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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Vol.41 No.10
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 807 - 814 (8page)
- DOI
- 10.7736/JKSPE.024.075
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In the semiconductor manufacturing industry, efficient operation of wafer transfer robots has a direct impact on productivity and product quality. Ball screw misalignment anomalies are a critical factor affecting precision transport of robots. Early diagnosis of these anomalies is essential to maintaining system efficiency. This study proposed a method to effectively diagnose ball screw misalignment anomalies using 1D-CNN and 2D-CNN models. This method mainly uses binary classification to distinguish between normal and abnormal states. Additionally, explainable artificial intelligence (XAI) technology was applied to interpret diagnostic decisions of the two deep learning models, allowing users to convince prediction results of the AI model. This study was based on data collected through acceleration sensors and torque sensors. It compared accuracies of 1D-CNN and 2D-CNN models. It presents a method to explain the model"s predictions through XAI. Experimental results showed that the proposed method could diagnose ball screw misalignment anomalies with high accuracy. This is expected to contribute to the establishment of reliable abnormality diagnosis and preventive maintenance strategies in industrial sites.
목차
1. 서론
2. 웨이퍼 이송 로봇의 유격 이상 진단 시스템
3. 실험 및 결과
4. 결론
REFERENCES
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
Hong, S., Lee, Y., Moon, C., (2023), Transfer learning-based vibration fault diagnosis for ball bearing, The Journal of the Convergence on Culture Technology, 9(3), 845-850.
Pandya, D. H., Upadhyay, S. H., Harsha, S. P., (2013), Fault diagnosis of rolling element bearing with intrinsic mode function of acoustic emission data using APF-KNN, Expert Systems with Applications, 40(11), 4137-4145.
Choi, S. W., Lee, C., Lee, J.-M., Park, J. H., Lee, I.-B., (2005), Fault detection and identification of nonlinear processes based on kernel PCA, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 75(1), 55-67.
Hu, H., Tang, B., Gong, X., Wei, W., Wang, H., (2017), Intelligent fault diagnosis of the high-speed train with big data based on deep neural networks, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 13(4), 2106-2116.
Liu, X., Ma, L., Mathew, J., (2006), Machinery fault diagnosis based on feature level fuzzy integral data fusion techniques, Proceedings of IEEE International Conference on Industrial Informatics, 857-862.
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Choi, S. W., Lee, C., Lee, J.-M., Park, J. H., Lee, I.-B., (2005), Fault detection and identification of nonlinear processes based on kernel PCA, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 75(1), 55-67.
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