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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이재은 (부경대학교) 김영봉 (부경대학교) 김종남 (부경대학교)
저널정보
한국융합신호처리학회 융합신호처리학회 논문지 융합신호처리학회 논문지 제22권 제4호
발행연도
2021.12
수록면
185 - 192 (8page)

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용접 비드의 불량유무를 판단하기 위하여 다양한 방법들이 제안되어왔으며, 최근에는 센서 자료 검사와 영상 자료 검사가 꾸준히 발표되고 있다. 센서 자료 검사는 정확도가 높고, 2차원 기반의 영상 자료 검사는 용접된 비드의 위치를 파악할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 센서 자료만으로 분석 할 경우 정확한 위치에 용접이 되었는지 파악하기가 어렵다. 반면 영상 자료 방법은 잡음과 측정오차가 발생하여 정확도가 높지 않다. 본 논문에서는 평균 전압, 평균 전류, 혼합가스인 센서 자료 검사와 영상 검사 방법을 융합함으로써 각 검사 방법들의 단점을 보완하고 장점을 높여서 정확도를 향상시키고 검사 속도를 높일 수 있는 방법과 이를 소프트웨어로 구현하였다. 그리고 그래픽 사용자 인터페이스(graphical user interface; GUI)를 이용하여 분석을 수행하고 검사에 사용된 자료와 검사 결과를 확인할 수 있도록 하여 사용자가 편리하고 직관적으로 분석을 수행하고 결과를 파악할 수 있도록 하고자 한다. 이 때 각 센서 자료의 특성을 이용하여 센서 검사가 수행되고, 모폴로지 축지적 활성화 윤곽선을 적용하여 영상 자료가 검사된다. 실험 결과를 통하여 98%의 정확도를 보였으며, 네 개의 용접 영상과 센서 자료 검사를 모두 수행할 경우 검사 시간은 약 1.9초로서 용접공정에서 실시간 검사기로 사용 가능한 소프트웨어의 성능을 보였다
#용접비드 #센서 자료 #영상 자료 #활성화 윤곽선 #그래픽 사용자 인터페이스 #welding bead #sensor data #image data #active contour #graphical user interface

목차

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참고문헌 (13)

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김민석 / 2018 / 딥러닝(Deep Learning)을 이용한 GMA 용접에서 이면비드 생성 유무 판단 알고리즘에 관한 연구 / 대한용접접합학회지 36(2):74~81 dbpia 강지훈 / 2019 / 딥 러닝 기반의 이미지학습을 통한 저항 용접품질 검증 / 대한조선학회 논문집 56(6):473~479 dbpia 김재화 / 2019 / 딥러닝기술을 이용한 저항점용접 불량 판별 연구 / 한국CDE학회 논문집 24(2):161~168 dbpia L. Álvarez / 2010 / Morphological Snakes / Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :2197~2202 google schola Z. Wang / 2017 / Active contour model by combining edge and region information discrete dynamic systems / Advances in Mechanical Engineering 9(3):1~10 google schola

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