생산 공정에서 CNN을 이용한 음향 PSD 영상 기반 공구 상태 진단 기법

이경민

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이경민 (신라대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제26권 제7호

발행연도: 2022.7

수록면: 981 - 988 (8page)

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정보통신기술(ICT)를 적용한 스마트팩토리로 불리는 지능형 생산 공장은 각종 센서를 통해 공정 데이터를 실시간으로 수집하고 있다. 이렇게 수집된 데이터를 효과적으로 활용하는 연구가 많이 진행되고 있는데, 본 논문에서는 생산 공정에서 발생되는 음향 신호를 기반으로 공구 상태를 진단하는 기법을 제안한다. 첫 번째로 결함이 있는 공구를 감지할 뿐만 아니라 공회전 및 공정 운용에 따른 다양한 공구 상태를 제시한다. 두 번째로 푸리에 분석을 이용하여 사운드의 전력스펙트럼을 영상으로 표현하고, 데이터에 숨겨진 건강한 패턴을 드러내고, 강조하기 위해 일부 변형을 적용한다. 마지막으로 이렇게 획득한 대비 강화된 PSD 영상은 CNN을 이용해 상태별로 진단한다. 그 결과 제안한 음향 PSD 영상 + CNN 방법은 데이터의 차별화된 특징이 잘 반영되어 공구 상태에 따른 높은 진단 결과를 보여준다.

#공구 상태 진단 #전력스펙트럼밀도 #합성곱신경망 #가공 공정 #음향 신호 #Tool Condition Monitoring #PSD(Power Spectral Density) #CNN(Convolution Neural Network) #Machining Process #Sound Signal

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