본 논문은 영상 장치를 이용한 자동화 시스템으로 용접 시 발생하는 용접 비드 정보 검출 방법에 대한 연구이다. 조명시스템과 결합된 2D 비전 카메라를 이용하여 용접된 시료 영상을 획득하고 영상처리과정을 거처 비드 부분만 획득한다. 획득된 비드 폭의 길이와 기공과 같이 용접 불량 상태 등의 정보 얻는다. 이 정보들과 산업체에서 요구되는 기준과 비교하여 정상적인 용접이 이루어 졌는지를 판별한다.
본 연구에서는 용접전류 및 용접전압 신호처리에 의한 용접 상태 검출에 있어 용접 와이어의 직경이 미치는 영향에 관하여 연구하였다. 실험을 위하여 인위적으로 모재의 간격을 용접 와이어보다 작은 경우와 큰 경우에 대하여 분석하였다. 사용된 용접 와이어의 직경은 1.2 mm이었으며 인위적으로 형성한 용접 모재 사이의 간격은 1.0 mm와 2.0 mm 두 종류를 사용하였다. 실험결과 용접 와이어의 직경보다 큰 용접 결함 요인에 대하여서는 용접전류 및 용접전압의 변화를 감지할 수 있으나 직경보다 작은 용접 결함 요인에 대하여서는 용접전류 및 용접전압의 변화를 감지할 수 없었다.
최근 모든 산업에 있어서 자동화에 대한 요구가 높아지고 있다. 모든 자동화는 힘들고 어려운 작업을 기계가 인간을 대신하여 수행하며 품질 및 생산성을 향상시킨다는 관점에서 끊임없이 추구되고 있다. 용접 자동화도 그 예외는 아니어서 용접 구조물 제작의 경우, 임의의 용접 경로를 추적하는 방법과 공정 변수의 제어법 등이 현재 연구되고 있다. 특히 용접 공정중 용접선 경로 변화를 측정할 수 있는 센서가 용접 공정의 자동화에 필수적이다. 이러한 센서중에는 아크센서, 시각센서, 초음파센서, 레이저센서가 있으며, 이중 널리 이용되고 있는 것은 팁-모재간의 거리변화에 따른 전류 또는 전압 변화를 모델링하여 위치 정보로 이용하는 아크센서와, 카메라를 이용한 영상 정보를 처리함으로써 토치가 이동해야 항 위치를 찾는 시각센서가 있다.
조선소에서 이루어지는 선박 건조는 용접에 의해 수행되고 있으며, 친환경선박에 대한 국제적인 요구에 따라 용접물량은 증가하고 있다. 용접부는 비파괴검사를 통하여 품질을 보증하고 있으며, 검사 정보를 나타내는 리포트는 인력이 설계된 도면을 확인하여 수작업으로 용접검사 리포트가 작성된다. 이 과정에서 소요되는 많은 공수와 인적오류로 인하여 손실이 발생하고 있다. 이러한 문제 해결을 위해 본 논문에서는 조선 전용 CAD 소프트웨어를 기반으로 설계된 데이터를 입력하여 용접검사에 관한 리포트가 자동으로 생성되는 시스템에 대하여 다룬다. 개발하는 시스템은 모델링의 도면으로부터 형상 데이터를 분석하여 부재 면의 확장을 통해 용접부를 판단 및 태그 넘버를 생성하고, 용접길이, 두께, 재질 등 검사에 필요한 정보를 자동으로 추출하는 기능을 제공한다. 시스템의 유용성을 검증하기 위해 시스템을 통해 추출된 검사 정보와 모델링 도면을 비교하여 일치하는 것을 확인하였다.
최근, 아크용접을 하는데 있어서 보다 균일한 용접상태와 용접품질의 향상 및 동일시간에 보다 많은 용접을 함으로써 생산성 향상을 위해 로봇의 이용이 점차로 증가하고 있다. 로봇용접의 과정 중 실제 용접을 실시하기 위해 로봇을 움직이기 이전에 용접할 부위의 검출이 선행되어야 하고, 그 검출방법에 있어서 크게 접촉식과 비접촉식으로 대별된다. 본 논문에서는 비접촉식 중 영상처리센서인 레이저 다이오드와 CCD 카메라를 이용하여 CCD 카메라를 거친 영상을 처리하여 용접선을 추적하고 용접을 하도록 하고 있다. 레이저 다이오드를 용접모재와 어떤 각도를 가지도록 조사하게 되면 모재표면의 형상에 따라 반사되는 굴곡면이 달라지게 되는데 이 형상이 CCD 카메라를 통해 입력되고, 이 입력된 화상을 이미지 보드와 프로그램을 통하여 분석을 하고, 얻어진 용접선의 화상의 좌표 값을 토대로 로봇을 이동시킴으로써 용접을 하도록 하고 있다. 용접은 실시간으로 이루어짐으로써 생산성 향상에 크게 기여할 수 있다. 또한 모재에 따라 굴곡이 다른 1차원 평면의 용접인 경우는 약간의 프로그램 수정으로 대부분 추적 가능하다.
