Field Surface Roughness Levelling Using Specular Reflection

Abstract

본 논문에서는 가공된 금속 표면의 멀티 스케일 필드 표면 거칠기 검사 및 레벨링을 위하여 표면성상에 따른 반사광의 특성을 고려한 머신비전방식을 제시한다. 현재 알려 지고 있는 표면검사방법은 대부분 유인작업으로 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 자동 로봇 가공은 고도 숙련작업자의 부족과 작업장환경의 혁신과 같은 이슈로 인해 세계적으로 주목을 끌고 있다. 따라서 로봇에 의한 현장 사상가공 공정의 구현을 위해 표면 마감 레벨의 정확하고 자동적인 검사가 필수적이다. 많은 표면 검사 기술이 존재하지만, 대부분 제한된 수평해상도, 작업 환경, 설정 제약 및 견고성으로 인해 산업 현장에서 손쉽게 사용하기 어렵다. 따라서 빠르고 견고하며 저렴한 비용으로 산업 현장 및 로봇 마감에 모두 적용할 수 있는 정확하고 객관적인 표면 검사 방법이 필요하다. 이미지 처리 및 기계 비전과 같은 스마트 센서 기술을 기반으로 한 현대식 검사 시스템은 공정 제어, 제조 및 로봇 응용과 같은 여러 산업 분야로 널리 확산되고 있다. 스마트 팩토리 개념과 함께 이러한 시스템은 검사 정확도를 향상시킬 뿐만 아니라 작업인력의 검사 비용을 크게 절감하게 한다. 본 연구에서는 표면 거칠기 값에 대한 가공 표면의 자동 레벨링 방법을 제안하며, 광학 기반 비전 기술을 채택하고 있다. 이는 주로 표면의 성상에 따른 빛의 반사특성을 바탕으로 텍스처 분석을 시도하고, 관련된 표면 거칠기 레벨링 시스템을 개발하고 있다. 즉, 표면 질감에 따라 반사광은 산란광으로부터 광택의 형태로 변화한다. 반사광 분포 및 반사광 부근에서 캡처된 근접장 영상의 대조비값을 표면 거칠기 레벨링에 사용하였다. 표면의 상태에 따라서 그레이스케일 값의 대조비를 나타내는 강도 값이 감소하거나 그 반대가 된다. 검사된 표면의 기본 그레이스케일 값을 찾기 위해 이미지 처리 기술이 채택되었다. 연구결과는 거칠기가 감소함에 따라 그레이스케일 값이 비선형적으로 증가하는 것을 보여주었다. 곡면의 표면에 수직한 방향과 메라의 원근 중심이 일치할 때 가장 높은 반사광세기를 획득할 수 있다는 원리를 이용해서 기울어진 표면과 곡면측정에도 확장될 수 있음을 인하였다. 자동차 금형과 같은 넓은 면적의 표면에서 다양한 수준의 표면거칠기를 높은 정확도와 해상도로 측정하기 위하여 카메라 초점거리만 변화시킴으로써 멀티스케일의 측정을 실현할 수 있었다. 제안된 기술은 96%의 높은 정확도와 최대 20nm(Ra)의 분해능으로 표면 레벨링이 가능함을 보여주었고, 이 기술이 금속 자유곡면의 멀티스케일 표면 레벨링에 사용될 수 있음을 보여 주고 있다.|This thesis presents a multiscale field surface roughness inspection and levelling method of the machined metal surface using specular highlight adopting machine vision technique. Currently, most of the surface investigation and estimation strategies have been regarded as manned work that takes a long time and has a high cost. Automatic robotic machining has attracted attention globally because of issues such as shortage of high-skilled workers. Therefore, for robotic machining, accurate and automatic inspection of surface finish level is necessary for implementation in on-machine measurement process. Although there are numerous surface inspection technologies available, majority of them are difficult to employ at industrial sites due to limited lateral resolution, working environment, setup constraints and robustness. Hence, an accurate and objective surface inspection method is required that is high speed, robust, low cost and applicable to both industrial sites and robot finishing. Modern inspection systems based on smart sensor technology like image processing and machine vision has been widely spread into several fields of industry such as process control, manufacturing, and robotics applications. These systems along with the smart factory concept not only enhance the inspection accuracy but also decrease human inspection cost substantially. This study proposes a method for automatic levelling of machined surfaces with respect to surface roughness values, adopting specular light-based vision technique. This mainly concerns the development of surface roughness levelling system associated with the textural analysis related to surface topography. It is supported by the fundamental property of light reflection: reflection changes from scattering light to specular depending upon surface texture. The reflected light distribution and the intensity of captured near-field contrast images are used for surface roughness levelling. A rough surface has tool marks that produce contrast in grayscale values, resulting in decrease of intensity value and vice versa. Image processing technique was adopted to find the underlying grayscale values of inspected surface. The result showed a nonlinear increase in grayscale values as roughness decreases. The highest image resolution can be achieved when surface normal corresponds to the perspective center of camera, so the concept was extended for the inclined and curved surfaces. To obtain high accuracy in precise measurements, a multiscale measuring method was developed for a wide range of roughness, which does not require an isolated system, but only changes in camera distance for high-resolution measurement. The proposed technique showed surface levelling with high accuracy of 96% and resolution up to 20nm (Ra). The results indicate that this technique can be used for multiscale surface levelling of the free form metal surfaces.