Welding using lasers can be mass-produced in high speed. In the laser welding, performing real-time monitoring system of the welding quality is very important in enhancing the efficiency of welding. In this study, the plasma and molten metal which are generated during laser welding were measured using the UV sensor and IR sensors. The results of laser welding were classified into five categories such as optimal heat input, little low heat input, low heat input, partial joining due to gap mismatch, and nozzle deviation. Also, a system was formulated which uses the measured signals with a fuzzy pattern recognition method which is used to perform real-time evaluation of the welding quality and the defects which can occur in laser welding.
Welding using lasers can be mass-produced in high speed. In the laser welding, performing real-time monitoring system of the welding quality is very important in enhancing the efficiency of welding. In this study, the plasma and molten metal which are generated during laser welding were measured using the UV sensor and IR sensors. The results of laser welding were classified into five categories such as optimal heat input, little low heat input, low heat input, partial joining due to gap mismatch, and nozzle deviation. Also, a system was formulated which uses the measured signals with a fuzzy pattern recognition method which is used to perform real-time evaluation of the welding quality and the defects which can occur in laser welding.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.10a
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pp.539-544
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1998
Generally, welding gap is a serious factor of a falling-off in weld quality among various kind of weld defect. Welding gap is created between two work piece in GMAW(Gas Metal Arc Welding) of horizontal fillet weld because surface of workpiece is not flat by cutting process. In these days, there were many attempts to detect welding gap. though we prevalently use the vision sensor or arc sensor in welding process, it is difficult to detect welding gap for improvement of welding quality. But we have a trouble to find relationship between welding gap and many welding parameters due to non-linearity of welding process. As mentioned about the various difficult problem, we can detect welding gap precisely using neural networks which are able to model non-linear function. Also, this paper was proposed real-time monitoring of weld bead shape to find effect of welding gap and to estimate weld quality. Monitoring of weld bead shape examined the correlation of welding parameters with bead eometry using learning ability of neural networks. Finally, the developed system, welding gap detecting system and bead shape monitoring system, is expected to the successful capability of automation of welding process by result of simulation.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.22
no.3
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pp.644-653
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1998
In resistance spot weld, the assurance of weld quality has been a long-standing problem. Since the weld nuggets if resustance spot welding form between the workpieces, visual detection of defects in usually impossible. Welding quality of resistance spot welding can be verified by non destructive and destructive inspections such as X-Ray inspection and testing of weld strength. But these tests, in addition to being time-consuming and costly, can entail risks due to sampling basis. The purpose of this study is the development of the monitoring system based on fuzzy inference, aimed at diagonosis of quality in resistance spot welding. The fuzzy inference system consists of fuzzy input variables, fuzzy membership functions and fuzzy rules. For inferring the welding quality(strength), the experimental data of the spot welding were acquired in various welding conditions with the monitoring system designed. Some fuzzy input variables-maximum, slop and difference values of electrode movement signals-were extracted from the experimental data. It was confirmed that the fuzzy inference values of strength have a .${\pm}$5% error in comparison with actual values for the selected welding conditions(9-10.5KA, 10-14 cycle, 250-300 $kg_f$). This monitoring system can be useful in improving the quality assurance and reliability of the resistance spot welding process.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2001.04a
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pp.320-323
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2001
Nowadays, computer network has been rapidly developed. And we have made efforts to use it in wide field. So we can exchange data without spacial restriction using internet. If we develop monitoring system using internet, we have the effect of reducing time and space. Therefore, in this paper, we developed TCP/IP network and client/server system. And We applied them to resistance spot welding quality monitoring system.
Kim, Tae-Hyung;Yu, Ji-Young;Rhee, Se-Hun;Park, Young-Whan
Journal of Welding and Joining
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v.28
no.4
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pp.81-86
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2010
In resistance spot welding, regardless of the optimal condition, bad weld quality was still produced due to complicated manufacturing processes such as electrode wear, misalignment between the electrode and workpiece, poor part fit-up, and etc.. Therefore, the goal of this study was to measure the process signal which contains weld quality information, and to develop the process fault monitoring system. Welding force signal obtained through variety experimental conditions was analyzed and divided into three categories: good, shunt, and poor fit-up group. And then a monitoring algorithm made up of an artificial neural network that could estimate the process fault of each different category based on pattern was developed.
This study is to propose an in-process monitoring system for micro resistance spot welding processes using minute accelerometer. A minute accelerometer is mounted on the upper moving electrode tip holder. With its high sensitivity and frequency response characteristics, accelerometer output signal has been successfully recorded and integrated twice to reflect electrode expansion during micro spot welding processes. The analysis of electrode expansion pattern was attempted to find its correlation with spot weld quality. Major previous findings1-6) regarding spot weld quality assessment with the electrode expansion signal in large scale resistance spot welding processes were proved to be true in this in-process monitoring system.
On the laser weld production line, a slight alteration of the welding condition produces many defects. The defects are monitored in real time, in order to prevent continuous occurrence of defects, reduce the loss of material, and guarantee good quality. The measurement system is produced by using three photo-diodes for detection of the plasma and spatter signal in CO$_2$ laser welding. For high speed CO$_2$ laser welding, laser tailored welded blanks for example, on-line weld quality monitoring system was developed by using fuzzy multi-feature pattern recognition. Weld qualities were classified optimal heat input, a little low heat input, low heat input, and focus misalignment, and final weld quality were classified good and bad.
Pipe inside clad welding is mainly used to the flow pipe of sub-sea or chemical plant. For the inside clad welding to the medium pipe with the diameter of about 12", TIG welding is frequently applied with filler metal. In this case, the clad welding has the very broad weld area over $10m^2$. And, the non-destructive test (NDT) such as ultrasonic test (UT) or radiographic testing (RT) should be conducted on the broad weld area, and it costs very high due to the time-consuming work. Therefore, the present study investigated the variation of arc voltage to develop the in-line quality monitoring system for the pipe inside TIG cladding. The 4 experimental parameters (current, arc length, wire feed position, and shield gas flow rate) varied to observe the change of arc voltage and to establish the model for the monitoring. The arc voltage was decreased when the wire was fed to the backward eccentric position(over 2mm), and the shield gas flow rate was insufficient under 10L/min. In the case of the backward eccentric position over 2mm, the bead appearance was not good and the dilution ratio was increased due to deep penetration. When the shield gas flow rate was lower than 10L/min, the bead surface was oxidized.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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