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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 180 - 190 (11page)
- DOI
- 10.7779/JKSNT.2024.44.3.180
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본 연구는 CNC(Computer Numerical Control) 용접 로봇의 용접 과정 중 발생할 수 있는 이상 현상을 실시간으로 감지할 수 있는 시스템을 개발하고 검증하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 용접 영상 데이터를 활용하여, 다양한 경우에 따라 분류된 카테고리에 해당하는 이미지 데이터 셋을 수립하고, 프레임 단위 설정을 조정하여 이미지를 추출해 데이터 균형을 맞췄다. 수집된 이미지 데이터를 CNN(Convolutional Neural Network) 신경망에 학습시켜 용접 불꽃 퍼짐, 로봇 멈춤, 용접 불꽃 튐과 같은 현상을 판단하는 모델을 생성하였다. 생성한 모델을 사용하여 이상 현상 감지 시스템을 구축하였으며, 이 시스템을 사전 녹화된 테스트 영상 및 실시간 용접 영상에 적용하여 성능을 검증하였다. 본 연구를 통해 용접 도중 발생하는 이상 현상을 효과적으로 감지하고 실시간으로 정확한 판단을 내릴 수 있음을 확인하였고, 실시간 용접 공정 안전 모니터링 시스템의 구현 가능성을 입증하며, 산업 현장에서의 적용 가능성 및 효율성을 제시한다.
목차
초록
Abstract
1. 서론
2. 용접 이상현상 감지 모델
3. 용접 이상현상 진단 모델 검증
4. 결론
References
참고문헌 (0)
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