• 대한기계학회논문집A
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• 제30권7호
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• pp.741-749
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• 2006

For last couple of decades, uses of TFI-LCDs have been expanded to many FPD(Flat Panel Display) applications including mobile displays, desktop monitors and TVs. Furthermore, there has been growing demand for increasingly larger LCD TVs. In order to meet this demand as well as to improve productivity, LCD manufactures have continued to install larger-generation display fabrication facilities which are capable of producing more panels and larger displays per mother glass(substrate). As the size of mother glass becomes larger, a robot required to handle the glass becomes bigger accordingly, and its end effectors(arms) are extended to match the glass size. With this configuration, a considerable static deflection occurs at the end of the robot arms. In order to stack maximum number of mother glasses on a given footprint, the static deflection should be compensated. This paper presents a novel static deflection compensation algorithm. This algorithm requires neither measurement instrument nor additional vertical axis on the robot. It is realized by robot controller software. The forward and inverse kinematics considering compensation always guarantees a unique solution, so the proposed algorithm can be applied to an arbitrary robot position. The algorithm reduced static deflection by 40% in stationary robot state experiment. It also improved vertical path accuracy up to 60% when the arm was running at its maximum speed. This algorithm has been commercialized and successfully applied to a seventh-generation LCD glass-handling robot.

• 실천공학교육논문지
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• 제14권3호
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• pp.543-553
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• 2022

협동로봇은 4차 산업혁명에서 제시하고 있는 생산시스템 중 하나로 작업자의 정교한 손기술과 로봇의 단순 반복작업 능력을 조합하여 효율성을 극대화할 수 있는 시스템이다. 또한, 작업자와 로봇 간의 작업공간 공유에서 발생하는 안전문제의 해결과 함께 효율적인 인터페이스 방법 개발에 대한 연구가 지속적으로 진행되고 있다. 본 연구에서는 이를 위하여 작업자의 편리성과 집중도를 강화하기 위해 작업자의 수신호를 인식하여 로봇을 제어하는 방법을 제시하였으며 안전공간의 개념을 도입하여 작업자의 안전을 확보하였다. 이를 구현하기 위하여 로봇제어, PLC, 영상처리, 기계학습, ROS 등 다양한 기술을 사용하였다. 또한 이를 교육매체로 활용하기 위하여 제시된 기술들의 역할과 인터페이스 방법을 정의하여 제시하였다. 학습자들은 소개된 여러 기술들을 연계하여 시스템을 구축하고 조정하는 일을 수행한다. 따라서 현장에서 필요한 기술의 필요성을 인식시키고 이에 대한 심화 학습을 유도할 수 있는 큰 장점이 있다. 또한 문제를 제시한 뒤 스스로 문제를 해결하는 방법을 모색하는 형태로 진행해 자기 주도적으로 학습할 수 있도록 유도할 수 있다. 이를 통해 4차 산업혁명의 주요 기술들을 학습하고 다양한 문제에 대한 해결 능력을 향상시킬 수 있다.