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저자정보
최건영 (에스엠알 오토모티브 모듈 코리아) 장일식 (서울과학기술대학교) 이영화 (서울과학기술대학교) 강현석 (서울과학기술대학교) 박구만 (서울과학기술대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제30권 제2호
발행연도
2022.2
수록면
161 - 169 (9page)
DOI
10.7467/KSAE.2022.30.2.161

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2022

[응용논문] 음향신호를 이용한 모터 기어 박스 모듈의 CNN기반 2단계 불량 검출 기법
최건영 ,  장일식 ,  이영화 외 2명 한국자동차공학회논문집 2022.02 학술저널

2021

음향신호를 이용한 기어박스모듈의 지능형 불량 검출 기법
최건영 ,  이영화 ,  강현석 외 1명 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2021.11 학술대회자료

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A motor gear box is used to control tilting of the mirror and folding of the side mirror wings in a vehicle. Gear box fault detection in the production line is very important because faulty production returns considerable cost when undertaking vehicle maintenance. Fault detection based on acoustic sounds is widely used because it is simple and efficient. Sound-based method offers the advantage of non-destructive inspection, but it also provides limited classification performance. In this article, we propose a two-stage classification algorithm based on CNN. This method detects anomaly in the first stage, then subsequently classifies the faulty class. Mel-spectrogram is used to extract the features of the acoustic motor sounds. Since the proposed method classified the types of defects after determining faulty components, it is expected not only to improve accuracy, but also to reduce the time required to figure out the cause of failure.
#Fault detection(불량진단) #CNN(합성곱 신경망) #Audio classification(오디오 분류) #Mel-spectrogram(멜 스펙트로그램) #Motor gear box(모터 기어 박스)

목차

Abstract
1. 서론
2. 데이터 수집 및 전처리
3. 신경망 설계
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

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