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인공지능을 이용한 팁회전 아크 용접에서 아크 현상 분류 알고리즘 개발
이솔미(S. M. Lee),안연주(Y. J. Ahn),문성준(S. J. Mun),박영환(Y. W. Park) Korean Society for Precision Engineering 2021 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11월
현재 스마트 팩토리의 적용을 위해 용접 신호 계측 시스템을 사용하여 얻은 데이터를 인공지능 알고리즘으로 분류하는 기술의 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구는 4 차 산업혁명의 주요 이슈인 인공지능 알고리즘을 활용하여 용접부 아크 현상을 측정하고 스스로 관찰할 수 있는 시스템의 개발을 하고자 한다. 본 연구는 Al 5083 합금에 대하여 팁 회전 아크 용접을 이용하여 I 형 맞대기 용접을 진행하였으며, 실험 진행 시 용접 모니터링 시스템을 사용하여 전류, 전압, 광신호 데이터를 측정하고 카메라를 통해 용접부 영상을 계측하고 소프트웨어를 통해 영상을 저장하였다. 측정된 전류, 전압, 광신호 데이터는 용접 품질 판단의 기준으로 설정하고, 용접 아크 영상을 아크 길이에 따라 분류하였다. 영상 데이터의 정확도를 위해 Pre-process 과정을 통해 적합한 데이터로 변환하였고, 학습을 위해 영상이미지의 아크를 라벨링하는 과정을 진행 후, 가공된 영상데이터와 용접 데이터들을 사용하여 인공지능 알고리즘을 학습시켰다. 인공지능 알고리즘을 통해 자동 분류된 아크 현상 영상의 결과와 실제 실험 결과와의 매칭을 진행하여 알고리즘을 검증하였다. 결과적으로 본 연구에서 팁 회전 아크 용접부를 계측한 영상을 기반으로 아크 현상을 분류하는 알고리즘을 사용하여 90% 이상의 정확도를 확인할 수 있었다.
다수의 레이저 트랙커를 이용한 넓은 측정 범위의 고정밀 측정 기술 개발
이재민(J. M. Lee),백상우(S. W. Baek),문성준(S. J. Mun),이동혁(D. H. Lee) Korean Society for Precision Engineering 2021 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11월
제조기술의 발전에 따라 대형 구조물의 정밀화 경향이 두드러지면서 대형 구조물의 형상 품질 평가 또한 중요하게 부각되고 있다. 또한, 무인 비행체, 스테이지와 같은 넓은 이동 범위를 갖는 물체의 위치 및 경로 제어 성능 평가 또한 주요한 기술로 대두되고 있다. 이러한 대형 구조물의 형상과 이동 물체의 성능을 측정하기 위해 대형 좌표측정기(CMM)과 레이저 트랙커(Laser Tracker)를 사용하고 있지만, CMM은 측정 범위에 제약이 많고 레이저 트랙커는 측정 사각 영역이 생기는 한계가 있다. 이러한 한계로 인해 대형 구조물의 형상과 이동 물체의 성능 측정 및 평가가 어려운 실정이다. 본 연구에서는 이러한 기존 측정기의 측정 한계를 보완하기 위해 다수의 레이저 트랙커를 이용하여 측정 정밀도는 유지하면서 넓은 측정 범위를 갖는 측정 방법을 제시한다. 이 방법을 검증하기 위해 레이저 간섭계를 이용하여 이송하는 물체의 정확한 이동값을 알고 레이저 트랙커의 측정값과 비교 검증하는 방법을 수립하고, 실제 측정을 통해 측정 방법의 적합성 및 정밀성을 검증한다. 그리고 측정 결과의 평가를 위해 반복정밀도, 위치정확도가 분석되었으며, 레이저 트랙커의 측정 불확도 비교를 통해 본 연구에서 제안하는 다수의 레이저 트랙커를 이용한 넓은 범위의 측정 방법을 검증 및 평가한다.