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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
손중수 (고등기술연구원 설계기술연구실/아주대 시스템공학과) 이경돈 (고등기술연구원 설계기술연구실/아주대 시스템공학과) 박상봉 (고등기술연구원 생산기술연구실)
저널정보
한국레이저가공학회 한국레이저가공학회지 한국레이저가공학회지 제2권 제3호
발행연도
1999.1
수록면
19 - 31 (13page)

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This paper introduces the monitoring scheme of laser welding quality using neural network. The developed monitoring scheme detects light signal emitting from plasma formed above the weld pool with optic sensor and DSP-based signal processor, and analyzes to give a guidance about the weld quality. It can automatically detect defects of laser weld and further give an information about what kind of defects it is, specially partial penetration and porosity among the interior defects. Those could be detected only by naked eyes or X-ray after welding, which needs more processes and costs in mass production. The monitoring scheme extracts four feature vectors from signal processing results of optical measuring data. In order to classify pattern for extracted feature vectors and to decide defects, it uses single-layer neural network with perceptron learning. The monitoring result using only the first feature vector shows confidence rate in recognition of 90%($\pm$5) and decides whether normal status or defects status in real time.
#laser weld quality #interior defects #feature vector #single-layer neural network

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