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저자정보
도남철 (경상국립대학교) 한효녕 (한국전자통신연구원) 조준면 (한국전자통신연구원)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제50권 제6호
발행연도
2024.12
수록면
437 - 447 (11page)
DOI
10.7232/JKIIE.2024.50.6.437

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The voxel-based 3D convolution neural network (3D CNN) proposed in this paper classifies form features to decide candidate assembly directions for automated robot assembly planning. It can classify not only form features of a part but also its candidate assembly directions that are needed for the following assembly planning procedures. In the implemented automated robot assembly planning system, it will take the place of the current rule-based form feature classification module. The 3D CNN uses classification classes that integrate both form features and their directions to assist candidate assembly directions to the following component ordering and robot assembly planning procedures in the automated robot assembly system. This study generated 3D CAD models for each form feature class and converted them into voxel models for the training of the 3D CNN. This study also contrasted rule-based classification methods with voxel-based CNN and evaluated the advantages and disadvantages of each method.
#Form Features #Robot Assembly Planning #Convolution Neural Network #3D CNN #Voxel

목차

1. 서론
2. 관련 연구
3. 자동 로봇 조립 계획을 위한 특징 형상 분류
4. 조립 특징 형상 분류 3D CNN 개발
5. 토론 및 결론
참고문헌

참고문헌 (24)

참고문헌 신청
Do, N., Han, H., and Cho, J. (2023), Developing an Architecture of an Automated Robot Assembly Planning System, Journal of KIEE, 49(3), 237-247. google schola FreeCAD (2024a), FreeCAD, https://www.freecad.org. google schola FreeCAD (2024b), Scripting in FreeCAD, https://wiki.freecad.org. google schola Hwang, J. L. (1992), Applying the perceptron to three-dimensional feature recognition, PhD thesis, Arizona State University. google schola Keras (2024), Conv3D, https://keras.io/api/layers/convolution_layers/convolution3d/. google schola

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