Abstract
Through welding fabrication, user can feel unsatisfaction of surface quality because of welded defects, Generally speaking, these are called weld defects. For checking these defects effectively without time loss effectively, weldability estimation system setup is an urgent thing for detecting whole specimen quality. In this study, by laser vision camera, catching a rawdata on welded specimen profiles, treating vision processing with these data, qualitative defects are estimated from getting these information at first. At the same time, for detecting quantitative defects, whole specimen weldability estimation is pursued by multifeature pattern recognition, which is a kind of fuzzy pattern recognition. For user friendly, by weldability estimation results are shown each profiles, final reports and visual graphics method, user can easily determined weldability. By applying these system to welding fabrication, these technologies are contribution to on-line weldability estimation.
용접구조물의 시공시 발견되는 외관상, 성능상 사용자에게 불만족을 발생시키는 결함들을 일반적으로 총칭하여 용접부의 결함이라 한다. 이들 결함들을 시간의 손실 없이 효과적으로 검출해내어 용접부 전체의 품질을 효과적으로 판정하기 위한 용접성 평가 시스템 구축이 어느 때보다 절실하다. 본 연구에서는 레이저 비전 카메라를 이용하여, 용접부의 형상에 대한 원 데이터를 채취하고 이를 화상처리하고, 여기서 얻은 정보로 1차적으로 정량적 결함을 판별하고, 동시에 분류된 결함을 정성적으로 판단하기 위해 퍼지 패턴인식의 한 단계인 다중 패턴 인식을 이용하여 용접 물 전체의 결함을 판정하였으며, 사용자의 편의를 위해 용접성의 결과가 화상별, 최종집계와 함께 이를 그래픽의 형태로 표시하여, 손쉽게 용접성 양부를 결정할 수 있게 하였으며, 이는 또한 생산라인에 적용하여 실시간 용접성 판별을 할 수 있는 기반 연구 성과를 제시하였다.
