The logistics industry is converging with digital technology and growing into various logistics automation systems. However, inspection and loading/unloading, which are mainly performed in logistics work, depend on human resources, and the workforce is shrinking due to the decline in the productive population due to the low birth rate and aging. Although much research is being conducted on the development of automated logistics systems to solve these problems, there is a lack of research and development on load stacking stability, which has the potential to cause significant accidents. In this study, loading boxes with various sizes and positions of the center of gravity were set up, and a method for stacking that with high stability is presented. The size of the loading box is measured using a depth camera. The loading box's weight and center of gravity are measured and estimated by a developed device with four loadcells. The measurement error is measured through various repeated experiments and is corrected using the least squares method. The robot arm performs load stacking by determining the target position so that the centers of gravity of the loading boxes with unbalanced masses with a random sequence are transported in alignment. All processes were automated, and the results were verified by experimentally confirming load stacking stability.
최근, 국내의 도심지와 수도권을 잇는 급행철도 사업, 간선도로 및 고속도로의 지중화 사업 등과 같이 교통 인프라 건설이 활발하게 추진되고 있으며 국토의 효율적인 활용을 위하여 지하 터널 및 산 터널의 시공이 활발해지고 있다. 터널 시공이 늘어남에 따라 콘크리트 구조물의 노후화로 인한 안전진단, 유지보수 및 관리의 필요성도 증대되고 있다. 본 논문에서는 인력에 의한 외관조사의 단점을 해결하고 터널 안전점검의 자동화를 위하여 터널 스캐닝영상을 통한 안전점검을 제시한다. 터널 스캐닝영상을 통한 안전점검은 기존 인력에 의한 외관조사에 비해 조사기간과 인력을 크게 줄일 수 있으며 조사자의 안전사고와 교통체증에 따른 사회적 비용을 절감할 수 있다는 장점이 있다. 터널 스캐닝영상 기반 안전점검을 위해서는 터널 스캐닝영상의 접합을 통하여 평면전개 이미지를 생성하는 것이 핵심이다. 본 연구에서는 터널 스캐닝영상 기반 안전점검의 필수기술인 터널 스캐닝 다중 촬영 영상 접합에 적합한 알고리즘에 대한 성능평가를 진행하였다. 터널이미지 접합에 유리한 알고리즘을 찾기 위하여 OpenCV에서 제공하는 특징점 검출 및 매칭 알고리즘 중 실수기술자와 높은 정확도를 갖는 SIFT, 이진기술자를 갖고 연산속도가 빠른 ORB, BRISK 총 3가지 알고리즘을 비교 분석하고자 한다. 터널이미지는 크게 콘크리트부, 조명부와 타일부로 나누어 터널이미지의 특성을 반영하였다. 터널이미지 접합에 유리한 알고리즘은 특징점 검출 개수, 연산속도, 특징점 매칭의 정확성, 영상접합 결과를 종합하여 판별하였다. 접합성능은 SIFT알고리즘이 가장 좋았으며 ORB, BRISK도 짧은 연산시간과 준수한 성능을 보였다. 연산시간보다 정확도가 중요시되는 정밀한 평면전개 이미지 생성에 SIFT가 활용될 수 있고 ORB와 BRISK도 준수한 접합결과를 보여줘 대용량 영상에서 빠른 영상처리 속도가 요구되는 작업이 필요할 경우 사용될 수 있는 가능성을 확인했다.
지하공간의 개발이 활발해짐에 따라 최근에는 지하와 관련된 안전사고가 자주발생하고 있다. 이와 관련하여 국토교통부에서는 『지하안전관리에 관한 특별법』(2018.01.01. 시행, 이하 지하안전법)을 시행하고 있다. 지하안전법의 핵심이 되는 내용 중에는 현재 우리나라에서 지하공간에 존재하는 지하시설물, 지하구조물, 지반의 지하정보를 3차원으로 가시화 할 수 있도록 지하공간통합지도를 구축하고 이를 활용하는 것을 포함하고 있다. 본 연구는 지하공간통합지도 중 3차원의 지하구조물 데이터를 대상으로 3차원 모델 생성 후 이를 빠르게 검수할 수 있는 프로그램을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 우선 3차원 지하구조물 데이터를 생성하고 자동 검수하는 기술에 대하여 국내·외 현황을 조사하였다. 핵심이 되는 연구내용으로는 지하공간통합지도를 구축할 때 3차원 지하구조물의 검수기준에 따라 자동으로 3차원 모델 품질을 검수하는 프로그램을 개발하였다. 본 연구를 통하여 현재 수작업 방식으로 진행하고 있는 3차원 모델 검수과정을 98% 이상 자동화함으로써 지하공간통합지도 지하구조물의 3차원 모델의 품질향상을 도모할 수 있을 것으로 기대된다.
