KR101733598B1 - Factory facility automation system based on robot control learning - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 로봇 제어 학습 기반의 공장설비 자동화 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 스마트 모바일 디바이스의 어플리케이션을 이용해 근거리 무선통신, 그 밖의 무선 네트워크를 통해 두 개 이상의 산업 로봇에 대한 액세스(access), 그리고 컨베이어 장치 등과 공장설비에 대한 액세스를 수행하여 동기화 및 연동된 제어 명령을 통해 자동화된 공장 운영이 가능하도록 하기 위한 로봇 제어 학습 기반의 공장설비 자동화 시스템에 관한 것이다.
The present invention relates to a plant facility automation system based on robot control learning, and more particularly, to a system and method for accessing two or more industrial robots through short-range wireless communication and other wireless networks using an application of a smart mobile device, And a robot control learning-based factory facility automation system for accessing a conveyor apparatus and the like and factory facilities to enable automatic factory operation through synchronized and interlocked control commands.
종래로부터, 생산 라인으로의 로봇의 도입시에 생기는 중요한 과제로서, 일시 중지(temporary halt)(일시적인 트러블로 인해 설비가 정지하거나, 공전(空轉)하거나 하는 상태)를 방지하는 것을 들 수 있다. 일시 중지는, 생산 라인의 시동ㆍ조정시의 교시 시간 단축의 장해가 될 뿐만 아니라, 무인 연속 조업시의 장해가 되고 있다.Conventionally, as an important problem that occurs when introducing a robot to a production line, a temporary halt (a state in which a facility is stopped or idled due to a temporary trouble) can be cited. Suspension not only obstructs shortening of the teaching time at the time of start-up and adjustment of the production line, but also becomes an obstacle in continuous unmanned operation.
일반적으로, 제품의 설계 순서로서는, 우선, 제조하고 싶은 제품의 구조 설계와, 제품을 무인 운전으로 제조하기 위한 셀의 레이아웃 설계가 행해진다. 이에 의해, 제품을 구성하는 부품의 결합 순서 관계를 나타내는 부품 연결 정보(부품 구성 수형도(tree diagram))나, 부품의 기하학적 형상 데이터 등의 제품 설계 데이터와, 셀 내의 설비 레이아웃 데이터나 로봇의 사양 등의 생산 설비 데이터가 얻어진다. 그 후, 생산 시스템에 있어서의 로봇 등, 각 설비를 동작시키는 프로그래밍, 설치 조정, 교시 작업 등이 개시된다.
Generally, as a design order of a product, first, a structure design of a product to be manufactured and a layout design of a cell for manufacturing the product by unmanned operation are performed. As a result, the product design data such as the component connection information (the component structure tree diagram) showing the relation of the combination order of the components constituting the product, the geometrical shape data of the components, the facility layout data in the cell, Is obtained. Thereafter, programming, installation adjustment, teaching work, etc. for operating each facility such as a robot in the production system are started.
본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 스마트 모바일 디바이스의 어플리케이션을 이용해 근거리 무선통신, 그 밖의 무선 네트워크를 통해 두 개 이상의 산업 로봇에 대한 액세스(access), 그리고 컨베이어 장치 등과 공장설비에 대한 액세스를 수행하여 동기화 및 연동된 제어 명령을 통해 자동화된 공장 운영이 가능하도록 할 뿐만 아니라, 산업 로봇의 장치를 이루는 다관절의 각 관절 등과 같은 주요 기계구성에 구비된 센서와 연결된 아두이노를 기반으로 손쉽게 스마트 모바일 디바이스의 어플리케이션 수정과 센서 종류의 교체를 통해서 관리가 용이하도록 하기 위한 로봇 제어 학습 기반의 공장설비 자동화 시스템을 제공하기 위한 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above problems and it is an object of the present invention to provide a smart mobile device that can be used for short-range wireless communication, access to two or more industrial robots via other wireless networks, The robot can be easily operated based on Arduino, which is connected to the sensors provided in the main machine configuration such as the joints of the multi-joints forming the device of the industrial robot, as well as enabling the automated factory operation through the synchronization and interlocked control commands The present invention is to provide a factory facility automation system based on robot control learning for facilitating management through application modification of smart mobile devices and replacement of sensor types.
