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최성운 (강원대학교) 김동욱 (강원대학교) 장웅기 (강원대학교) 서영호 (강원대학교) 김병희 (강원대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 춘계학술대회 논문집
발행연도
2021.5
수록면
438 - 438 (1page)

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가공 시 공구의 마모로 인해 공구 절삭 날은 무뎌지게 되고 절삭 효율이 줄어들 수 있다. 무뎌진 절삭 날을 계속 사용 시 공구가 파손 위험이 있고 파손된 공구 사용 시 가공 결과물에 큰 영향을 끼칠 수 있음으로 사전에 공구의 마모를 확인하고 교체를 해야 할 필요성이 있다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용하여 공구에 반사된 적외선 이미지를 학습시켜 공구의 마모 값을 예측하는 연구를 수행하였다. 실험은 총 5 회 실시하였으며 공구마다 1 회에서 16 회까지의 절삭 과정을 거쳤다. 절삭 후 회전하는 공구에 적외선 라인 레이저를 광원으로 사용하여 공구에 반사된 적외선을 IR 카메라를 통해 이미지로 저장하였다. 3 대의 카메라를 45º 간격으로 배치하여 다양한 각도에서의 적외선 반사광 이미지를^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10581995');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#
#Deep learning #Tool condition monitoring systems #Tool wear measurement #Polarizing filters #Infrared images

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