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학술대회자료
저자정보
김은수 (한양대학교) 서기정 (Tennessee Technological University) 김덕봉 (Tennessee Technological University) 이동희 (한양대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 춘계학술대회 논문집
발행연도
2021.5
수록면
132 - 132 (1page)

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Molybdenum은 높은 융점, 높은 경도 등 우수한 기계적 특성을 가지고 있다. 적층제조는 Molybdenum의 기계적 특성으로 인한 절삭 가공의 어려움을 해결하지만, 적층 과정에서 불량이 발생할 경우 재료가 낭비되며, 불량을 탐지한 시점이 늦어질 수록 낭비되는 재료로 인해 비용이 증가한다. 특히, Molybdenum 은 고가의 재료임으로 적층 제조과정에서 발생하는 불량을 적시에 발견할 수 있는 실시간 모니터링 및 불량 탐지 시스템을 개발하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 수집이 용이한 전압 데이터를 Wave Form 이미지로 변환하고, Convolutional Neural Network (CNN) 기반의 모델을 학습하여 불량여부를 분류한 뒤, 분류 결과를 사용자가 확인 가능하도록 이미지화 하 ... 전체 초록 보기
#Real-time monitoring #Molybdenum #Wire+arc additive manufacturing #Image transformation #Convolutional neural network

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