또한, 본 발명은 산업 로봇을 구성하는 기계구성 또는 기계구성에 부착된 센서 중에서 고장인 것의 추출이 용이함으로써, 관리자의 입장에서, 추출된 고장 부품만 교체할 수 있으며, 특히 아두이노 보드와 착탈형으로 부착 가능한 각 센서나 모듈의 교체로 관리 비용을 절감하고 전문가가 아니어도 손쉽게 공장과 같은 산업 시설을 관리할 수 있도록 하기 위한 로봇 제어 학습 기반의 공장설비 자동화 시스템을 제공하기 위한 것이다.Further, the present invention facilitates the extraction of a fault among the sensors attached to the mechanical structure or the mechanical structure constituting the industrial robot, so that it is possible to replace only the extracted faulty parts from the viewpoint of the manager, The present invention is to provide a factory facility automation system based on robot control learning to reduce management cost by replacing each attachable sensor or module and to easily manage an industrial facility such as a factory even without an expert.
또한, 본 발명은 스마트 모바일 디바이스의 직관적인 유저인터페이스 화면을 통해서 각 공장 또는 산업 설비에 형성된 산업 로봇, 그리고 센서의 동작 오류 또는 고장 발생 시, 실시간으로 터치스크린을 통해 수동으로 제어 가능하여 하나의 산업 설비 구성요소에 의해 수많은 구성요소로 이루어진 공장 또는 산업 설비 전체가 사용이 힘들어지는 문제점을 해결하도록 하기 위한 로봇 제어 학습 기반의 공장설비 자동화 시스템을 제공하기 위한 것이다.In addition, the present invention can be manually controlled through a touch screen in real time when an operation error or a failure occurs in an industrial robot formed in each factory or an industrial facility through an intuitive user interface screen of a smart mobile device, And to provide a plant facility automation system based on a robot control learning for solving the problem that the entire plant or industrial facility composed of numerous components is difficult to use by the plant components.
그러나 본 발명의 목적들은 상기에 언급된 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
However, the objects of the present invention are not limited to the above-mentioned objects, and other objects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 제어 학습 기반의 공장설비 자동화 시스템은, 어플리케이션을 실행하기 위한 컴퓨팅 기능을 갖으며, 아두이노(22b) 기반으로 센서 데이터를 수집하는 산업 로봇(20)에 대한 오픈 소스 기반의 주제어장치로 작동할 수 있으며, 근거리 무선통신, 그 밖의 무선 네트워크를 통해 두 개 이상의 산업 로봇(20)에 대한 액세스(access), 그리고 공장설비(30)에 대한 액세스를 수행하는 스마트 모바일 디바이스(10); 및 제품을 제조, 생산하고, 자동화 시스템에 해당하는 공장설비(30)를 통해 이동 또는 반출, 포장을 포함하는 산업 자동화를 수행하도록 하는 산업 로봇(20); 를 포함하며, 산업 로봇(20)은, 적어도 두 개 이상이 형성되어 산업 로봇 집합(20g)을 구성하며, 근거리 무선통신 방식, 그 밖의 무선통신 방식을 통해 스마트 모바일 디바이스(10)에 의한 제어 명령, 스마트 모바일 디바이스(10)로 각종 센서 데이터를 전송하는 무선 네트워크 인터페이스부(21); 무선 네트워크 인터페이스부(21)를 통해 수신되는 제어 명령을 통해 로봇 장치부(23)를 