용접을 하는데 있어서 보다 균일한 용접상태를 유지하고, 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 비접촉식의 센서가 활용이 되고 있다. 본 논문에서는 비접촉식 중 비전센서인 레이저 다이오드와 CCD 카메라를 이용하여 CCD 카메라를 거친 영상을 처리하여 용접선을 추적하고 용접을 하도록 하고 있다. 레이저 다이오드를 용접모재와 일정 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 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.
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.
용접공정에 시각센서를 도입하여 고정 오차, 용접물 준비 상태에 상관없이 유연성을 확보할 수 있고 용접부 형상에 따라 용접 변수를 조절하는 적응제어가 가능하다. 본 해설에서는 용접 자동 화에 이용되는 시각센서의 원리를 설명하였고 상업화되어 쓰이고 있는 시각센서들을 소개하였다. 시각센서를 용접 공정에 적용하기 위해 센서의 신뢰도 향상, 센서와 로봇간의 정보 교환, 용접환 경으로부터 센서의 보호기술등의 개발이 요구됨을 알 수 있었다. 지난 10여년간 용접자동화에 기 계시각을 도입하고자 하는 연구가 활발히 진행되어 자동차, 항공기, 원자력 발전 설비 등의 생산 현장에서 시각센서의 우수성이 입증되고 있다. 현재 접촉식 센서나 아크센서에 비해 가격이 높은 단점이 있어 상업화에 어려움이 있으나 필요 부품들의 계속적인 가격 하락으로 점차 시각센서의 이용이 증대될 것이다. 특히, 아크센서로는 추적할 수 없는 박판 용접과 레이저 용접등의 정밀 용 접공정에서 수요가 커질 것으로 예상된다.
본 연구에서는 용접도중 발생할 수 있는 용접질 저항요인을 전극분리현상을 측정하여 파악하고 용접 열입력에 해당하는 용접전류를 학습제어방식(self-learning control)에 의하여 컴퓨터와 주변기기(interface)를 통해 조절함으로서 요구되는 균일한 용접질이 항상 보장되도록 하였다. 여기서 학습제어방식을 태택한 이유는 제어하고자 하는 대상의 동적 모델(dynamic model)이 없어도 제어기 이득의 선정이 비교적 자유롭고 용접 제어장치가 자체적으로 감지(monitoring)한 신호로 판단하여 제어동작을 취함으로서 용접시 축적되는 정보(data)가 용접기에 일종의 지능을 부여할 수 있어서 진보된 개념의 용접제어장치 개발의 가능성을 검토해 보기 위함이다.
GMAW(Gas metal arc welding) 방법은 높은 용착률과 낮은 비용으로 인해 제조 산업분야에서 폭넓게 사용되고 있다. 이 용접방법은 제조 산업분야에서 높은 생산력을 유지하는데 바탕이 되고, 자동화 설비 또는 로봇을 이용한 용접에 적합하다. 용접전압과 전류는 용접비드에 많은 영향을 미친다. 그럼에도 불구하고 용접 전압과 전류는 용접 조건과 사용자 환경에 따라 그 변화가 심하고 예측이 불가능하다. 이 값들을 직접 용접 상태 검출에 사용할 수 없기 때문에 적절한 데이터 분석 기법이 사용되어야 한다. 본 논문에서는 용접 중에 측정된 전압과 전류 데이터에 대하여 이동평균필터를 적용하였다. 그 결과 정상용접 상태의 전압 및 전류의 신호특성과 비정상용접 상태의 전압 및 전류 신호의 특성을 구분할 수 있었으며 이를 통해 용접 상태 검출이 가능하게 되었다.
산업현장의 열악한 작업중의 하나인 용접작업을 자동화하기 위한 방법으로 본 논문은 비접촉식 센서인 Fiber Sensor를 이용하여 용접선을 1차적으로 추적하고, 추적한 데이터를 텍스트 파일로 저장함과 통시에 2차적으로 추적한 용접선을 X-Y 로봇의 좌표값으로 다시 출력하여 용접을 하도록 하고 있다. Fiber Sensor를 통하여 읽어 들인 데이터는 Delphi Version 3.0을 이용하여 만들어진 프로그램을 통하여 처리하였고, I/O 입출력은 16 채널의 Relay Actuator 출력과 16 채널의 opto-isolated 입력이 가능한 PC의 ISA슬롯에 직접 삽입하여 사용하는 카드를 통해서 이루어졌다. 본 실험에서 용접선 추적은 직선, 기울기를 가진 직선 및 곡선에 관하여 추적을 행하였고, 추적한 데이터를 토대로 인버터 $CO_2$ 용접기를 사용하여 용접을 행하여 보았다.
산업 현장의 열악한 작업중의 하나인 용접작업을 자동화하기 위한 방법으로 본 논문은 비접촉식 센서인 Fiber Sensor를 이용하여 용접선을 1차적으로 추적하고, 추적한 데이터를 텍스트 파일로 저장함과 동시에 2차적으로 추적한 용접선을 X-Y 로봇의 좌표값으로 다시 출력하여 용접을 하도록 하고 있다 Fiber Sensor를 통하여 읽어 들인 데이터는 Delphi Version 3.0을 이용하여 만들어진 프로그램을 통하여 처리하였고, I/O 입출력은 16 채널의 Relay Actuator 출력과 16 채널의 opto-isolated 입력이 가능한 PC의 ISA 슬롯에 직접 삽입하여 사용하는 카드를 통해서 이루어졌다. 본 실험에서 용접선 추적은 직선, 기울기를 가진 직선 및 곡선에 관하여 추적을 행하였고, 추적한 데이터를 토대로 인버터 CO2용접기를 사용하여 용접을 행하여 보았다.
용접부 내에 존재하는 결함의 형태, 위치, 크기 등의 정보를 정량적으로 파악하기 위하여 초음파 탐상 검사가 많이 활용되는데, 최근 들어 용접부의 결함 탐상을 위해, 검사과정을 기계적 스캐너로 자동화한 자동 초음파 탐상 시스템이 많은 산업분야에서 활용되고 있고, 특히 배관 용접부의 건전성 평가를 위한 비 파괴안전진단에서 그 활용 폭이 커지고 있다. 배관 용접부 건전성 제고를 위해 본 연구를 통해 용접부 결함 영상화 프로그램을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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