Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.12
no.1
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pp.35-42
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2013
This paper proposes a new approach to the designed of visual feedback control system based on visual servoing method. The main focus of this paper is presented how it is effective to use many features for improving the accuracy of the visual feedback control of industrial articulated robot for assembling and inspection of parts. Some rank conditions, which relate the image Jacobian, and the control performance are derived. It is also proven that the accuracy is improved by increasing the number of features. The effectiveness of redundant features is verified by the real time experiments on a SCARA type robot(FARA) made in samsung electronics company.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.63
no.1
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pp.145-149
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2014
In this study, using X-ray cargo container scanning device and to differentiate the concept of three-dimensional information extraction applied for X-ray scanning device as an ingredient in the rotation of the X-Ray Linear Pushbroom Stereo System by introducing the geometric How to model was introduced. Three-dimensional information obtained through the matching of a single voxel space filled with a random vector operations for each voxel in the three dimensional shape reconstruction algorithm using the definition, and in time, the time required for each step were analyzed. Using OpenCV in each step by applying parallelization techniques approximately 1.8 times improvement in the processing time of the check, but do not meet the target within one minute levels. The other hand, X-ray images by the primary process to convert the point View the results of real-time stereo through a three-dimensional could feel the comfort level.
Today, Internal offers WWW(World Wide Web), remote control, file transfer and e-mail service. Among the services, WWW takes large portion because of convenient GUI, easy information search and unlimited information registration. WWW service gives the comfort in life such as goods purchase, information search, real-time news, internet TV and medical diagnosis. Remote Monitoring Server(RMS) Ssystem that uses internet and WWW is constructed for chip mounter. Hardware base consists of RMS, chip mounter and C/S(Customer Service) service. Software includes DBMS and various modules in server home page. Web browser provide product num her, bad product number, troubl...
The PIG(Pipeline Inspection Gauge) is inserted in the pipeline and stores data of pipeline. In order to investigate the status of pipeline, a lot of sensors such as caliper, pressure, IMU and odometer are used. In this paper, the navigation storage data system for PIG is developed. It has master/slave structure for a real time operation. The master system stores data, while the slave system acquire the data from sensors. The performance of the developed system is verified by pull rig test.
Jeon, Min Gyu;Cho, Gyong Rae;Lee, Kang Ki;Doh, Deog Hee
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.39
no.2
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pp.199-206
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2015
In this study, a new diagnosis method which can predict the working states of a pipe or its element in realtime is proposed by using an artificial neural network. The displacement data of an inspection element of a piping system are obtained by the use of PIV (particle image velocimetry), and are used for teaching a neural network. The measurement system consists of a camera, a light source and a host computer in which the artificial neural network is installed. In order to validate the constructed monitoring system, performance test was attempted for two kinds of mobile phone of which vibration modes are known. Three values of acceleration (minimum, maximum, mean) were tested for teaching the neural network. It was verified that mean values were appropriate to be used for monitoring data. The constructed diagnosis system could monitor the operation condition of a gas pipe.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.8
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pp.898-906
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1999
A control structure is introduced for the purpose of rejecting periodic (or repetitive) disturbances on a tracking system. The objective of the proposed structure is to drive the output of the system to the reference input that will result in perfect following without any changing the inner configuration of the system. The structure includes an adaptation block which learns the dynamics of the periodic disturbance and forces the interferences, caused by disturbances, on the output of the system to be reduced. Since the control structure acquires the dynamics of the disturbance by on-line adaptation, it is possible to generate control signals that reject any slowly varying time-periodic disturbance provided that its amplitude is bounded. The artificial neural network is adopted as the adaptation block. The adaptation is done at an on-line process. For this , the real-time recurrent learning (RTRL) algoritnm is applied to the training of the artificial neural network.
Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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2002.06a
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pp.227-233
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2002
Suspension system is one of the most important components indespensible for stability and reliability of automobiles. The demands to more safe and durable suspension system have been increased as the automobiles get popular and improve in quality. The crack in the coil spring of the suspension system produced during manufacturing may grow under a fatigue load and cause a severe safety problems which lead to a catastrophic damage to the passengers. Many conventional NDT techniques including ET, RT, and UT are less sensitive or hard to apply to detect the surface breaking crack in the suspension coils partly because the techniques are point-to-point measurement methods, thus take too long time to inspect the coil spring longer than 1m. Contrary to this, Lamb wave technique is full-field measurement method that make it possible to examine the whole coil spring in real time. In this paper, the Lamb wave is applied to the coil spring to investigate the possibility to detect the cracks on the surface of the coil spring.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.45
no.4
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pp.157-166
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2022
In the case of a die-casting process, defects that are difficult to confirm by visual inspection, such as shrinkage bubbles, may occur due to an error in maintaining a vacuum state. Since these casting defects are discovered during post-processing operations such as heat treatment or finishing work, they cannot be taken in advance at the casting time, which can cause a large number of defects. In this study, we propose an approach that can predict the occurrence of casting defects by defect type using machine learning technology based on casting parameter data collected from equipment in the die casting process in real time. Die-casting parameter data can basically be collected through the casting equipment controller. In order to perform classification analysis for predicting defects by defect type, labeling of casting parameters must be performed. In this study, first, the defective data set is separated by performing the primary clustering based on the total defect rate obtained during the post-processing. Second, the secondary cluster analysis is performed using the defect rate by type for the separated defect data set, and the labeling task is performed by defect type using the cluster analysis result. Finally, a classification learning model is created by collecting the entire labeled data set, and a real-time monitoring system for defect prediction using LabView and Python was implemented. When a defect is predicted, notification is performed so that the operator can cope with it, such as displaying on the monitoring screen and alarm notification.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.13
no.1
s.53
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pp.205-213
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2009
This study was planned to develop monitoring system of cable force to resolve cable force of cable-stayed bridge efficiently in a long-term plan. In the proposed monitoring system, firstly data are sampled from real-time acceleration record, secondly these sampled data are frequency analyzed by using the FFT(Fast Fourier Transform) algorism and lastly the analyzed results are averaged and generalized. For evaluating the applicability of this monitoring system, field loading test has performed in real cable-stayed bridge. In comparison with cable force by field manual calculation and cable force of monitoring system by semi-automatic calculation, the difference of calculated cable forces has within 1% error range and it is acceptable range. Additionally within negligible 5% error range of difference has occur between field manual calculation and monitoring system by automatic calculation. so monitoring system in this study has been verified to be reliable.
In order to inspect the quality of spot welding, inefficient destructive test and NDT (non destructive testing) utilizing expensive foreign ultrasonic inspection are being conducted in the automobile production lines, but NDT will be difficult to be used in the domestic automobile production due to complexity of the waveform analysis and lack of mobility. In this paper, NDT system inspecting the quality of spot welding based on mobile network is proposed to complement drawbacks of the conventional inefficient destructive testing and NDT inspecting the quality of spot welding. Regardless of daily condition of NDT tester, the proposed NDT system can determine the quality of spot welding automatically and transmit the information of NDT quality to smart devices of field workers in real-time so that convenience of NDT and productivity of automobile production will be improved. Several specimens with a variety of welding quality was produced to evaluate the performance of the proposed mobile ultrasonic NDT system and the conventional foreign equipment, through this experiments, the proposed mobile ultrasonic NDT system indicate the superior properties compared to the conventional equipment in terms of convenience, productivity, and economic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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