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Capstone Design
for the Better World

Object detection을 활용한 적층제조 오류 탐지 시스템

  • JUNGYOON MOON [ 인천대학교 ]
  • 조회수214 리뷰수0 좋아요4
  • 작품번호 : 미입력
  • 공개여부 : 공개
  • 카테고리 : 기계
  • 등록일 : 2021-09-14
  • 팀원(공동개발자) : 정다은
  • 출품작 : 2021. 공과대학 EATED 프로그램 연구성과 중간발표 행사

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수행 목적

기존에 시간과 비용에 대한 비효율이 존재하는 AM Conventional Quality Control system에서 벗어나 Image mining Process를 통하여 출력 진행 중 에러를 탐지하는 Defect detection system을 구현

상세설명

1. 수행배경

  • 3D 프린팅 제조인 적층 제조는 의료 및 항공우주 분야 등에서 점점 더 많은 주목을 받고 있음
  • 적층제조에서 발생하는 error의 경우 대부분 후처리로 결함을 제거할 수 없음
  • 적층제조는 프린터 자체의 내부 특성으로 인해 under-extrusion과 over-extrusion과 같은 고질적인 문제점을 내포 하고있으며, 이러한 문제는 불가피 하기 때문에 제어하기 어렵고, surface error, pattern error, geometric error 등 다양한 결함으로 이어짐
  • 본 연구에선 AM의 quality management Process에 object detection Algorithm을 적용시켜 error를 자동으로 탐지할 수 있는 유의미한 결과를 도출하고자 함

2. 방법론

3. 결과

  • Training loss값과 val loss값이 낮아지는 추이를 보이며 낮은 값으로 귀결 되는 것으로 보아 훈련이 잘 되었다고 확인할 수 있음
  • 적층 제조에서 process 상에서 발생하는 error를 자동으로 탐지하는 알고리즘을 통해 불필요한 시간과 비용이 초래하는 것을 방지
  • 이후 smart factory 시스템에 유연하게 적용될 수 있는 framework를 제시하여 적층 제조의 활용을 높이고 제조공정의 혁신을 이끌어낼 수 있음

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기타자료

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