국내의 경우 내화재는 일정 기간이 지나면 대부분 폐기 처분되고 있으며, 폐기되는 내화재의 50% 이상이 탄화되지 않은 상태이다. 본 연구에서는 내화재를 색상인식 방법으로 선별하여 재활용 가능성을 검토하였다. 선별기 광원의 색온도가 자연광에 가까운 6,500K에서 순도 97.2%의 회수물을 얻었으며, 자연광에 가까울수록 주변 광원의 간섭이 적어 선별효율이 우수한 것으로 조사되었다. 실험결과 투입 컨베이어 벨트의 속도 800 mm/sec에서 순도 98.8%, 회수율 98.1%로 조사되었으며, 시료크기 20~30 mm에서 순도 및 회수율은 각각 98.2%, 98.4%로 조사되었다. 회수물의 순도 및 선별효율은 컨베이어 벨트의 속도가 느릴수록, 시료의 크기가 클수록 향상되는 것으로 조사되었다. 그러나, 본 색상 자동선별 시스템의 처리용량 및 폐내화재의 재활용성 등을 고려할 경우 최적의 선별조건은 색온도 6,500K, 컨베이어 벨트 속도 1,000 mm/sec, 시료 크기 20mm이하인 것으로 판단된다. 카메라 해상도를 고정하고 인지 영역을 좁게 하여 시료 크기 -10 mm, 벨트컨베이어 속도 1,000 mm/sec에서 순도 97%이상, 회수율 및 선별효율이 각각 98%, 96%이상인 것으로 나타났으며, 동일해상도에서 인지영역이 좁을수록 순도 및 선별효율을 높일 수 있는 것으로 조사되었다.
According to the considerable increase of the length of belt conveyors, the dynamic analysis of systme becomes necessary to consider the variation of tensions and transient motion of components during starting and stopping of conveyor. The mathematical model of system is derived using the lumped parameter method. The input driving force is represented with two functions of time and pulley speed to count the characteristics of motor and fluid coupling. An example system was studied with 14 km in the distance of carrying. At head, it has two drivers and one gravity take-up and at tail ond driver and one power winch take-up. In the example, the transient tensions and responses, calculated using two cases of driving force, are mutually compared in starting mode. Also, the position of maximum tension and the braking force of take-up are obtained in stopping mode.
현대사회의 물류 현장에서 근로자가 직접 물류를 분류하는 작업을 하거나 상하차 작업을 진행하고 있다. 본 논문에서 제안하는 자율주행 로봇을 이용한 물류 분류 시스템은 물류 운반 로봇과 컨베이어 벨트로 구성된다. 물류 운반 로봇은 경로 설정 및 장애물 감지가 가능한 자율주행 기능을 가지며, 컨베이어 벨트는 하차된 물류의 무게 측정과 배송 가격을 표시하는 기능을 가진다. 본 연구의 결과는 근로자들의 노동 강도와 육체적 또는 정신적인 피해로 인해 발생하는 산업재해의 발생률을 감소시킬 수 있는 기대와 심야 시간에 부족한 인력을 보충하여 24시간 물류센터를 가동할 수 있는 가능성을 가진다.
한국통합 물류협회에 따르면 총 택배 물량은 2020년은 약34억 개, 2021년은 약36억 만 개로 매년 꾸준히 성장하였다. 택배 물류센터에서 택배를 고객에게 전달시키기 위해서는 포장, 검수, 진열, 파지, 상차, 하차 등 많은 공정이 필요하다. 고용 인력의 부족, 인건비 상승, 부상의 위험, 높은 노동의 강도 등의 문제가 발생하였고, 소비자들의 입장에서도 제품 손상 또는 배송 지연 등의 여러 가지 문제를 야기해왔다. 본 논문은 로봇과 자율주행 기술을 활용하여 상품의 분류 및 배송과정을 자동화 하는 '스마트 물류창고 시스템'을 제안한다. 컨베이어 벨트를 이용해 택배물품의 분류를 자동화하고 자율주행 차량을 통해 배송을 하게 되고 DB를 통해 물품을 관리하게 되어 효율적인 운영을 가능하게 하고 경제적 손실을 줄인다. 적외선 센서, 바코드 센서를 이용해 컨베이어 벨트 구동 및 물품의 정보를 알 수 있으며 서보모터로 물품을 분류한다. 또한 입출고 차량이 명령을 통해 물품을 자동으로 입고 및 출고하여 DB에게 물품의 정보를 전송한다. 스마트 물류창고 시스템을 통해 인건비 절감, 오 배송, 물품 파손 등이 사라지게 되고 물류창고 뿐만 아니라 다양한 분야에서 적용 할 수 있을 것이다.
산업 현장에서 사용되는 산업용 로봇은 자동화 시스템 도입에 따라 큰 성장세를 보이고 있다. 본 논문에서는 컨베이어 벨트에 올라온 물체의 무게를 측정하고, 로봇 팔이 무게별로 물건을 지정 위치에 분류하는 시스템을 구현하였다. 또 로봇 팔끼리 서로 데이터를 주고받으며 데이터 값에 따른 동작을 수행하고 클라우드에 데이터 값을 업로드하여 쉽게 모니터링 가능한 로봇 팔을 이용한 무게 분류 시스템을 설계하였다.
In the automobile and machine industry, Forming type conveyer system have problems in that hinge belt plate are stretched, produce a noise and get abrasion. they make the machine get out of order. we make hinge belt thicker for reducing the trouble. Thick hinge belt was stronger. But it was heavier. And it was hard to come up with buyer's expectations because the mold which makes the hinge belt have limit of strength, life cycle and size. So, we developed the machine welded each part of hinge belt plate.
본 논문은 대형마트와 같은 유통업계에서 무인계산시스템의 자동화로 소비자의 계산 편리성 증대를 위한 딥러닝과 영상처리를 활용한 무인계산시스템을 제안한다. 소비자가 무인계산시스템의 컨베이어 벨트 위에 계산할 물품을 올리면 벨트 끝에 위치한 카메라로 이동하여 촬영한 물품의 이미지를 딥러닝과 영상처리로 분석하여 제품의 리스트를 제공, 결제가 완료되면 서버에 전송하여 재고를 관리하고 발주가 필요한 제품은 자동으로 발주하는 시스템이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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