1950년에 최초의 상용 컴퓨터가 도입된 이래 컴퓨터는 모든 사회 분야에 있 어서 필수 불가결한 도구가 되었고 현대의 산업 사회는 정보산업사회라고 할 만큼 정보의 신속한 획득과 정보의 보유량은 산업 경쟁력의 핵심이 되고 있다. 용접 분야 에서도 적절한 용접 정보의 신속한 제공이 용접의 품질과 생산성 향상의 관건이 되고 있으며 최근 용접의 자동화가 급속히 이루어지고 컴퓨터에 의한 통합생산시스템(CIMS, Computer Integrated Manufacturing System)의 구축이 화발해짐에 따라 그들의 핵심 요소의 한 부분으로서 용접 정보처리 시스템의 역활과 중요성은 더욱 커지고 있다.
용접부결함은 구조물 건전성측면에서 항상 문제가 되어 왔다. 따라서 용접시 발생 할 수 있는 결함들을 사전에 방지하기 위한 대책들이 꾸준히 연구되어 왔으며, 용접부의 최종 품질확인 및 부품 사용중 용접부의 건전성을 평가하기 위한 수단으로 비파괴시험법들이 오래전부터 적용되어 왔다. 따라서 이 글에서는 용접부의 특성, 용접부결함의 중요성에 대해 기술하고 부품 건전성의 진단목적으로 결함의 유무 및 크기측정을 위해 사용되는 비파괴시험법의 종류 및 특징, 비파괴 시험법 중에서 결함의 길이 및 두께방향의 높이측정을 위해 유일하게 이용되는 초음파시험법에 대해, 특히 결함크기 측정법 중 현재 널리 사용되는 몇 가지 방법에 대해 소개하고자 한다.
최근 레이저와 아크를 동시에 사용하여 용접 속도와 품질을 향상시킬 수 있는 하이브리드 용접 기술이 개발되어 활발히 연구가 진행되고 있다. 레이저와 아크를 동시에 사용하게 되면 각각의 열원이 서로 영향을 주어 새로운 용접 열원으로서 동작하게 되는데 특히 레이저에 의해서 발생하는 모재의 금속 증기는 아크 플라즈마의 안정화를 가져오는 것으로 알려져 있다. 또한 금속 증기 속의 이온과 전자가 아크 플라즈마의 음극점을 형성하는데 도움을 줌으로써 플라즈마의 국부적인 온도 상승을 가져오게 된다. 본 연구에서는 effective electrical potential 개념을 도입하여 이러한 현상을 해석하였고 용접 조건에 따른 플라즈마의 거동 변화를 시뮬레이션 하였다.
본 고에서는 배관 재료일반과 용접공정에 대해 ERW강관을 중심으로 알아보았다. 국내 가스배관에서 ERW강관이 사용되는 것은 외경 24인치 이하 배관이며 그 이상 크기의 배관에서는 SAW강관이 사용된다. 배관의 안전성 및 건전성 확보를 위하여 가장 주의를 가지고 평가해야 할 대상은 손상 및 결함의 발생 비율이 가장 높은 심용접부 및 원주용접부 이다. 이들 배관 용접부의 건전성 확보를 위해서는 모재와는 다른 특성을 지닌 용접부위에서 다양한 금속학적, 역학적 인자들의 영향에 대한 정확한 분석과 평가를 실시하여야 한다. 용접부위 품질확보는 가스배관의 안전과 안정적운용에 반드시 필요한 부분이다.
최근 토요타 자동차의 대량 리콜 사태로 안전과 관련된 자동차 품질에 대한 관심과 중요성이 크게 부각되었다. 본 연구에서는 나날이 높아지고 있는 자동차 품질 기준과 생산 비용 절감, 공정 자동화 요구에 부응하기 위한 차체 저항 점 용접부 품질 검사 자동화 기술 개발을 위해 적용 가능한 센서들을 비교, 검토하였다. 알려진 비파괴 검사 방법은 초음파, 와전류, 방사선 검사법 등 다양한 방법들이 존재하지만, 이 연구에서는 생산 라인 현장 적용이 가능한 소형 센서들을 중심으로 검토 영역을 제한하였다. 검토된 비파괴 검사 방법은 총 5가지 종류로 종래의 수동 초음파 검사법, 집적된 탐촉자를 이용한 3차원 초음파 검사법, NAUT(Non-contact Air-coupled Ultrasonic Test), EMAT(EletroMagnetic Acoustic Test), 그리고 너겟 프로파일러$^{TM}$이다. 이 연구에서는 각 검사법의 원리와 장단점을 설명하고 생산 라인 적용에 필요한 필수 항목들에 대해 고찰하였다.
The aim of this study is to construct a machine vision monitoring system for an automatic visual inspection of weld joint in steel structure. An image processing algorithm for a visual weld defects detection on weld bead is developed using the intensity image. An optic system for getting four intensity images was set as a fixed camera position and four different illumination directions. The input images were thresholded and segmented after a suitable preprocessing and the features of each region were defined and calculated. The features were used in the detection and the classification of the visual weld defects. It is confirmed that the developed algorithm can detect weld defects that could not be detected by previously developed techniques. The recognized results were evaluated and compared to expert inspectors' results.
용접에 의한 이면부 도장의 Burn damage는 관리하기 힘든 고질적인 품질문제이다. 도장면의 Burn damage 품질문제 발생시 재작업 등으로 인하여 많은 비용이 발생한다. 이런 경우 기존에 보유한 실험자료 및 적절한 이론자료 부족으로 인하여 일회적인 실험 혹은 해석적 방법을 사용하여 용접 이면부의 최고온도 등을 예측하고 회피할 수 있는 방법론을 제공하였다. 그러나 각 경우에 대해 해석 및 실험을 진행하게 되면 시간 및 비용에서 많은 문제점을 일으키게 된다. 따라서 체계적이고 효율적인 Burn damage 예측방법의 필요성이 대두되었다. 본 연구의 목적은 실험적/해석적 방법을 통해 용접이면부 최고 온도를 예측하고 이를 통해 일반화된 용접이면부 최고도달온도 예측식을 유도하는 것에 있다. 이를 위해 다양한 조건에서의 실험과 해석을 실시하였으며 이를 통해 일반화된 용접 이면부 최고도달온도 예측식을 유도하였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.9
no.6
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pp.1379-1386
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2005
For efficient welding it is necessary to maintain stability of the welding process and control the shape of the welding bead. The welding quality can be controlled by monitoring important parameters, such as, the Arc Voltage, Welding Current and Welding Speed during the welding process. Welding systems use either a vision sensor or an Arc sensor, both of which are unable to control these parameters directly. Therefore, it is difficult to obtain necessary bead geometry without automatically controlling the welding parameters through the sensors. In this paper we propose a novel approach using fuzzy logic and neural networks for improving welding qualify and maintaining the desired weld bead shape. Through experiments we demonstrate that the proposed system can be used for real welding processes. The results demonstrate that the system can efficiently estimate the weld bead shape and remove the welding detects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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