Using a fiber laser heat source, an oil pressure sensor was fabricated to measure the pressure in commercial vehicles. A stepping motor was used for the rotational and translational motion in the diaphragms and hardware joining. Laser welding process algorism including shielding gas control and vision system was integrated by using LabVIEW software for the high quality welding and in-line monitoring purpose. For the maximum flexibility in pressure transmission to the pressure sensor, thin sheet metal diaphragm, $25{\sim}50{\mu}m$(SUS-316L), was used and the diaphragms were optimally designed with FEM analysis. The welded samples were cross-sectioned the observation showed that the maximum depth ratio was more than seven times of diaphragms. The maximum welding speed was measured to be as high as 50in/mm by the developed automation mechanism. The fabricated prototypes were tested for the proof pressure, spring constant and sealing. The FEM results of spring constant measurement was as accurate as up to 80% of the design value and the sensor was safely operated up to the nominal pressure of 10bars.
본 논문에서는 지하에 매설된 통신 관로를 레이저 투영 영상 분석에 의해 검사하는 새로운 기법을 제안한다. 레이저 다이오드, 발광 다이오드와 카메라로 구성된 장비가 관내에 직접 투입되며, 레이저 다이오드는 관벽에 투영 영상을 생성하고 발광 다이오드는 내부 조명 장치로 사용되며, 카메라는 관로 영상을 획득한다. 카메라에서 전달된 다양한 조건의 관로 영상에 대해 투영 영역을 정확히 분할하기 위하여, 새로운 객차 모델과 다중 임계치 기법을 이용한다. 분할된 투영 고리의 형상은 최소 직경과 푸리에 표기자에 의해 표현하여 관로의 상태를 규칙에 기반하여 분류한다. 국부적인 최소 직경과 전역적인 푸리에 표기자를 모두 사용하므로 파손된 관로, 찌그러진 관로 등의 다양한 조건에서 높은 분류 성능을 나타낼 수 있으며, 여러 상태의 영상에 대한 실험 결과는 2% 미만의 오분류로 높은 성능을 나타냈다.
무인 운반설비의 자동화 시스템 개발의 한 부분으로써 여러 Vision 센서 중 레이저 센서를 이용하여 작업 공간상에 있는 판재류와 코일류의 경계부분을 인식한다. 다음으로 인식한 물체의 경계를 이용하여 3차원 공간상의 위치 좌표를 추출하여 무인크레인에 이동해야할 위치 좌표를 전달한다. 본 연구에서는, 첫 번째 레이저 센서를 이용한 물체의 경계 추출, 두 번째 레이저 센서의 z축 기울기 각 추출, 세 번째 인식한 경계를 이용하여 물체의 2차원 위치좌표 추출, 네 번째 레이저 센서를 이용하여 판재와 코일의 판별, 다섯 번째 물체 판별의 결과에 따른 판재 와 코일의 3차원 위치좌표 추출을 목적으로 한다. 본 연구의 결과는 무인 운반설비의 자동화 시스템 개발에 상당한 도움이 될 것으로 기대된다.
The high-precision laser scriber carries out scribing alumina ceramic substrates for manufacturing ultra-small chip resistors. The ceramic substrates are loaded, aligned, scribed, transferred, and unloaded. The entire process is fully automated, thereby minimizing the scribing cycle time of the ceramic substrates and improving the throughput. The scriber consists of the laser optical system, pick-up module of ceramic substrates, pre-alignment module, TH axis drive work table, automation module for substrate loading / unloading, and high-speed scribing control S/W. The loader / unloader unit, which has the greatest influence on the scribing cycle time of the substrates, carries the substrates to the work table that carries out the cutting line work by driving the X and Y axes as well as by adsorbing the ceramic substrates. The loader / unloader unit consists of the magazine up / down part, X-axis drive part for conveying the substrates to the left and right direction, and the vision part for detecting the edge of the substrate for the primary pre-alignment of the substrates. In this paper, the laser scribing machining simulation is performed by applying the instrument mechanism of each component module. Through this study, the scribing machining process is first verified by analyzing the process operation and work area of each module in advance. In addition, the scribing machining process is optimized by comparing and analyzing the scribing cycle time of one ceramic substrate according to the alignment stage module speed.
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 무인 로봇 자동 항법시스템의 중요 기술로 센서 데이터로부터 로봇의 위치를 결정하고 기하학적 맵을 구성하는 것이다. 기존 방법으로는 초음파, 레이저 등의 거리 측정 센서를 이용해 로봇의 전역 위치를 찾는 방법과 스테레오 비전을 통한 방법이 개발되었다. 거리 측정 센서만으로 구성한 SLAM 시스템은 계산량이 간소하고 비용이 적게 들지만 센서의 오차나 비선형에 의해 정밀도가 조금 떨어진다. 이에 반해 스테레오 비전 시스템은 3차원 공간영역을 정확히 측정할 수 있지만 계산량이 많아 고사양의 시스템을 요구하고 스테레오 시스템 또한 고가이다. 따라서 본 논문에서는 단일 카메라 영상과 PSD(position sensitive device) 센서를 사용하여 SLAM을 구현하였다. 전방향의 PSD 센서로부터 일정 거리의 장애물을 감지하고 전면 카메라의 영상처리를 통해 장애물의 크기 및 특징을 감지한다. 위의 데이터를 통해 확률분포 SLAM을 구성하였고 실제 구현을 통해 성능검증을 하였다.
