THE CONTAMINATION DETECTION ON AIR BEARING SURFACE OF CASE STUDY COMPANY BY MACHINE VISION TECHNIQUE
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
The objective of this research was to study and development of auto inspection for contamination detection case on the air bearing surface area of a company case study by machine vision technique. This research was divided into three parts. The first part started from the study of how to improve the image characteristics for the prototype. The second part was to the development of the procedure for inspection of the air bearing surface with machine vision software. Finally, it was to the evaluation of the measurement system performance between the developed machine vision system compare with the inspection result from expert staff. The images of the products had two quality levels characteristics, from 300 examples can be subdivided into products in a standard level of 150 examples and defective level 150 examples. The results of the research showed that the efficiency of the inspector was 98 % accurate and machine vision was 89 % accurate, results from inspector and machine vision were compared with standard values. There are inspection results that meet the standards that are not different with statistical significance at the level of .05. Moreover, in this research, the Kappa coefficient of inspector and machine vision was 0.83, It can be said that the results of an inspection by the inspector and the machine vision are very consistent. In addition, the ability of the inspection results from machine vision to separate the defective part from the good part was found that the Kappa coefficient is 0.75. It can be concluded that the machine vision inspection results of this research consistency with the standard at a very well level
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เนื้อหาและข่อมูลในบทความที่ลงตีพิมพ์ในวารสารวิชาการ เทคโนโลยี พลังงาน และสิ่งแวดล้อม บัณฑิตวิทยาลัย วิทยาลัยเทคโนโลยีสยาม ถือเป็นข้อคิดเห็นและความรับผิดชอบของผู้เขียนบทความโดยตรง ซึ่งกองบรรณาธิการวารสารไม่จำเป็นต้องเห็นด้วย หรือว่าร่วมรับผิดชอบใด ๆ
บทความ ข้อมูล เนื้อหา รูปภาพ ฯลฯ ที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารวิชาการ เทคโนโลยี พลังงาน และสิ่งแวดล้อม บัณฑิตวิทยาลัย วิทยาลัยเทคโนโลยีสยาม ถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสารวิชาการ เทคโนโลยี พลังงาน และสิ่งแวดล้อม บัณฑิตวิทยาลัย วิทยาลัยเทคโนโลยีสยาม หากบุคคล หรือหน่วยงานใดต้องการนำทั้งหมด หรือส่วนหนึ่งส่วนใดไปเผยแพร่ต่อ หรือเพื่อกระทำการใด ๆ จะต้องได้รับอนุญาต เป็นลายลักษณ์อักษรจากวารสารวิชาการ เทคโนโลยี พลังงาน และสิ่งแวดล้อม บัณฑิตวิทยาลัย วิทยาลัยเทคโนโลยีสยาม เท่านั้น
References
Kunakornvong P, Sooraksa P. Machine vision for defect detection on the air bearing surface. In Proceedings - 2016 IEEE International Symposium on Computer, Consumer and Control, IS3C 2016. IEEE; 2016. p. 37–40.
Zhang S, Tyndall G, Suk M. Air bearing surface designs for less humidity sensitivity. IEEE Transactions on Magnetics. 2008;44(11):3653-3655.
Malamas EN, Petrakis EGM, Zervakis M, Petit L, Legat JD. A survey on industrial vision systems, applications and tools. Image Vision Computer. 2003;12(2):171–88.
นวพร ธนะสาร. การพัฒนาระบบประมวลผลภาพสำหรับการตรวจสอบเส้นดำในการผลิตกุ้งแช่แข็ง. วิทยานิพนธ์วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์, 2561.
Nakharacruangsak S, Choonprawat S. An Applied Local Binary Pattern by Hyperbolic Secant for Edge Detection of Images and applied to Images Retrieval. Journal of Energy and Environment Technology. 2018;5(1):1–10.
Van Wieringen WN, De Mast J. Measurement system analysis for binary data. Technometrics. 2008;50(4):468–478.
สมบูรณ์ ถามูลตรี และสุรพันธุ์ เอื้อไพบูรย์. การพัฒนาระบบตรวจสอบอัตโนมัติด้วยวิธีการประมวลผลภาพบนคอมพิวเตอร์สำหรับระบุตำแหน่งจุดบัดกรีที่ถูกต้องบนหัวอ่านข้อมูล. วารสารปัญญาภิวัฒน์. 2554;2(2):19–27.
Nia VP. Asgharian M. and Basetto S. A Formal Test for Binary R & R Measurement Systems. In JSMP Proceedings 2013; p. 2865–2872.
Satorres S, Gomez J, Gamez J, Sanchez A. A Machine Vision for Automated Headlamp Lens Inspection. Vision Sensors Edge Detect. 2010;(August). [Internet]. Available from: https://cdn.intechopen.com/pdfs/11881/InTech-A_machine_vision_for_automated_headlamp_lens_inspection.pdf
ปัญญา สำราญหันต์ นภพ ซ้ายสุวรรณ และบุริม นิลแป้น. กรอบการประเมินผลระบบการวัดแบบข้อมูลนับของเทคนิคแมชชีนวิชั่นสำหรับ การตรวจจับสิ่งแปลกปลอมบนหน้าหัวอ่านฮาร์ดดิสก์. วารสารวิชาการเทคโนโลยี พลังงาน และสิ่งแวดล้อม. 2563;7(2):51–8.
จิตติมา วระกุล. การพัฒนาเครื่องตรวจสอบเชิงมองเห็นแบบอัตโนมัติสำหรับกระบวนการผลิตฮาร์ดดิสก์ไดรฟ์. วิทยานิพนธ์วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี, 2553.
กิติศักดิ์ พลอยพานิชเจริญ. การวิเคราะห์ระบบการวัด (MSA) ประมวลผลด้วย MINITAB. 4th ed. กรุงเทพ: สำนักพิมพ์ ส.ส.ท., 2547.