In this paper, we propose the Tangible Virtual Reality Representation Method to using haptic device and feature to morphology of created bead from Flux Cored Arc Welding. The virtual reality was started to rising for reduce to consumable materials and welding training risk. And, we will expected maximize virtual reality from virtual welding training. In this paper proposed method is get the database to changing the input factor such as work angle, travelling angle, speed, CTWD. And, it is visualization to bead from extract to optimal morphological feature information to using the Neural Network algorithm. The database was building without error to extract data from automatic robot welder. Also, the Neural Network algorithm was set a dataset of the highest accuracy from verification process in many times. The bead was created in virtual reality from extract to morphological feature information. We were implementation to final shape of bead and overlapped in process by time to using bead generation algorithm and calibration algorithm for generate to same bead shape to real database in process of generating bead. The best advantage of virtual welding training, it can be get the many data to training evaluation. In this paper, we were representation bead to similar shape from generated bead to Flux Cored Arc Welding. Therefore, we were reduce the gap to virtual welding training and real welding training. In addition, we were confirmed be able to maximize the performance of education from more effective evaluation system.
Welding is a significant part of the construction industry. Since most high-rise building construction structures rely on a robust metal frame welded together, welding defect can damage welded structures and is critical to safety and quality. Despite its importance and heavy usage in construction, the labor shortage of welders has been a continuous challenge to the construction industry. To deal with the labor shortage, the ultimate goal of this study is to design and develop an automated robotic welding system composed of a welding machine, unmanned ground vehicle (UGV), robotic arm, and visual sensors. This paper proposes and focuses on automated weaving using the robotic arm. For automated welding operation, a microcontroller is used to control the switch and is added to a welding torch by physically modifying the hardware. Varying weave patterns are mathematically programmed. The automated weaving is tested using a brush pen and a ballpoint pen to clearly see the patterns and detect any changes in vertical forces by the arm during weaving. The results show that the weave patterns have sufficiently high consistency and precision to be used in the actual welding. Lastly, actual welding was performed, and the results are presented.
Robots are widely used for welding automation in the shipbuilding industry. Because of the distinguishing mark of the shipbuilding, many robots conduct each other welding jobs at a point of time. The manager/operator stay in a place apart from working site for safety reason, but need to observe the progress of work and the status of robots. On this account, the monitoring system for welding robots has become essential. We developed a monitoring system by which, many people can monitor robot's status simultaneously at separated locations through the web. The monitoring system consists of Server and Client, where the server keep connection to robots and deliver client's request to robots and cli...
This study proposes a non-contact inspective technology based robot vision system for Faulty Inspection of welding States and Parts Shape. The maine focus is real time implementation of the machining parts' automatic inspection by the robotic moving. For this purpose, the automatic test instrument inspects the precision components designator the vision system. pattern Recognition Technologies and Precision Components for vision inspection technology and precision machining of precision parts including the status and appearance distinguish between good and bad. To perform a realization of a real-time automation integration system for the precision parts of manufacturing process, it is designed a robot vision system for the integrated system controller and verified the reliability through experiments. The main contents of this paper, the robot vision technology for noncontact inspection of precision components and machinery parts is useful technology for FA.
H-beam used for stiffening the upper structure of ocean plant is cut in the various shapes. The cutting process of the H-beam is done manually and requires a long time and high cost. Therefore, automation of H-beam cutting is an important task. This research aims to develop a 3-D simulator to build the automatic H-beam cutting system and to determine the optimal cutting method. The automatic H-beam cutting system composes of 6 robots including 2 cutting robots hang to a crane and 1 conveyer. The appropriate system layout for covering the various sizes and types of H-beam was tested and determined using the simulator. The H-beam cutting system uses a hybrid type of plasma and gas cutting because of special cutting shapes of H-beam. The cutting area of each cutting method should be properly divided according to the size and shape of H-beam to shorten the total cutting time. Additionally the collision between a robot and a robot or a robot and H-beam should be avoided. The optimal cutting method for the shortest cutting time without the collision could be found for the various cutting conditions by use of the simulator. 2 simulation samples shows the availability of the simulator to find the optimal cutting method.
In this paper, the direct bonding process between FPCB and HPCB was studied. By using an ultrasonic horn which is mounted on the ultrasonic bonding machine, it is alternatively possible to bond the gold pads attached on the FPCB and HPCB at room temperature without an adhesive like ACA or NCA. The process condition for obtaining more bonding strength than 0.6 Kgf, which is commercially required, was carried out as 40 kHz of frequency, 0.6 MPa of bonding pressure and 2 second of bonding time. The peel off test was performed for evaluating bonding strength which results in more than 0.8 Kgf.
