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학술저널
저자정보
이지효 (숭실대학교) 김재연 (숭실대학교) 심대보 (숭실대학교) 김보현 (숭실대학교)
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.11
발행연도
2024.11
수록면
865 - 873 (9page)
DOI
10.7736/JKSPE.024.080

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CNN is one of the deep learning technologies useful for image-based pattern recognition and classification. For machining processes, this technique can be used to predict machining parameters and surface roughness. In electrical discharge machining (EDM), the machined surface is covered with many craters, the shape of which depends on the workpiece material and pulse parameters. In this study, CNN was applied to predict EDM parameters including capacitor, workpiece material, and surface roughness. After machining three metals (brass, stainless steel, and cemented carbide) with different discharge energies, images of machined surfaces were collected using a scanning electron microscope (SEM) and a digital microscope. Surface roughness of each surface was then measured. The CNN model was used to predict machining parameters and surface roughness.
#Micro EDM (미세 방전 가공) #Micro machining (미세 가공) #Deep learning (딥러닝) #Convolutional neural network (합성곱신경망) #Grad CAM (그래드캠)

목차

1. 서론
2. 실험 장치와 방법
3. 실험 결과
4. 이미지 분류 CNN 모델 제안
5. 이미지 분할을 이용한 예측 향상 모델 제안
6. 결론
REFERENCES

참고문헌 (26)

참고문헌 신청
Janiesch, C., Zschech, P., Heinrich, K., (2021), Machine learning and deep learning, Electronic Markets, 31(3), 685-695. google schola Sharma, N., Jain, V., Mishra, A., (2018), An analysis of convolutional neural networks for image classification, Procedia Computer Science, 132, 377-384. google schola Rifai, A. P., Aoyama, H., Tho, N. H., Md Dawal, S. Z., Masruroh, N. A., (2020), Evaluation of turned and milled surfaces roughness using convolutional neural network, Measurement, 161, 107860. google schola Giusti, A., Dotta, M., Maradia, U., Boccadoro, M., Gambardella, L. M., Nasciuti, A., (2020), Image-based measurement of material roughness using machine learning techniques, Procedia CIRP, 95, 377-382. google schola Saeedi, J., Dotta, M., Galli, A., Nasciuti, A., Maradia, U., Boccadoro, M., Gambardella, L. M., Giusti, A., (2021), Measurement and inspection of electrical discharge machined steel surfaces using deep neural networks, Machine Vision and Applications, 32, 1-15. google schola

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