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굴삭기에서 가공편차가 버켓의 움직임에 미치는 영향에 관한 연구
신대영(D. Y. Shin) 유공압건설기계학회 2018 유공압건설기계학회 학술대회논문집 Vol.2018 No.6
세계 건설기계 산업의 패러다임은 지속적으로 변화하고 있다. 2010년도 초반에는 고유가의 영향으로 하이브리드 또는 전기식 건설기계가 이슈가 되더니 2015년 이후에는 스마트기술이 채택한 반자율/자율건설기계가 개발 중심에 서있다. 건설기계의 대표 기종인 굴삭기도 특정 작업에 대해 반자동화와 완전자동화가 가능한 MC(machine control)기술을 개발하고 있다. 일반적으로 굴삭 작업은 붐 실린더와 암 실린더와 버켓 실린더의 변위와 힘이 붐과 암 그리고 버켓을 통하여 최종적으로 버켓 끝단에서 특정 작업을 하게 된다. 문제는 붐과 암 그리고 버켓을 가공한 후에 가공치수를 측정하면 항상 가공편차 편차가 존재한다. 각 실린더의 변위가 동일하더라도 붐과 암 그리고 버켓의 가공편차는 버켓 끝단의 자세가 상이하며 최악의 경우에는 특정 작업을 할 수 없을 정도로 버켓 끝단의 자세가 불량할 수 있다. 본 연구에서는 도랑 작업에서 붐과 암 그리고 버켓의 가공편차에 따른 버켓 끝단의 자세를 통계적으로 분석하였다. 향후에 정밀작업이 가능한 굴삭기에서 통계적 분석을 바탕으로 설계인자의 공차를 결정하는데 도움이 될 수 있다.
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유공압건설기계학회 유공압건설기계학회 2024 유공압건설기계학회 학술대회논문집 Vol.2024 No.5
Recently, with the rapid development of artificial intelligence, the intelligence of robots has also improved rapidly. Automation using robots is becoming an important industrial change in accordance with the trend of decreasing skilled manpower, avoiding harsh and simple labor, and reducing working hours. In order to increase the performance of automation using robots in the assembly process, it is very important to improve the ability to distinguish parts using cameras and artificial intelligence. In this study, we conducted research to improve the learning of part shapes using 3D cameras and Azure deep learning and the classification of robot parts using them. Using the results of this study, it will be possible to promote robot intelligence by improving recognition of parts in the assembly process.
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