본 연구에서는 마커없이 구조물의 변위를 측정할 수 있는 영상기반 변위계측 시스템(NVDMS)을 제안한다. 기존의 방식과 제안하는 NVDMS는 크게 두 가지의 차이점이 있다. 첫째, NVDMS는 마커를 사용하지 않고 구조물의 특징점의 픽셀좌표 변화를 추출한다. 둘째, 특징점의 픽셀좌표를 물리좌표로 변환하는 scaling factor는 기존 방식에선 마커의 크기로부터 계산되는 반면, NVDMS에서는 카메라와 구조물사이의 거리, 각도, 초점거리로 계산된다. 3층 축소모형의 자유진동 실험에서 제안한 NVDMS로부터 얻은 변위데이터의 신뢰도를 분석하기 위해 LDS로부터 얻은 변위데이터의 비교를 하였으며, 얻어진 변위데이터를 이용하여 동특성을 분석하였다. 분석결과 NVDMS는 마커없이 구조물의 동적변위를 정밀하게 측정가능할 뿐만 아니라 얻어진 변위데이터로부터 추출한 동특성의 신뢰도 또한 높았다.
본 논문에서는 가속도계와 속도계를 활용한 단기 동적변위 산정기법을 소개한다. 본 기법에서 변위는 측정된 가속도와 속도 데이터를 칼만필터 기반 실시간 융합 알고리즘에 적용하여 추정된다. 기존 변위센서(LVDT, LDV, Vision 등)는 고정된 지지점과 설치를 위해 별도의 가설물을 필요로 했기 때문에 지진 발생 시나 해상교량 적용에 한계가 있었다. 또한 Laser/Vision 기반 센서의 경우 시야확보가 어려운 경우 활용이 제한된다. 본 기법에서는 부착식 센서인 가속도계와 속도계를 활용하기 때문에, 고정된 지지점이 필요 없을뿐더러 부착만 되면 시야확보 여부로부터 자유롭다. 따라서, 지진, 해상교량뿐만 아니라 화재 시에도 적용 가능하다. 변위추정을 위해 누적되는 가속도의 이중적분 오차는 속도 계측치로 보정되며, 실험실 규모 테스트를 통해 해당 기법을 검증하였다.
The Gas Metal Arc(GMA) welding, called Metal Inert Gas(MIG) welding, has been an important component in manufacturing industries. A key technology for robotic welding processes is seam tracking system, which is critical to improve the welding quality and welding capacities. The objectives of this study were to develop the intelligent and cost-effective algorithms for image processing in GMA welding which based on the laser vision sensor. Welding images were captured from the CCD camera and then processed by the proposed algorithm to track the weld joint location. The proposed algorithms that commonly used at the present stage were verified and compared to obtain the optimal one for each step in image processing. Finally, validity of the proposed algorithms was examined by using weld seam images obtained with different welding environments for image processing. The results proved that the proposed algorithm was quite excellent in getting rid of the variable noises to extract the feature points and centerline for seam tracking in GMA welding and could be employed for general industrial application.
Automation of welding process in shipyards is ultimately necessary, since the welding site is spatially enclosed by floors and girders, and therefore welding operators are exposed to hostile working conditions. To solve this problem, a welding mobile robot that can navigate autonomously within the enclosure has been developed. To achieve the welding task in the closed space, the robotic welding system needs a sensor system for the working environment recognition and the weld seam tracking, and a specially designed environment recognition strategy. In this paper, a three-dimensional laser vision system is developed based on the optical triangulation technology in order to provide robots with 3D work environmental map. Using this sensor system, a spatial filter based on neural network technology is designed for extracting the center of laser stripe, and evaluated in various situations. An environment modeling algorithm structure is proposed and tested, which is composed of the laser scanning module for 3D voxel modeling and the plane reconstruction module for mobile robot localization. Finally, an environmental recognition strategy for welding mobile robot is developed in order to recognize the work environments efficiently. The design of the sensor system, the algorithm for sensing the partially structured environment with plane segments, and the recognition strategy and tactics for sensing the work environment are described and discussed with a series of experiments in detail.
강의 및 회의에서 발표자가 파일을 열거나 PC상의 모니터를 직접 조작하기 위하여 진행중인 발표를 멈추고 PC에 다가가 필요한 조작을 하게 되면 발표의 흐름이 끊기게 된다. 이러한 불편함을 개선하기 위한 여러 방법들이 제안되었으나 주로 레이저 빔 포인터[LBP]에 마우스 기능을 부착하여 처리하려는 시도들이 대부분이고 근본적인 해결은 되지 않고 있다. 본 논문에서는 한 개의 카메라와 영상처리 알고리즘을 적용하여 설치가 간단하고 저 가격으로도 실현이 가능하면서도 빔의 검지 위치 정도를 높인 마우스 기능이 부착된 LBP를 제안하고 구현하였으며, 실험을 통하여 마우스의 위치 인식 오차를 분석하였다. 본 연구의 결과 제안된 LBP가 카메라를 사용하였음에도 불구하고 조명의 변화나 시야각의 변화에 대해서도 검지된 빔의 위치인식의 반복성과 마우스의 커서로 사용하기에 충분한 고정도의 위치 인식 오차를 보여주고 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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