제어하며, 로봇 장치부(23)에 형성된 다수의 센서로 이루어진 센서부(22a)로부터 수집된 센서 데이터를 스마트 모바일 디바이스(10)로 전송하도록 무선 네트워크 인터페이스부(21)를 제어하는 로봇 제어부(22); 및 산업용 로봇으로, 서비스용 로봇과 제조용 로봇 중 하나인 로봇 장치부(23); 로 이루어지면, 공장설비(30)는, 미리 설정된 거리를 자동적ㆍ연속적으로 로봇 장치부(23)에 의해 작업된 재료나 물품을 운반하는 기계장치로, 롤러 컨베이어, 휠 컨베이어, 벨트 컨베이어, 트롤리 컨베이어, 그 밖의 다른 컨베이어 종류가 하나 또는 두 개 이상이 복합적으로 형성되는 컨베이어 장치부(31); 및 컨베이어 장치부(31)에 대한 스마트 모바일 디바이스(10)의 제어 명령을 수신하여, 컨베이어 장치부(31)를 각 로봇 장치부(23)와 연동하여 제어하며, 근거리 무선통신 방식 또는 그 밖의 무선통신 방식을 수행하는 무선 통신모듈(33)을 제어하여 스마트 모바일 디바이스(10)로부터 스마트 모바일 디바이스(10)의 제어 명령을 수신하는 컨베이어 제어부(32); 을 포함하며, 로봇 제어부(22)는, 제 1 센서(22a-1) 내지 제 n 센서(22a-n)(n은 2 이상의 자연수)에 해당하는 온도 센서, 습도 센서, 위치 센서, 방향 센서, 유압 센서, 각도 센서, 무선통신 모듈, 그 밖의 센서 및 스위치 중 적어도 하나 이상을 포함하며, 로봇 장치부(23)의 각 기계요소에 형성되어 각 센서(22a-1 내지 22a-n)로부터 센서 데이터를 실시간으로 아두이노(22b)로 제공하는 센서부(22a); 센서부(22a) 제어용 기판으로 오픈 소스의 방식으로 센서나 부품의 장치를 연결할 수 있는 구조로 되어, 센서부(22a)를 구성하는 각 센서에 대해 착탈이 가능하며, 로봇 장치부(23)에 필요한 센서나 스위치를 포함한 부품을 연결할 경우 로봇 장치부(23)에 추가 기능을 제공하는 아두이노(22b); 및 아두이노(22b)의 제어에 따라 컨베이어 장치부(31)의 다수의 압력센서(31a), 컨베이어 제어부(32)와 신호 및 데이터 송수신을 수행하는 I/O 인터페이스(22c); 를 포함하며, 아두이노(22b)는, 스마트 모바일 디바이스(10)로부터 무선 네트워크 인터페이스부(21)를 통해 수신된 작동 제어 명령에 따른 각 로봇 장치부(23) 중 센서가 부착된 기계구성이 정상 운전상태로 출력이 온(ON) 되는 시간과 출력이 오프(OFF) 되는 시간인 작동 평균값 정보를 생성하며, 각 로봇 장치부(23) 중 센서가 부착된 기계구성의 정상 운전상태에서의 각 센서(22a-1 내지 22a-n)로부터 측정되는 센서 데이터에 대한 센서 평균값 정보를 생성하고, 각 로봇 장치부(23)의 센서가 부착된 기계구성에 대한 작동 제어 명령에 따른 작동 시간에 대한 변화 비율이 미리 설정된 비율을 초과하는 경우, 기계구성에 대한 고장으로 분석하며, 각 로봇 장치부(23)의 센서가 부착된 기계구성에 대한 작동 제어 명령에 따른 작동 시간에 대한 변화 비율이 미리 설정된 비율을 초과하지 않으나, 미리 설정된 비율을 초과하는 기계구성에 부착된 센서로부터 측정된 센서 데이터가 센서 평균값 정보로부터 임계치를 벗어나는 경우, 센서에 대한 고장으로 분석하는 센서 적정치 감지 모듈(22b-1); 를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, a factory facility automation system based on robot control learning according to an embodiment of the present invention includes an industrial robot having a computing function for executing an application and collecting sensor data based on the Arduino 22b Based main control device for the
이때, 본 발명의 다른 실시 예에 따른 로봇 제어 학습 기반의 공장설비 자동화 시스템에 있어, 센서 적정치 감지 모듈(22b-1)은, 각 로봇 장치부(23)의 센서가 부착된 기계구성에 대한 작동 제어 명령에 따른 작동 시간에 대한 변화 비율이 미리 설정된 비율을 초과하는지의 판단시, 시간 단위별로 각 기계구성의 작동 제어 명령에 따른 세분화된 구분 동작에 대한 작동 횟수를 나타내는 작동 평균값 정보로부터 미리 설정된 비율 이상을 초과하는 경우, 초과로 분석하는 것을 특징으로 한다.Here, in the factory facility automation system based on the robot control learning according to another embodiment of the present invention, the sensor-based
