위치 53
제2절 제조-검사 프로세스 데이터 수집 54
1. 공정 데이터의 수기 정리 및 집계 54
2. 공정 간 데이터 연계성 부족에 따른 LOT 추적의 어려움 56
제3절 공정 데이터의 관리, 저장, 분석 58
1. 공정 데이터의 관리 58
2. 제조의 연속성 유지 60
3. 현장의 원격 실시간 모니터링 61
제4장 과제에 대한 제안 솔루션 63
제1절 제안 솔루션 기술 63
제2절 검사물의 컬러 자동모드 설정 64
제3절 검사물의 위치와 방향에 무관한 대상 이미지 검출 69
1. 대상 이미지의 검출 70
2. 이미지의 방향성 유지 72
3. 와이어 컬러 판독 76
제4절 와이어 하네스 어셈블리 검사 공정 자율 운영화 79
제5장 제안 시스템 설계 및 구현 84
제1절 시스템 설계 84
1. 이미지 캡처부 (IC) 86
2. 이미지 처리 및 판독부 (II) 87
3. 데이터 관리부 (DM) 87
4. 검사 자동화 및 서비스 운영부 (AOS) 91
5. 시스템 컴퓨팅 운영 모델 92
제2절 이미지 캡처부 (IC) 구현 97
1. IC 하드웨어 97
2. IC 기구물 99
제3절 이미지 처리 및 판독부 (II) 구현 100
제4절 자동화 및 서비스 운영부 (AOS) 구현 102
1. 감지 데이터 리더 하드웨어 플랫폼 (IRP) 102
2. 시스템 DB 및 통신 구조 104
제6장 제안 시스템 검증 108
제1절 IC & II 시스템 108
1. 정밀도 108
2. 재현율 109
3. 검출인식도 111
4. 위치 조정 성공률(획득 이미지의 방향성) 112
5. 와이어의 컬러 구별 114
제2절 AOS 시스템 115
제3절 평가시험 결과 분석 120
제7장 결론 122
참고 문헌 125
[표 4.1.1] 설정된 문제와 제안 솔루션 기술 63
[표 5.1.1] Task 테이블 목록 및 세부구성 내용 89
[표 5.1.2] Box 테이블 목록 및 세부구성 내용 90
[표 5.1.3] Worker 테이블 목록 및 세부구성 내용 90
[표 5.1.4] Model 테이블 목록 및 세부구성 내용 91
[표 5.2.1] IC 구성 하드웨어 스펙 97
[표 5.2.2] 조명 밝기 프로그램 기능 98
[표 5.4.1] DB 내 하나의 프로세스에 대한 구성요소 104
[표 5.4.2] IRP #1에서 서버로 보내는 제품 검사 대기 및 등록 메시지 〈Msg#1〉 포맷 105
[표 5.4.3] 〈Msg#1〉에 대한 서버의 응답 메시지 포맷 105
[표 5.4.4] IRP#2에서 서버로 보내는 제품의 검사 시작 메시지 〈Msg#2〉 포맷 106
[표 5.4.5] 〈Msg#2〉에 대한 서버의 응답 메시지 포맷 106
[표 5.4.6] 머신비전 검사 장치(II)에서 서버로 보내는 제품의 검사완료 메시지 〈Msg#3〉 포맷 107
[표 5.4.7] 〈Msg#3〉에 대한 서버의 응답 메시지 포맷 107
[표 6.1.1] TP,FP,FN,TN의 정의 112
[표 6.1.2] 제안된 검사시스템 결과 114
[그림 1.3.1] 연구 접근 방법 24
[그림 2.1.1] 국내 스마트 공장 적용범위 27
[그림 2.2.1] IoT의 영역 31
[그림 2.2.2] IoT와 IIoT의 어플리케이션 영역 32
[그림 2.3.1] 클라우드 컴퓨팅과 에지 컴퓨팅 35
[그림 2.3.2] 클라우드 컴퓨팅 서비스 모델의 비교 40
[그림 2.4.1] 전통적 와이어 하네스 제조 현장 42
