• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.407-412
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• 2009

최근 용접공정은 무인화 및 자동화 시스템의 구축이 급속하게 발전하고 있으며 정확한 용접현상의 해석을 위하여 여러 가지 신호처리 알고리즘을 적용하고 있다. 본 논문에서는 아크용접의 모니터링시스템 구성에 있어서 용접품질을 실시간으로 판단할 수 있는 효율적인 신경회로망을 제시하고, 학습 데이터의 선정을 위한 전처리 과정을 제시하며, 학습된 신경회로망을 이용하여 실제 용접이 이루어지는 파형에 대한 평가를 보다 정밀하고 정확하게 평가할 수 있는 방법을 제시한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.241-248
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• 2022

SRD(Shear Reinforcement of Dual Anchorage)는 건축 현장에서 철근 콘크리트 구조물의 안전성을 보강하는 데 사용된다. 전단 보강재를 만들 때에는 용접이 사용되며, 용접은 제품의 생산성 및 경쟁력을 좌우하는 데 중요한 역할을 한다. 따라서 용접 비드 검출 검사가 필요하다. 본 연구에서는 용접 비드의 영상 자료를 이용하여 용접 비드를 검사하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 먼저 영상 내 수직 방향으로 밝깃값을 계산한 뒤, 밝깃값 분포의 50% 높이 지점에 해당하는 위치를 영상에서 찾아서 수직 방향으로 용접 비드를 분할한다. 그리고 수평 방향에 대해서도 동일한 방법으로 용접 비드 영역을 분할한 뒤, 분할 영상을 분석하여 용접비드 유무를 검사한다. 제안한 알고리즘은 관심 영역을 먼저 지정한 뒤 분석을 수행하여 연산량을 감소시켰다. 또한 SRD 영상에서 모재와 용접 비드 영역 사이에 밝깃값의 차이 특징을 이용하여 수직 및 수평 방향의 모든 밝깃값을 이용함으로써 정확도를 높일 수 있었다. 실험에서는 용접 비드 유무를 검출하기 위한 방법들로써 K-평균, k-최근접 이웃 등 5개의 알고리즘을 이용하여 분석 결과들을 비교하였으며, 타 알고리즘들에 비해 제안한 알고리즘의 정확도가 가장 높음을 보였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제29권5호
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• pp.473-478
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• 2009

본 연구에서는 비파괴법을 이용하여 압력용기 강 다층용접부에서 채취한 표준 샤르피 시험편의 균열선단에서 형성되는 소성변형 거동을 평가하였다. 모재, 후열처리재 및 용접재를 대상으로 시험편에 기계적인 노치를 가공한 후 예균열(pre-crack)을 낸 다음 4점 굽힘실험과 음향방출(acoustic emission: AE)실험을 동시에 실시하였다. 균열선단은 용접재외 후열처리재의 경우 용융선 근처에 위치하도록 하였다. 하중이 가해짐에 따라 균열선단에서 형성되는 소성영역의 크기는 응력확대계수를 이용하여 구했으며, 각 시험편에 대한 소성역의 크기와 음향방출 특성과의 관계는 축적된 AE 에너지 관점에서 고찰하였다. 시험편에 관계없이 탄성역역에서는 거의 AE신호가 감지되지 않았으며, 대부분의 AE신호는 소성변형 과정에서 발생하였다. 또한, 용접재가 모재와 후열처리재에 비해 AE신호가 훨씬 많이 발생하였다. 모재와 후열처리재 및 용접재의 균열선단에서 소성영역 크기와 축적된 AE에너지와의 관계는 현저히 다르게 나타났으며, 용접재의 AE counts는 모재와 후열처리재에 비해 많이 발생하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.1379-1386
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• 2005

현재 산업현장에서 활용하는 용접용 로봇은 대부분 오프라인(off-line)으로 작업을 수행하고 있어 생산성과 용접 품질 향상에 그 기능을 충분하게 발휘하지 못하는 실정이다. 현재에는 용접 품질 향상을 위하여 용접 매카니즘이 많이 연구되어 많은 수학적인 해석과 물리적인 해석방법을 도입하여 비선형적인 용접 메카니즘을 연구하고 있다. 이러한 여러 가지 비선형적인 문제와 해석상의 어려움에도 불구하고 용접의 결함을 보완하기 위해 보다 정확한 용접데이터를 생성하기 위하여 고감도의 센서를 도입하여 신호처리 하고 있으며, 이를 이용하여 용접시스템에 포함시키는 피드백제어시스템(feed-back control system)을 구성하여 용접선 추적 및 용접 비드(bead) 형상제어에 응용하고 있다. 또한, 최근에는 인공지능제어기술이 발달되어 인간의 학습능력과 의사결정능력을 대신하는 신경회로망(neural network)과 퍼지이론(fuzzy logic)을 도입하여 용접기술을 개발하고 발전시키고 있다. 본 연구에서는 신경회로망이론을 이용하여 실시간으로 용접시스템을 모니터링하고 퍼지제어기에 의하여 용접결함을 보정하는 지능시스템을 개발방법을 제시하고자 한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.141-148
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• 2021