용접시에 발생하는 균열의 발생원인과 그 방지대책에 대해서 간단하게 기술하였다. 대부분의 구 조물이 용접에 의해서 제작되고, 용접부위가 파괴발생에 가장 취약하기 때문에 구조물의 파괴 사고는 대부분 용접부위에서 발생하고 있다. 현재 국내에서는 용접구조물이 많이 제작되고 있 으며 앞으로도 증가할 것이다. 그러나 용접부에서 발생하는 파괴 사고에 의한 인명피해, 막대한 경제적 손실 등에 대해서 인식이 부족하여 충분한 대책을 세우지 못하고 있다. 선진국에서는 이미 이 분야에 많은 연구가 되어 많은 기술정보가 공급될 수 있으므로, 국내에서도 이를 적극 활용 용접구조물의 파괴사고를 최소화하는데 필요한 연구와 대책을 적극적으로 추진해야 할 것이 다.
현재 조선 산업의 대형 블록제작 용접공정에서 용접용 캐리지(Carriage)를 이용한 반자동 용접 방법이 많이 사용되고 있다. 여기서의 캐리지는 수평 필렛 용접에서 용접 토치를 이송해 주는 장치이지만, 로봇 용접방법처럼 용접선을 추적하는 기능이 없어 곡선용접에는 사용이 불가능하며, 단순히 직선용접에만 사용할 수 있다. 또, 용접선을 추적하는 기능이 없기 때문에 직선용접에서도 용접오류가 자주 발생하여 이를 수정하는데 많은 시간과 비용이 소요되고 있다. 이에 본 논문에서는 현재 사용하고 있는 캐리지에 스트레인 게이지를 이용한 용접선 추적 센서와 80C196KC 마이크로컨트롤러를 추가 설치하여 직선 및 곡선용접에서 용접선을 자동으로 추적할 수 있는 시스템을 개발하여 사선 모형 및 컨테이너 박스 모형 용접선을 제작하여 추적현상에 대해 고찰하여 보았다.
일반적으로 용접 Root 캡은 여러 가지 용접 결함들 중에 용접 품질을 저하시키는 중요한 요인 중의 하나이다. Gas metal arc welding (GMAW)에서 root 갭은 용접 전류, 아크 전압, 용적률 등과 같은 여러 가지 용접 파라미터들에 영향을 미친다. 그러나 용접 공정의 비선형성 때문에 root 갭과 많은 용접 파라미터들 사이의 관계를 분석하기가 힘들다. 그리고 아크센서를 사용하였을 경우, 감지된 신호에 대한 신호처리가 어렵지만 가격이 저렴하고 자동화하기가 쉬우므로 현재의 산업공정에서 대부분 아크센서가 사용되고 있다. 지금까지 언급된 여러 가지 어려운 문제점과 아크센서의 특정 때문에 본 논문에서는 GMAW에서 root 갭을 검출할 수 있는 적당한 용접 파라미터들을 선정하고, root 캡과 선정된 파라미터들의 관계를 인식할 수 있는 신경회로망을 이용하여 root 갭 검출 시스템을 설계하였다. 또한, 용접 품질의 검사에 용접 비드형상이 중요한 요인이다. 따라서 본 논문에서는 신경회로망으로 용접 파라미터와 용접 비드형상과의 관계를 인식하여, 용접 품질을 추정하고 용접 파라미터들의 효과를 분석할 수 있는 용접 비드 형상의 실시간 모니터링 시스템을 제안하여 여러 실험 데이터들을 기반으로 한 시뮬레이션을 통해 제안된 시스템이 root 갭을 검출하고 또한 용접 비드 형상을 실시간으로 모니터링이 가능함 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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