Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.13
no.3
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pp.113-118
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2004
In this paper, we propose a new weaving trajectory algorithm for the arc welding of a articulated manipulator. The algorithm uses the theory of Bezier spline. We make a comparison between the conventional algorithms using Catmull-Rom curve and the new algorithms using Bezier spline. The proposed algorithm has been evaluated based on the MATLAB environment in order to illustrate its good performance. Through simulations, the proposed algorithm can result in high-speed and flexible weaving trajectory planning so that it's trajectory cannot penetrate into a base metal compared to the conventional algorithm using Catmull-Rom curve.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.3
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pp.344-352
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1999
There has been requested to automate the welding process in shipyard due to its dependence on skilled operators and the inferior working environments. According to these demands, multiple robot welding system for sub-assembly welding line has been developed, realized and installed at Keoje shipyard. In order to realize automatic welding system, robots have to be equipped with a sensing system to recognize the position of the welding panels. In this research, a camera vision system(CVS) is developed to detect the position of base panels for sub-assembly line in shipbuilding. Two camera vision systems are used in two different stages (fitting and welding) to automate the recognition and positioning of welding lines. For automatic recognition of panel position, various image processing algorithms are proposed in this paper.
The bead shape in high frequency electric resistance (HER) pipe welding gives important information ons judging current welding state. In most manufacturing process, the heat input is controlled by skilled operators observing color and bead shape. We proposed the bead shape monitoring system in HERW pipe process by using structured light beam. We reconstructs 3-D shape of bead from the measured data, and compare this shape with real 3-D shape obtained by coordinate-measuring machine. This experiment results show that the proposed system can monitor the bead shape with good accuracy.
In this research, the robustness of a seam tracking for the automatic welding system is studied. The laser displacement sensor is used as a seam finder. X-Y moving table drived by ac servo motor controls the position and velocity of the torch-and-sensor part. However, dc servo motor is used to control the position and velocity of the torch. The sensor locates ahead of torch to preview the weld line, and brings about the inaccuracy on the torch tracking. To enhance the robustness on this system against the influence of disturbances and model uncertainty, H$\_$.inf./ control is applied to the angular motion of torch. The simulation shows that the tracking accuracy improved significantly. Also, experimental results give a good performance of H$\_$.inf./ control strategy to the automatic seam tracking system for the welding.
A quality monitoring system in butt welding process is proposed to estimate weld pool sizes. The geometrical parameters of the weld pool such as the top bead width and the penetration depth plus half back width are utilized to prove the integrity of the weld quality. The monitoring variables used are the surface temperatures measured at three points on the top surface of the weldment. The temperature profile is assumed that it has a gaussian distribution in vertical direction of torch movement and verify this assumption through temperature analysis. A neural network estimator is designed to estimate weld pool size from temperature informations. The experimental results show that the proposed neural network estimator which used gaussian distribution as temperature information can estimate the weld pool sizes accurately than used three point temperatures as temperature information. Considering the change of gap size in butt welding, the experiment were performed on various gap size.
Althouah there have been many attempts to control weld quality in resistance spot welding processes, design method for an on-line feedback controller based upon process dynamics has not been suggested. This is due to the fact that the resistance spot welding is a highly complicated process, whice involves the interaction of electrical, thermal, mechanical and metallurgical phenomena. In this paper, an optimal control method based on FDM model with shunt effect is presented, which can regulate the nugget size, at the same time minimizing the control heat input. Optimal PI gain of the controller were determined by numerical optimization. Simulation results show that, as a result of the proposed optimal control, the weld nugget can be made to approach a desired nugget size with less control heat input than that required for the conventional spot welding process in the face of the shunt effect.
The resistance spot welding process has been extensively used for joining of sheet metals, which are subject to variation of many process variables. Many qualitative analyses of sampled process variables have been successfully attempted to achieve a uniform nugget size. In this paper, the electrode movement signal which is a good indicative of the nugget size was examined by introducing a mathematical model with four parameters. A neural network method was applied for the estimation of the nugget size by four parameters. The prediction by the neural network is in good agreement with the actual nugget size. The results are quite promising in that the qualitative estimation of the invisible nugget size can be achieved without destructive testing of the welds.
This paper presents a new self organizing fuzzy linguistic control (SOFLC) strategy for application to an arc welding process control. The proposed SOFLC is based on on-line modification of the control rules according to the extent of deviation of the one step ahead predictive output of the process from the desired output. The Predictive output of the process is estimated by a fuzzy predictor which is updated from the input and output data of the process. The rule base of the fuzzy subsets describing the control rules is modified by the improving mechanism based on the hill climbing approach. Simulation results show that this proposed SOFLC improves the response of the process in presence of the variation of the process dynamic characteristics.
The purpose of this study is to monitor and control the back bead width in arc welding with consumable electrode for reduction of the occurrence of weld defect. The temperature of a point on the weldment surface is selected, as a monitoring parameter, and measured by an optical infra-red sensor. The correlation between the back bead width and the surface temperature is experimentally obtained for various thicknesses of the weldment. The welding travel speed and the surface temperature are taken, respectively, as an input and an output of the welding process under the stable condition of arc. A PI control scheme to maintain the surface temperature at the desired level is proposed by the experimental study.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.1
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pp.75-80
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2008
This paper presents a vision based autonomous inspection system for welding quality control of a RV sinking seat. In order to overcome the precision error that arises from a visible inspection by an operator in the manufacturing process of a RV sinking seat, the machine vision based welding quality control system is proposed. It consists of the CMOS camera and the NI vision system. The geometry of the welding bead, which is the welding quality criteria, is measured by using the captured image with a median filter applied on it. The image processing software for the system was developed using the NI LabVIEW software. The proposed welding quality inspection system for RV sinking seat was verified using experimentation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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