최근 유럽의 완성차 업체에서 조립라인에 적용을 시작하고 있는 레이저 원격 용접기술은 저항 점용접에서의 문제점들을 동시에 해결하고 작업 시간을 획기적으로 감소시켜 생산성을 향상시킬 수 있는 용접공정으로 떠오르고 있다. 레이저 원격 용접기술은 레이저 빔을 용접부의 원거리에서 조사하여 용접하는 기술로서 레이저의 초점거리와 갈바노미터의 고속 이송를 이용한 최첨단 용접공정이다. 높은 생산성을 유지 하기 위하여 정확한 용접 컨트롤이 필요하지만, 레이저 용접의 경우 용접시 안전 문제로 육안으로 관찰하기가 힘들다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 모니터링이 필수적이다. 기존의 레이저 모니터링으로는 음향 센서를 이용하여 음향을 측정하는 방법이나 UV 센서, IR 센서 등의 빛을 이용한 방법이 많이 사용되어왔다. 하지만 이 방법들은 간접적인 방법들로 노이즈에 민감하고 또 설치가 까다로운 단점이 있었다. 본 연구에서는 CCD 카메라를 이용하여 시스템의 복잡함을 줄이고 더 정확하고 빠르게 용접 현상을 관찰하기 위하여 동축 모니터링 시스템을 이용하였으며, 이를 통해 Keyhole을 관찰하고 센서를 이용한 용접 변수(레이저 출력, 용접 속도 등)의 변화에 따른 용접 현상을 규명하였다.
고속 연속용접시 필연적으로 발생하는 용접선의 오차를 감소하는 방법으로 용접선 추적을 하게 되는데, 본 연구에서는 근래에 상용화된 전자기식 방식과 레이저 시각 방식을 이용하여 용접시 발생할 수 있는 용접선의 형태에 대하여 용접선 추적을 실험하였다. 이 시험을 통하여 각각의 방식에는 고유의 특성을 가지고 있음을 알았다. 효율적인 용접 자동화 시스템을 구성하기 위하여, 용접하고자 하는 대상물 및 시스템에 대하여 적절한 센서의 선택이 선행되어져야 할 것이다. 본 연구실은 수행중인 레이저 용접 자동화 시스템 구성을 할 예정이다. 끝으로 위와 같은 용접선 추적장치는 전량을 수입에 의존하고 있는 실정이다. 보편적인 센서 시스템의 개발보다는 구축 하고자 하는 시스템에 알맞는 센서의 개발이 선행되어야 할 것으로 생각된다.
전 세계적으로 환경 보호의 차원에서 자동차 업체는 자동차의 연비 향상을 위한 차체의 경량화가 큰 이슈로 대두되고 있다. 이를 위해 알루미늄과 같은 경량화 소재를 이용하여 차체 조립에 투입하고자 연구 중에 있다. 이와 같은 레이저 용접 공정이 현장에 적용되기 위해서는 용접부의 품질을 실시간으로 모니터링하고 품질을 판단하여야 생산성을 극대화 할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 알루미늄 AA5182 알루미늄 판재의 용가 와이어를 이용한 레이저 용접에서 용접부를 모니터링 할 수 있는 시스템을 구축하였다. 이를 위하여 레이저는 4kW급 Nd:YAG 레이저를 사용하였고, 차체용 알루미늄 판재 AA5182 1.4t를 AA5356 와이어를 이용하여 용접을 수행하였다. 모니터링 센서로는 반응 범위가 190 mn~680 nm인 센서를 이용하였고, 용접 중 센서로부터 발생된 출력전류를, 신호 증폭기와 DAQ 보드를 통해 초당 10,000 samples/sec로 계측하였다. 다양한 용접조건을 이용하여 실험을 수행하였고 이를 정량적으로 분석하였다. 계측된 신호와 용접 품질은 비선형적 관계를 가지고 있으므로 본 연구에서는 용접 품질을 예측하는 방법으로 퍼지 패턴인식 알고리즘을 이용하는 방법과 계측 신호를 이용한 인장강도 예측모델을 이용하여 병렬로 품질평가를 할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 이를 위하여 계측된 신호와 용접 품질과의 관계를 이용하여 퍼지 규칙 베이스 정의하였고, 신경회로망 모델을 이용하여 인장강도 예측모델을 제시하였다. 또한 품질 평가 알고리즘을 기반으로 레이저 용접부의 품질평가가 가능한 GUI 프로그램을 구현하였다.
고밀도 에너지를 열원으로 이용하는 고출력 레이저로는 CO$_{2}$레이저와 Nd;YAG 레이저가 있다. 레이저는 열가공임에도 불구하고 빔의 스폿경을 작게하여 높은 에너지 밀도($10^{6}$ W/cm$_{2}$ 이상)을 얻을 수 있으므로 열영향이 작고 작은 변형범위내에서 용접을 할 수 있고 입력 에너지의 제어성이 좋아서 미세한 용접이 가능하게 하고, 빔폭 대비 용입깊이가 커서 깊은 용접 비드가 형성되며, 자동화가 용이하다는 장점이 있다. 특히 Nd;YAG 레이저의 경우는 광 섬유를 이용하므로서 에너 지의 시간 분할 및 에너지 분할을 할 수 있는 등 분기 및 배치가 용이하며 펄스의 활 용을 극대화 할 수 있는 장점이 있다. 그러나, 결점으로도 맞대기 용접의 경우 갭의 여유가 판두께, 초점위치, 빔모드에 따라 변화하는데 이는 빔 스폿이 작음에 따른 장점이 단점으로 작용하는 경우이다. 레이저 용접부의 비드 폭이 좁기 때문에 인장 강도가 모재의 인장강도보다 밑도는 것도 겹쳐서 용접된 이음 부분의 인장강도에 있 어서 단점이 되고 있다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.5
no.5
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pp.985-993
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2001
Neural networks are shown to be effective in being able to distinguish incomplete penetration-like weld defects by directly analyzing the plasma which is generated on each impingement of the laser on the materials. The performance is similar to that of existing methods based on extracted feature parameters. In each case around 93% of the defects in a database derived from 100 artificially produced defects of known types can be placed into one of two classes: incomplete penetration and bubbling. The present method based on classification using plasma is faster, and the speed is sufficient to allow on-line classification during data collection.
Kim, Jeong-Jung;Lee, Joon-Woo;Lee, Ju-Jang;Kwon, Kyung-Up;Kang, Hee-Shin;Suh, Jeong
Laser Solutions
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v.16
no.1
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pp.10-14
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2013
Remote laser beam welding (RLW) has the benefits of high speed and high quality welding, especially as applied to automotive industry. RLW is designed in a way that end effecter and head of scanner move simultaneously, and require the compensation for the motion of end effecter in order to weld proper position. In this paper, we show the algorithms of RLW that enable the end effecter to synchronize with scanner based on time. The proposed method consists of two algorithms. These algorithms make it possible for the moving end effecter to weld on desired place. The effectiveness of the algorithms is shown by experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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