There have been continuous efforts to automate welding processes. This automation process could be said to fall into two categories, weld seam tracking and weld quality evaluation. Recently, the attempts to achieve these two functions simultaneously are on the increase. For the study presented in this paper, a vision sensor is made, and using this, the 3 dimensional geometry of the bead is measured in real time. For the application in welding, which is the characteristic of nonlinear process, a fuzzy controller is designed. And with this, an adaptive control system is proposed which acquires the bead height and the coordinates of the point on the bead along the horizontal fillet joint, performs seam tracking with those data, and also at the same time, controls the bead geometry to a uniform shape. A communication system, which enables the communication with the industrial robot, is designed to control the bead geometry and to track the weld seam. Experiments are made with varied offset angles from the pre-taught weld path, and they showed the adaptive system works favorable results.
The demand for industrial robots is proliferating with production automation. Industrial robots are used in various fields, such as logistics, welding, and assembly. Generally, six degrees of freedom are required to move freely in space. However, the palletizing robot used for material management and logistics systems typically has four degrees of freedom. In designing such robots, their main parts, such as motors and reducers, need to be adequately selected while satisfying payload requirements and speed. Hence, this study proposes a practical method for selecting the major parts based on dynamic analysis using ADAMS. First, the acceleration torques for the robot motion were found from the analysis, and then the friction torques were evaluated. This study introduces a constant-speed torque constant instead of friction coefficient. The RMS torque and maximum power of each motor were found considering the above torques. After that, this study recommends the major specifications of all motors and reducers. The proposed method was applied to a palletizing robot to verify the suitability of the pre-selected main parts. The verification result shows that the proposed method can be successfully applied to the early design stage of industrial robots.
로봇을 적용한 자동화 생산 라인에서 로봇 셋업 시 시뮬레이션을 통한 Off-Line Programming(OLP)과 로봇 캘리브레이션은 작업 시간을 단축하고 양산 전부터 생산 품질을 관리하기 위해 필수적이다. 본 연구에서는 상용 3D 스캐너를 사용하여 생산 라인의 CAD 데이터와 현장의 3차원 측정 스캔 데이터를 정합하는 로봇 캘리브레이션 방법을 개발하였다. 제안한 방법은 Iterative Closest Point(ICP) 알고리즘을 통해 두 개의 3차원 점군 데이터를 정합하여 로봇을 교정한다. 정합은 3단계로 수행한다. 먼저 CAD 데이터로부터 3개의 평면으로 연결된 꼭짓점을 특징점으로 추출한다. 추출한 특징점 주변에 위치한 스캔 점군데이터로부터 평면을 재구성하여 대응하는 특징점을 생성한다. 마지막으로 ICP 알고리즘을 통해 추출한 특징점들 간의 거리를 최소화하여 위치 변환 행렬을 계산한다. 자동차 차체 조립라인의 스팟용접 로봇 설치에 제안한 방법을 적용한 결과 스팟용접에서 일반적으로 요구하는 정밀도 1.5mm 수준으로 로봇의 위치 및 자세를 캘리브레이션 할 수 있었으며, 기존에 레이저 트래커를 사용하면 로봇 한 대당 5시간 이상 소요되던 셋업 시간은 40분 이내로 단축할 수 있었다. 개발한 시스템을 사용하면 차체 스팟 용접에 필요한 정밀도를 유지하면서 자동차 차체 조립 라인의 OLP 작업시간을 단축하여, 로봇 정밀 티칭 시간을 단축하여, 생산제품의 품질 향상 및 불량률을 최소화할 수 있다.
대학은 학생들이 전공 관련 직무역량을 갖추고 졸업할 수 있도록 교과 및 비교과에서의 경험 학습을 제공해야 하며, 경험 학습에는 교내에서 수행하는 캡스톤디자인과 산업체에서 수행하는 현장실습 등이 있다. 특히 2021년 하반기부터 도입된 표준현장실습제도의 시행으로 산업체의 단기(4주) 및 중기현장실습(8주) 참여 감소현상은 학생들이 실무경험을 쌓을 기회를 더욱 더 어렵게 만들고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 기업의 애로기술을 해결하는 캡스톤디자인과 현장실습을 결합한 산업체 참여형 캡스톤디자인과 현장실습 연계 모형을 제안한다. 참여 학생들은 캡스톤디자인 과정에서 기업애로기술의 해결책을 찾고 현장실습기간 동안 해결책에 대한 시제품제작을 진행한다. 어려운 난제가 있을 경우 전담 교수의 도움으로 해결하는 연계 모형이 경북 Y대 전자공학과 사례의 운영을 통해 대학과 산업체가 상생하는 산학협력 교육의 하나의 좋은 모형이라고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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