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학술저널
저자정보
김기수 (한국광기술원) 박준 (한국광기술원)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Vol.38 No.12
발행연도
2021.12
수록면
897 - 904 (8page)
DOI
10.7736/JKSPE.021.094

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The fourth industrial revolution is rapidly emerging as a new innovation trend for industrial automation. Accordingly, the demand for inspection equipment is highly increasing and vision sensor technologies are continuously evolving. Machine vision algorithms applied to deep learning are also being rapidly developed to maximize the performance of inspection equipment. In this review, we highlight the recent progress of vision sensor technology for the industrial inspection system. In particular, inspection principles and industrial applications of a vision sensor are classified according to the vision scanning methods. We also discuss machine vision-based inspection techniques containing rule- and deep learning-based image processing algorithms. We believe that this review provides novel approaches for various inspection fields of agriculture, medicine, and manufacturing industries.
#Line scan vision sensor (라인스캔 비전 센서) #2D vision sensor (2차원 비전 센서) #3D vision sensor (3차원 비전 센서) #Machine vision (머신 비전) #Industrial inspection system (산업용 검사 시스템)

목차

1. 서론
2. 라인스캔 비전 센서
3. 2차원 스캔 비전 센서
4. 3차원 스캔 비전 센서
5. 머신 비전 응용
6. 결론
REFERENCES

참고문헌 (58)

참고문헌 신청
Kalsoom, T., Ramzan, N., Ahmed, S., and Ur-Rehman, M., “Advances in Sensor Technologies in the Era of Smart Factory and Industry 4.0,” Sensors, Vol. 20, No. 23, Paper No. 6783, 2020. google schola Semeniuta, O., Dransfeld, S., Martinsen, K., and Falkman, P., “Towards Increased Intelligence and Automatic Improvement in Industrial Vision Systems,” Procedia CIRP, Vol. 67, No. pp. 256-261, 2018. google schola Coffey, V. C., “Machine Vision: The Eyes of Industry 4.0,” Optics and Photonics News, Vol. 29, No. 7, pp. 42-49, 2018. google schola Kim, D. H., Kim, T. J., Wang, X., Kim, M., Quan, Y. J., et al., “Smart Machining Process Using Machine Learning: A Review and Perspective on Machining Industry,” International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology, Vol. 5, No. 4, pp. 555-568, 2018. google schola Lee, J. Y., Yoon, J. S., and Kim, B.-H., “A Big Data Analytics Platform for Smart Factories in Small and Medium-Sized Manufacturing Enterprises: An Empirical Case Study of a Die Casting Factory,” International Journal of Precision Engineering and Manufacturing, Vol. 18, No. 10, pp. 1353-1361, 2017. google schola

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