Roll-to-Roll CVD 그래핀 공정 자동화를 위한 구리판 곡률 모니터링 머신비전 시스템 설계 (Design of Curvature Monitoring Machine Vision System for Copper Sheet in Automation of Roll-to-Roll CVD Graphene Process)

서지정보

· 발행기관 : 대한기계학회
· 수록지 정보 : 대한기계학회논문집 A / 48권 / 8호 / 509 ~ 515페이지
· 저자명 : 안창민, 박재은, 김영근

초록

본 연구는 롤투롤 CVD 그래핀 제조 공정의 품질관리를 위한 영상기반 비접촉식 구리판 곡률 모니터링 시스템을 제안한다. 롤투롤 CVD 공정의 구리판 처짐은 두께 변화 등의 제품 품질에 영향을 미치는 요인으로 지속적인 곡률 모니터링이 요구된다. 그러나 밀폐된 고온환경의 공정 특성상 내부에서의 접촉식 센서를 활용한 곡률 모니터링 시스템 구현은 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 영상정보를 통해 고온의 공정환경 외부에서 내부를 관측하는 비접촉식 구리판 곡률 모니터링 시스템을 구축하였다. 이를 위해 영상정보 처리에 장애가 되는 요인의 분석하고 난반사 등의 문제 완화를 위한 플랫 조명, 확산판, 암실 등의 머신비전 시스템을 구축하였고, 적색 분할 알고리즘, 물리적 지식기반의 곡선적합 등의 구리판의 곡률 추정 알고리즘을 설계하였다. 실험 결과 제안하는 시스템은 99.9%의 매크로 정밀도 및 재현율을 보임으로써 비접촉식으로 고온의 롤투롤 CVD 그래핀 제조공정의 구리판 처짐 정도를 추정 가능함을 확인하였다.

영어초록

This study proposes an image-based non-contact copper-sheet curvature-monitoring system for quality control in the roll-to-roll CVD graphene process. A non-contact system for monitoring the curvature of copper sheets using visual information is designed. A machine vision system equipped with flat illumination and diffusers is developed to mitigate image-processing challenges, including specular reflection. Additionally, curvature-estimation algorithms for copper sheets, such as a red-color-segmentation algorithm and a physically informed curve-fitting algorithm, are designed. Experimental results show that the proposed system achieves a macro precision and recall of 99.9%, thus confirming its ability to estimate the curvature of copper sheets in the roll-to-roll CVD graphene process via a non-contact approach.

참고자료

· 없음