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김종원 (한양대학교) 소병찬 (한양대학교) 소홍윤 (한양대학교) 권민준 (한국생산기술연구원) 김세원 (한국생산기술연구원)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2023년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
1,098 - 1,101 (4page)

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This study proposes a continuous water level measurement system using object recognition techniques to overcome the limitations of the conventional point-level control method and level gauges used in industrial boilers. The point-level control method detects the level by using an electrode rod at a predetermined point and adjusts the level by operating a water pump. This method has limitations in adjusting the optimized level and is difficult to continuously monitor the level variations. To address these issues, the level control unit is built using solenoid valves on the conventional level gauge used in industrial boilers and acquires level image big data through a Raspberry Pi and camera module. Additionally, a CNN deep learning technique is used to train the collected upper and lower level image big data and are developing a level measurement system that takes level images as inputs. The ultimate objective of this research is to deploy the proposed system in a real-world industrial boiler and investigate strategies to enhance boiler efficiency.
#Convolutional neural network(합성곱 신경망) #Water level sensor(수위 센서) #Industrial boiler(산업용 보일러)

목차

Abstract
1. 서론
2. 이미지 데이터 수집
3. CNN 모델 활용
4. 결론
References

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