[그림 2.4.2] 와이어 하네스 어셈블리 공정 43
[그림 2.4.3] 와이어 하네스 어셈블리 자동화 장비 44
[그림 2.5.1] 머신비전 시스템 및 구성 46
[그림 2.5.2] 머신비전 시스템 프로세스 47
[그림 3.1.1] Sequence Colormap 52
[그림 3.1.2] 와이어 하네스 전용 지그 53
[그림 3.2.1] 검사 공정 자율화 시스템의 현장 현황 인식 프로세스 55
[그림 3.2.2] 공정 자율화 시스템의 불량 LOT 추적 프로세스 57
[그림 3.3.1] 제조 공정간의 에지 및 클라우드 컴퓨팅 모델 58
[그림 4.1.1] Master Batch 및 Master batch Weighing & Scanning System 65
[그림 4.1.2] 와이어 컬러값 변동 문제를 해결한 머신비전 기반 와이어 하네스 자동검사 시스템 66
[그림 4.1.3] 검사 자동화를 위한 자율 모드 설정 및 검사 작동 흐름 68
[그림 4.2.1] 객체 이미지 영역의 검출 절차 71
[그림 4.2.2] 와이어 하네스 이미지 검출 71
[그림 4.2.3] 와이어 하네스 이미지 회전 프로세스 73
[그림 4.2.4] 와이어 하네스 너비와 높이 비교 및 좌우 절반 나누기 74
[그림 4.2.5] 와이어 하네스 이미지 히스토그램 74
[그림 4.2.6] 와이어 하네스 헤드 검출 절차 및 회전각도 계산 75
[그림 4.2.7] 와이어 하네스 회전 최종 결과 76
[그림 4.2.8] 와이어 컬러의 판독 과정 77
[그림 4.2.9] 와이어 컬러 판독 78
[그림 4.3.1] 와이어 하네스 검사 자동화 프레임 워크 80
[그림 5.1.1] 제안된 시스템 솔루션의 설계모델 84
[그림 5.1.2] IC 구성 86
[그림 5.1.3] II 구성 87
[그림 5.1.4] DB Schema Diagram 88
[그림 5.1.5] AOS 구성 91
[그림 5.1.6] 제안된 시스템 솔루션의 전체 시스템 운영 구조 93
[그림 5.1.7] 제안된 시스템 솔루션 운영의 상호작용 흐름 구조 94
[그림 5.2.1] IC 구성 하드웨어 97
[그림 5.2.2] 조명밝기 조절 프로그램 98
[그림 5.2.3] IC 기구물 99
[그림 5.3.1] 와이어 컬러부분의 처리 100
[그림 5.3.2] BGR의 평균값과 상태값 및 검사의 Good/NG 처리 101
[그림 5.4.1] IRP의 기능구조 102
[그림 5.4.2] IRP의 기능 순서도 103
[그림 6.1.1] 정밀도 시험 결과 Log 109
[그림 6.1.2] 재현율 시험 결과 Log 110
[그림 6.1.3] 검출 인식도 시험결과 Log 111
[그림 6.1.4] 위치 조정 회전 방향 112
[그림 6.1.5] 위치조정 성공률 시험결과 113
[그림 6.2.1] IRP 및 II와 클라우드 서버 간의 메시지 통신 실행 화면 115
[그림 6.2.2] 검사 공정의 상태변화 및 실시간 현황 116
[그림 6.2.3] 검사작업 실시간 작업 현황의 테이블 메뉴 116
[그림 6.2.4] 검사대기 상태 변환 117
[그림 6.2.5] 검사중으로 변경된 현황 117
[그림 6.2.6] 검사완료 후의 현황 118
[그림 6.2.7] 시스템 솔루션 실험을 위한 테스트 환경 118
[그림 6.2.8] 제품 검사 결과를 표시하는 모니터의 화면 119
[그림 6.2.9] 와이어 하네스 자동 비전 검사 결과 디스플레이 119