또한, 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 로봇 제어 학습 기반의 공장설비 자동화 시스템에 있어, 아두이노(22b)는, 센서 적정치 감지 모듈(22b-1)에 의한 각 로봇 장치부(23)의 센서가 부착된 기계구성에 대한 작동 제어 명령에 따른 작동 시간에 대한 변화 비율이 미리 설정된 비율을 초과하여 기계구성에 대한 고장으로 판단 시, 로봇 장치부(23) 전체에 대한 작동을 중지시킨 뒤, 스마트 모바일 디바이스(10)로 적어도 하나 이상의 동종의 다른 산업 로봇(20), 그리고 공장설비(30)의 컨베이어 장치부(31)에 대한 작동 제어 명령을 작동이 중지된 로봇 장치부(23)에 대한 제거 이후 상태에서의 작동 주기로 변경하도록 요청하는 비교 판단 모듈(22b-2); 을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, in the factory facility automation system based on the robot control learning according to another embodiment of the present invention, the Arduino 22b is connected to the
또한, 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 로봇 제어 학습 기반의 공장설비 자동화 시스템에 있어, 비교 판단 모듈(22b-2)은, 센서 적정치 감지 모듈(22b-1)에 의한 각 로봇 장치부(23)의 센서가 부착된 기계구성에 대한 작동 제어 명령에 따른 작동 시간에 대한 변화 비율이 미리 설정된 비율을 초과하지 않으나, 미리 설정된 비율을 초과하는 기계구성에 부착된 센서로부터 측정된 센서 데이터가 센서 평균값 정보로부터 임계치를 벗어나는 경우, 센서에 대한 고장으로 분석시, 이웃하는 두 개의 다른 로봇 장치부(23)에 의한 센서 데이터를 활용한 조정 센서 데이터에 대한 요청을 스마트 모바일 디바이스(10)로 요청하여 수신한 뒤, 센서가 고장난 기계구성에 대한 센서 데이터로 활용하는 것을 특징으로 한다.
In the factory facility automation system based on the robot control learning according to another embodiment of the present invention, the
본 발명의 실시 예에 따른 로봇 제어 학습 기반의 공장설비 자동화 시스템은, 스마트 모바일 디바이스의 어플리케이션을 이용해 근거리 무선통신, 그 밖의 무선 네트워크를 통해 두 개 이상의 산업 로봇에 대한 액세스(access), 그리고 컨베이어 장치 등과 공장설비에 대한 액세스를 수행하여 동기화 및 연동된 제어 명령을 통해 자동화된 공장 운영이 가능하도록 할 뿐만 아니라, 산업 로봇의 장치를 이루는 다관절의 각 관절 등과 같은 주요 기계구성에 구비된 센서와 연결된 아두이노를 기반으로 손쉽게 스마트 모바일 디바이스의 어플리케이션 수정과 센서 종류의 교체를 통해서 관리가 용이한 효과를 제공한다. The factory facility automation system based on the robot control learning according to the embodiment of the present invention can be realized by using an application of a smart mobile device to access two or more industrial robots through short-range wireless communication and other wireless networks, And the like, so as to enable automatic factory operation through synchronized and interlocked control commands, and is also connected to sensors provided in major machine configurations such as joints of the multi-joints constituting devices of an industrial robot Based on Arduino, it is easy to manage applications through application modification of smart mobile devices and replacement of sensor types.