본 논문에서는 다중필터와 축지적 활성 윤곽선 (geodesic active contour) 알고리즘을 이용하여 용접 비드 검출 및 용접 품질 판단 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 전단의 히스토그램 평활화와 가우시안 필터를 적용하여 용접 비드의 영상의 대비향상과 함께 영상을 부드럽게 하며, 영상의 잡음을 줄인다. 후에 활성 윤곽선 세그멘테이션과 형태학적 필터를 적용하여 용접 비드 영역을 검출하게 된다. 축지적 활성 윤곽선 영역화에서 매개변수인 팽창 힘을 이용하여 윤곽선을 팽창하거나 또는 축소시켜서 좀 더 정확하게 용접 비드를 검출하도록 한다. 용접 비드 영역을 검출한 후에 비드 영역의 유효 길이와 유효 폭의 비율을 이용하여 해당 용접의 품질 정오를 판단하는 방법을 제시한다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘은 재현율 0.990, 정밀도 0.967, F-측정 0.978, IOU 0.896의 성능을 보였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 용접 비드 분할에 주로 사용되는 기존의 알고리즘들을 이용하여 비교 분석하였다. 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 보였으며 용접 비드의 분할 및 평가 시간은 최대 0.6초가 걸렸다.

• 비파괴검사학회지
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• 제16권1호
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• pp.34-45
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• 1996

음향 방출 신호의 수집 및 처리, 특징값 추출 및 선택, 분류기 설계 및 검증 과정 등을 수행할 수 있는 신호 형상 인식 프로그램을 개발하고, 이를 오스테나이트계 STS304 용접부의 인공 결함 분류 연구에 적용하였다. 특히 분류기로는 선형 함수 분류기, 경험적 Bayesian 분류기, 신경 회로망 분류기를 사용하였고, 센서는 광대역 센서와 공진형 센서를 사용하여 분류기간의 비교와 센서간의 차이점을 검토하였다. 그 결과 신경 회로망 분류기가 다른 분류기에 비해 높은 인식률을 주었고, 공진형 센서보다는 광대역 센서를 통해 받은 신호가 더 높은 인식률을 주었다.

• Journal of Welding and Joining
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• 제8권3호
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• pp.70-78
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• 1990

The harsh nature of welding environments makes welding a prime candidate for process automation. Among the variety of welding processes available, gas metal arc welding is one of the most frequently used methods, primarily because it is highly suited to a wide range of applications, and also to automation. Automatic seam tracking method is one of the most demanded techniques for automatic control of arc welding. In this study a seam tracking system has been developed by using the welding arc itself as a sensor. This paper described the principle and experimental result of the arc sensor system, as well as the development and application of the automatic CO_2$ welding for the horizontal fillet welding. A basic problem in horizontal fillet welding is the prevention of hanging bead formation such as undercut at the vertical plate and overlap at the horizontal plate. To produce the symmetric bead shape, the relationship of bead shape to welding parameters(welding velocity, weaving width, weaving speed, tip to workpiece distance) was also investigated.

• 비파괴검사학회지
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• 제21권1호
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• pp.54-61
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• 2001

웨이블릿 변환과 인공신경망을 이용하여 AE 신호를 분류하는 소프트웨어 패키지를 개발하였다. 웨이블릿 변환으로는 연속 웨이블릿 변환과 이산 웨이블릿 변환을 모두 고려하였으며, 인공신경망의 모델로는 오류 역전파 인공신경망을 사용하였다. 분류에 사용된 AE 신호는 용접부에 인공결함을 가진 시편의 3점 굽힘시험에서 발생한 신호이다. 개발된 소프트웨어 패키지를 이용하여 이 신호를 웨이블릿 변환시켜 생성된 시간-주파수 평면상에서 특징값을 추출하고 이를 인공신경망에 학습하여 인공신경망 분류기를 설계하고 검증하였다. 본 연구에서 개발된 소프트웨어 패키지를 이용한 AE 신호 분류법이 유용함을 보이고, 또한 연속 웨이블릿 변환과 이산 웨이블릿 변환에 의한 분류 결과를 비교하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제17권1호
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• pp.11-22
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• 1997

원자력발전소 압력용기 및 배관은 많은 용접부를 포함하고 있으며 용접부내 결함은 크기, 위치 및 형태에 따라 압력용기 및 배관의 건전성에 커다란 영향을 미친다. 따라서 주요 압력용기와 배관의 용접부에 대해서는 가동 전 중 검사시 초음파 탐상시험을 실시하여 그 건전성을 확인하고 있다. 초음파 결함 신호로부터의 결함 분류는 비파괴 평가에 있어 매우 중요하며 초음파 형상 인식 방법이 적당하다. 본 논문에서는 탄소강 압력용기 용접부에 내재하는 결함으로부터 얻어진 초음파 결함 신호의 형상 인식을 위한 절차로써 데이터 수집, 특징 추출, 특징 선택 및 결함 분류를 하였으며, 결함 분류에 있어 결함의 종류를 크게 선형(linear)과 체적(volumetric)의 두 종류로 분류함에 있어 퍼지이론을 적용하여 퍼지이론을 적용한 초음파 형상 인식 기법의 가능성 및 효율성을 제시하였고 그 결과 기존의 분류기(classifier)들에 비해 보다 우수한 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of Welding and Joining
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• 제32권6호
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• pp.64-69
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• 2014

The applications by using fiber laser have increased recently. However, due to high beam quality of fiber laser, it is inappropriate to apply the existing laser welding monitoring technology to the fiber laser welding as it is. On this study, thus, we analyzed emission signal with RMS and FFT for the in-process monitoring during fiber laser welding. 12mm-thick 304L stainless steel sheet was used in fiber laser welding and the result showed as follows: The intensity changes in RMS did not clarify the distinction between full penetration and partial penetration. However, as welding speed increases, specific frequency also increases in regards of frequency analysis by using FFT.