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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : 송민철(MC Song) (검색결과 1 건)
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      • CNN 기반 절삭공구 상태 및 학습 분석에 관한 연구

        장성수(SS Jhang),송영호(YH Song),권재영(JY Kwon),이학준(HJ Lee),송민철(MC Song),이진성(JS Lee) 한국정보기술학회 2022 Proceedings of KIIT Conference Vol.2022 No.12

        정밀 금속 가공 분야에서 공구의 상태는 제품의 품질, 불량률에 주요한 영향을 주며 공구 마모에 따른 교체주기 파악은 제품 생산계획, 생산성 향상에도 필수적이다. 숙련공들의 경우, 가공시 발생하는 소음으로 교체주기를 판단하며 이 외에 공구 마모에 따른 부하량 측정, 가공 완료 후 표면 상태 육안검사 등으로 파악한다. 본 논문에서는 가속도 센서를 활용하여 가청음대역에서의 미세한 진동변화를 분석하여 CNN(Convolutional Neural Network)로 패턴을 분류, 교체시기를 가늠할 수 있는 알고리즘을 연구하였다. In the field of precision metal processing, the condition of tools has a major factor on product quality and defect rate, and understanding the replacement cycle according to tool wear is essential for product production planning and productivity improvement. In the case of skilled workers, the replacement cycle is determined by the noise generated during machining, and in addition, the load is measured according to tool wear, and the surface condition after machining is visually inspected. In this paper, an algorithm for classifying patterns using a Convolutional Neural Network (CNN) was studied by analyzing minute vibration changes in the audible band using an acceleration sensor.

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