일반기술

화상처리를 이용한 섬유제품 형상인식 시스템

섬유제품의 다양한 시험/계측 기법 중 화상인식 시스템(Vision recognizing system)을 이용하여 섬유제품의 품질관리를 위한 원단의 표면상태 인식 및 색상의 분별 등이 가능한 장치를 구성하였다. 이는 매우 다양한 섬유 제품의 종류 및 원단 표면의 도안 pattern을 검출은 물론 이를 통한 제조공정 장치의 제어 및 생산 제품의 평가, 품질관리 및 사후 관리 등이 가능하도록 하여 기존의 숙련된 작업자의 육안에 의한 측정 및 평가 과정을 자동화 했다.종래 기술의 단점 - 시험검사 과정의 자동화는 공정장치의 자동화에 비하여 아직은 낙후된 기술력을 보이고 있다. 이러한 문제는 신뢰성을 충분하게 지니는 시험검사 방법이 아직 확립되지 못하고 있음에 기인한다. 즉 숙련된 적업자의 시험 평가기준이 되는 경험상의 지표를 대변하는 자동 시험장치의 구현이 어렵고 특히 다양한 패턴 및 제품이 개입되는 섬유 제품 분야에서의 평가 방법이 표준화되기 어렵다.기술의 우수성 - 섬유제품의 경우에는 제조되는 제품이 일반 시트 재질에 비하여 매우 거칠거나 불균일한 반사도를 지니는 표면으로 구성된다. 또한 표면에 염색되거나 인쇄되는 pattern의 색상 및 형태가 복잡하고 섬유 자체의 색상 및 재질이 다양하므로 표준화된 측정 시스템을 구현하고 사용하기에는 많은 문제점이 따른다. 측정 및 공정 제어의 자동화는 결과적으로 표준화된 측정 알고리즘 및 평가기준을 설정하는 것이 가장 주요한 요인이다. 이러한 문제점을 해결하고 섬유 제품에 적용이 용이한 장치 및 측정 알고리즘을 개발하였다. CCD camera를 이용한 화상 측정 장치를 구성하여 백색광 및 적색광원을 이용한 전/후면 광원(front side 및 rear side)하에서 나타나는 영상을 얻고 이를 화상인식이 가능하도록 한다. 이과정에서 광원은 안정된 확산광원을 사용하여 영상을 안정시키고 검출대상이 되는 섬유제품의 표면 상태의 패턴을 읽고 화상처리가 가능한 복합 시스템을 구현하였다.국내외 시장 규모 - 지난 1990년부터 국내산업의 선진화가 가속되면서 국내 머신 비젼 산업은 지난 1999년 한해만 100억원에 육박할 정도의 매출을 올리며 호황을 누려왔으며 21C부터 대외적인 요건에 따라 지난 2년간 고전을 면치 못했다. 그러나 전세계적으로 머신비젼 서비스시장은 성장이 예상된다. 미국 자동화이미징 연합에 따르면 머신비전 장비와 머신 비전 서비스 시장을 합칠 경우 올해 60억 달러에 달할 전망이다.사업성 - 숙련자에 의한 정성적 평가에서 벗어나 산업표준으로의 시험평가 및 측정이 가능하게 되며 기존의 시험방법과 가장 호환성이 우수한 화상인식을 사용하게 되므로 측정과정 및 결과의 적용 및 사용자의 이해가 쉬운 장점을 지닌다. 이러한 화상인식을 이용한 섬유 제품의 형상 인식 시스템은 제직 및 염색, 원단가공, 후처리 등 다양한 섬유 관련 분야에서 공통적으로 사용할 수 있는 기술로서 그 응용분야의 범위가 넓고 적용 효과가 크게 나타날 수 있다.