목적: 분당서울대병원 검체 검사실에서는 노후화된 전자동방사면역측정기의 교체로 인하여 새로운 자동화 장비가 도입이 되어, 검사원리가 IRMA법인 Insulin 검사로 장비 간 비교실험을 하게 되었다. 실험결과 장비간에 동일한 알고리즘인 선형 보간법을 적용하였음에도 불구하고 특히 저농도값에서 현저한 값 차이를 보였다. 이에 실험실내 보유중인 SR300, Gamma 10, Gamma Pro, Cobra 감마카운터 각각의 장비에 2가지의 알고리즘을 다르게 적용시켰을 때 값 차이를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 검사원리가 IRMA법인 검사법 중 주로 자동화 장비에 검사가 시행 되고 있는 TSH, Ferritin, C-peptide, Insulin 4종목을 각각 10검체씩 저, 중, 고농도 값으로 선별하여 총 30개씩 동일한 검사항목에 대해서 SR300, Gamma 10, Gamma Pro, Cobra 카운터 장비에 선형 보간법과 스플라인 보간법으로 적용했을 때의 결과 값 차이를 비교하여 보았다. 결과: TSH, Ferritin, C-Peptide, Insulin 항목의 결과값에 선형 보간법과 스플라인 보간법을 다르게 적용시켜 장비간 상관성 검사를 시행한 결과 결정계수 $R^2$ 값은 0.9이상으로 모든 장비에서 상관성은 우수한 결과를 나타내었지만 통계적으로 유의성 검증결과 장비간 비교에서는 TSH를 제외하고 Ferritin, C-Peptide, Insulin 항목은 P값의 유의성이 0.001 미만으로 유의한 차이가 있었다. 선형 보간법과 스플라인 보간법 간의 결과값 비교에서는 TSH, ferritin, insulin을 제외하고 C-peptide 항목만 P값의 유의성이 0.03으로 보간법 간에 차이가 있음을 알 수 있었다. Insulin 낮은 값 영역에서 장비간 비교한 결과 P값의 유의성이 0.001 미만으로 Gamma Pro, Gamma 10, Cobra, SR300 카운터 장비간에 유의한 차이가 있었고 선형 보간법과 스플라인 보간법 간의 결과값 비교에서도 P값의 유의성이 0.001 미만으로 보간법간에 서로 유의한 차이가 있음을 알 수 있었다. 결론: 연구결과 검사원리가 IRMA법이면서 linear 보간법인 검사결과를 살펴보면 장비마다 Curve Fitting 방식 차이에 따라 Standard 0값을 설정해주는 기대치와 실측치의 값에 차이가 있음을 알 수 있었다. 이러한 원인으로 인해서 저농도 결과값에 영향을 미치고 장비 간에 차이가 유발됨을 알 수 있었다.
본 연구에서는 아스팔트 콘크리트 도로포장의 표면균열 검출을 위해 합성곱 신경망을 이용하였다. 합성곱 신경망의 학습에 사용되는 표면균열 이미지 데이터의 양에 따른 합성곱 신경망의 성능향상 정도를 평가하였다. 사용된 합성곱 신경망의 구조는 5개의 층으로 구성되어있으며, 3×3 크기의 convolution filter와 2×2 크기의 pooling kernel을 사용하였다. 합성곱 신경망의 학습을 위해서 도로노면 조사 장비를 통해 구축된 국내 도로포장 표면균열 이미지를 활용하였다. 표면균열 이미지 데이터를 학습한 합성곱 신경망 모델의 표면균열 검출 정확도, 정밀도, 재현율, 미검출율, 과검출율을 평가하였다. 가장 많은 양의 데이터를 학습한 합성곱 신경망 모델의 표면균열 검출 정확도, 정밀도, 재현율은 96.6% 이상, 미검출율, 과검출율은 3.4% 이하의 성능을 나타내었다.
본 연구에서는 사장교의 핵심부재인 케이블 점검을 위한 자동화 검사 시스템을 개발하였다. 강자성체로 이뤄진 연속체 구조물인 케이블의 내외부 검사에 적합한 비파괴검사법으로는 선행연구를 통해 검증된 누설자속탐상법이 적용되었고, 홀센서와 영구자석을 이용하여 다채널의 누설자속 측정용 자기센서헤드를 제작하였다. 또한 케이블 검사의 자동화로 접근성을 높이기 위해 사장교 케이블을 따라 이동할 수 있는 바퀴굴림 방식의 케이블 등반 로봇을 설계 및 제작하였고, 로봇을 다양한 디바이스에서 모니터링 및 제어하기 위한 컨트롤 프로그램을 제작하였다. WLAN 방식의 무선통신기술을 적용하여 원격으로 계측 데이터 전송 및 로봇제어를 가능하게 하였다. 최종적으로 본 연구를 통해 개발된 세부 기술들이 연동된 누설자속탐상법 기반 케이블 이동형 진단 시스템을 이용하여 실제 운용중인 서해대교의 케이블을 대상으로 현장 시험을 수행함으로써 본 시스템의 현장 적용성을 검증해보았다.
