의약 용기의 품질 검사를 위한 머신비전을 적용한다중 카메라 인라인 검사 시스템 개발 = Development of a Multi-Camera Inline System using Machine Vision System for Quality Inspection of Pharmaceutical Containers

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 의약 용기의 품질 검사를 위한 머신비전을 적용한 다중 카메라 인라인 검사 시스템 개발을 제안한다. 제안하는 기법은다중 카메라를 통해 의약 용기를 다방면으로 촬영하여 더욱 정확히 의약 용기의 품질을 검사한다. 또한, 촬영된 의약 용기의 데이터를 기반으로 의약 용기의 치수 및 결함을 검사하여 불량 발생 시 사용자에게 알람이 가고 직접 불량 의약 용기를 제거하는 머신비전을 적용한 인라인 시스템으로 품질 검사의 효율성을 증대시킬 수 있다. 머신비전을 적용한 다중 카메라 인라인 검사 시스템의 제작은 4단계로 나뉜다. 첫 번째로 의약 용기를 흡입 고정 또는 용기를 회전하는 제품 제어부를 설계 및 제작한다. 두 번째로 제품을이동 및 촬영, 불량 제품일 경우에 배출하는 시스템 본체를 설계 및 제작한다. 세 번째로 모든 시스템을 제어하는 임베디드 보드의제어 로직을 설계 및 제작한다. 네 번째로 시스템 본체에서 촬영된 이미지를 영상 처리를 사용하여 의약 용기의 불량 검출이 가능한사용자 GUI를 설계 및 제작한다. 제안된 머신비전을 적용한 다중 카메라 인라인 검사 시스템의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는, 의약 용기의 치수 측정 오차 범위가 -0.30~0.28(외경), -0.11~0.57(전장) 이내로 세계 최고 수준인 1mm보다 우수한 결과를 달성하였고, 시스템 반복 동작의 안정성으로는 100%로 측정되었다. 따라서, 본 논문에서 제안한 의약 용기의품질 검사를 위한 머신비전을 적용한 다중 카메라 인라인 검사 시스템의 효용성이 입증되었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper proposes a study on the development of a multi-camera inline inspection system using machinevision for quality inspection of pharmaceutical containers. The proposed technique captures the pharmaceuticalcontainers from multiple angles using several cameras, allowing for more accurate quality assessment. Based onthe captured data, the system inspects the dimensions and defects of the containers and, upon detecting defects,notifies the user and automatically removes the defective containers, thereby enhancing inspection efficiency. Thedevelopment of the multi-camera inline inspection system using machine vision is divided into four stages. First,the design and production of a control unit that fixes or rotates the containers via suction. Second, the design andproduction of the main system body that moves, captures, and ejects defective products. Third, the design anddevelopment of control logic for the embedded board that controls the entire system. Finally, the design anddevelopment of a user interface (GUI) that detects defects in the pharmaceutical containers using image processingof the captured images. The system’s performance was evaluated through experiments conducted by a certifiedtesting agency. The results showed that the dimensional measurement error range of the pharmaceuticalcontainers was between -0.30 to 0.28 mm (outer diameter) and -0.11 to 0.57 mm (overall length), which is superiorto the global standard of 1 mm. The system's operational stability was measured at 100%, demonstrating itsreliability. Therefore, the efficacy of the proposed multi-camera inline inspection system using machine vision forthe quality inspection of pharmaceutical containers has been validated.

참고문헌 (Reference)

1 Ma, Qiuping, "Pipeline in-line inspection method, instrumentation and data management" 21 (21): 3862-, 2021

2 Baygin, Mehmet, "Machine vision based defect detection approach using image processing" 2017

3 Tipsuwan, Yodyium, "Control methodologies in networked control systems" 11 (11): 1099-1111, 2003

4 Davies, E. Roy., "Computer and machine vision:theory, algorithms, practicalities" Academic Press 2012

5 Frustaci, Fabio, "An embedded machine vision system for an in-line quality check of assembly processes" 42 : 211-218, 2020