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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김대호 (Chungnam National University) 홍준희 (Chungnam National University)
저널정보
한국생산제조학회 한국생산제조학회지 한국생산제조학회지 Vol.31 No.4
발행연도
2022.8
수록면
240 - 246 (7page)
DOI
10.7735/ksmte.2022.31.4.240

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The injection molding process is a process in which products, such as plastics and rubber, are mass-produced. It is essential in industry, from high-tech industries such as automobiles and aerospace parts, to daily necessities. The quality control of injection molding is based on the operator’s experience or involves measurements and evaluations of some first products; hence, real-time process monitoring and data-based quality control are required. In this study, an autoencoder and a support vector machine were used to predict quality, and the learning dataset was collected using a sensor attached to the injection molding machine. Next, good and bad products were labeled, and hyperparameters were changed for each model. By learning, the performance of each model was evaluated. Reliability improvement is expected through data-based quality management using the machine learning model proposed in this study to predict the quality based on changes under process conditions.
#Quality prediction #Plastic injection molding #Machine learning #Support vector machine #Smart factory

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 실험 장비 및 방법
3. 실험 결과 및 고찰
4. 결론
References

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