본 논문에서는 항공기에 탑재되는 무장관리컴퓨터의 하드웨어 검증을 위한 자동시험 장비 개발 사례를 기술한다. 최근 항공기에 요구되는 기능이 다양해지고, 항공전자 장비의 관련 기술이 발전함에 따라 항공전자 장비에 필요한 인터페이스의 종류와 수량이 증가하였다. 무장관리컴퓨터 또한 기존 구형 무장 이외에도 신형 무장에 대한 요구사항이 추가됨에 따라 다량은 인터페이스 제어가 필요하다. 이와 같은 이유로 항공전자 장비의 점검에 투입되는 시간과 인력 소요 또한 증가하고 있으며, 항공전자 장비의 시험 과정을 자동화 및 무인화 할 수 있다면, 더 효율적인 점검 시스템 운용이 가능해질 것이다. 따라서 본 논문에서는 무장관리컴퓨터 하드웨어 기능 검증에 필요한 시험장비의 구조설계 내용과 검증 과정을 자동화하기 위한 시험 소프트웨어 및 시험 시나리오 설계 사례를 소개한다.
Nondestructive evaluation methods play an important role in ensuring component integrity and safety in many industries. Operator fatigue can play a critical role in the reliability of such methods. This is important for inspecting high value assets or assets with a high consequence of failure, such as aerospace and nuclear components. Recent advances in convolution neural networks can support and automate these inspection efforts. This paper proposes using residual neural networks (ResNets) for real-time detection of corrosion, including iron oxide discoloration, pitting and stress corrosion cracking, in dry storage stainless steel canisters housing used nuclear fuel. The proposed approach crops nuclear canister images into smaller tiles, trains a ResNet on these tiles, and classifies images as corroded or intact using the per-image count of tiles predicted as corroded by the ResNet. The results demonstrate that such a deep learning approach allows to detect the locus of corrosion via smaller tiles, and at the same time to infer with high accuracy whether an image comes from a corroded canister. Thereby, the proposed approach holds promise to automate and speed up nuclear fuel canister inspections, to minimize inspection costs, and to partially replace human-conducted onsite inspections, thus reducing radiation doses to personnel.
본 논문에서는 합성곱신경망과 ROI기법을 이용한 콘크리트 균열 분석에 관해 소개한다. 콘크리트 표면, 빔과 같은 구조물은 피로 응력, 주기 부하에 노출되며, 이는 일반적으로 구조물의 표면에서 미세한 수준에서 시작되는 균열을 야기한다. 구조물의 균열은 안정성을 저하시키고 구조물의 견고함을 감소시킨다. 조기 발견을 통해 손상 및 고장 가능성을 방지하기 위한 예방 조치를 취할 수 있다. 일반적으로 수동 검사 결과는 품질이 좋지 않고, 대규모 기반 시설의 경우 접근이 어려우며, 균열을 정확하게 감지하기 어렵다. 이러한 수동검사의 자동화는 기존 방식의 한계를 해결할 수 있기 때문에 컴퓨터 비전 기반의 연구들이 수행되었다. 하지만 다양한 유형의 균열이나, 열화상 카메라 등을 이용한 연구들은 부족한 상태이다. 따라서 본 연에서는 콘크리트 벽의 균열을 자동으로 감지하는 방법론을 개발하여 제시하며, 다음과 같은 연구 내용을 목표로 한다. 첫째, 균열 감지 이미지 기반 분석의 주요 장점인 이미지 처리 기술을 사용하여 기존의 수동 방법과 비교하여 정확도가 향상된 결과 및 정보를 제공한다. 둘째, 강화된 Sobel edge segmentation 기술 및 ROI 기법 기반의 알고리즘을 개발하여 비파괴 시험을 위한 자동 균열 감지 기술을 구현한다.
The strain measurement of the panel in the sheet metal forming is essential work which provides experimental data needed to die design, process design, and product inspection. To measure efficiently the complex geometry strain, the 3-dimensional automative strain measurement system, which has high accuracy in theory, but has some 3∼5% errors in practice, is often used. The object of this study is to develop the error compensation technology to eliminate the strain, errors resulted when formed panels are measured using an automated strain measurement system. To achieve the study object, the position error calibration method correcting coordinates of the grid node recognized by a camera using error functions is suggested. Then the position errors were found by calculating the difference in the position of the cube node between real coordinates and measured coordinates in toms of node coordinates and the error calibration equations were derived by regressing the position errors. In order to show the validation of the suggested position error calibration method, finite element analysis and current calibration method was performed for the initial-blankformed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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