또한, 본 발명의 다른 실시 예에 따른 로봇 제어 학습 기반의 공장설비 자동화 시스템은, 산업 로봇을 구성하는 기계구성 또는 기계구성에 부착된 센서 중에서 고장난 것의 추출이 용이함으로써, 관리자의 입장에서, 추출된 고장난 것의 부품만 교체할 수 있으며, 특히 아두이노 보드와 착탈형으로 부착 가능한 각 센서나 모듈의 교체로 관리 비용을 절감하고 전문가가 아니어도 손쉽게 공장과 같은 산업 시설을 관리할 수 있는 효과를 제공한다. In addition, the factory facility automation system based on the robot control learning according to another embodiment of the present invention can easily extract the faulty one among the sensors attached to the machine configuration or machine configuration of the industrial robot, In particular, it is possible to replace the failed parts only. In particular, it can reduce the management cost by replacing each sensor or module that can be attached and detachable with the Arduino board, and it is possible to easily manage industrial facilities such as factories without an expert.
아울러, 본 발명의 다른 실시 예에 따른 로봇 제어 학습 기반의 공장설비 자동화 시스템은, 스마트 모바일 디바이스의 직관적인 유저인터페이스 화면을 통해서 각 공장 또는 산업 설비에 형성된 산업 로봇, 그리고 센서의 동작 오류 또는 고장 발생시, 실시간으로 터치스크린을 통해 수동으로 제어가 가능하여 하나의 산업 설비 구성요소에 의해 수많은 구성요소로 이루어진 공장 또는 산업 설비 전체가 사용이 힘들어지는 문제점을 해결할 수 있는 효과를 제공한다.
In addition, according to another embodiment of the present invention, a factory facility automation system based on robot control learning can be realized by an industrial robot formed in each factory or industrial facility through an intuitive user interface screen of a smart mobile device, , It is possible to control manually through the touch screen in real time, so that it is possible to solve the problem that the entire factory or industrial facility composed of numerous components is hardly used by one industrial equipment component.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 제어 학습 기반의 공장설비 자동화 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 도 1의 로봇 제어 학습 기반의 공장설비 자동화 시스템 중 산업 로봇(20) 및 공장설비(30)의 구성요소를 구체적으로 나타내는 블록도이다.
도 3은 도 2의 각 산업 로봇(20) 중 로봇 제어부(22)의 구성요소를 구체적으로 나타내는 블록도이다.
도 4는 도 3의 로봇 제어부(22)의 구성요소 중 아두이노(22b)의 구성요소를 구체적으로 나타내는 블록도이다.
도 5는 도 1의 로봇 제어 학습 기반의 공장설비 자동화 시스템 중 스마트 모바일 디바이스(10)의 구성요소를 구체적으로 나타내는 블록도이다.
도 6은 도 1의 로봇 제어 학습 기반의 공장설비 자동화 시스템이 확장된 다른 실시예를 나타내는 도면이다.FIG. 1 is a diagram showing a factory facility automation system based on robot control learning according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram specifically showing the components of the
3 is a block diagram specifically showing the components of the
4 is a block diagram specifically showing the components of the arduino 22b among the components of the
FIG. 5 is a block diagram specifically showing the components of the smart
FIG. 6 is a view showing another embodiment in which the factory facility automation system based on the robot control learning of FIG. 1 is expanded.
이하, 본 발명의 바람직한 실시 예의 상세한 설명은 첨부된 도면들을 참조하여 설명할 것이다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, a detailed description of preferred embodiments of the present invention will be given with reference to the accompanying drawings. In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear.
본 명세서에 있어서는 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터 또는 신호를 '전송'하는 경우에는 구성요소는 다른 구성요소로 직접 상기 데이터 또는 신호를 전송할 수 있고, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 데이터 또는 신호를 다른 구성요소로 전송할 수 있음을 의미한다.
In the present specification, when any one element 'transmits' data or signals to another element, the element can transmit the data or signal directly to the other element, and through at least one other element Data or signal can be transmitted to another component.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 제어 학습 기반의 공장설비 자동화 시스템을 나타내는 도면이다. 도 1을 참조하면, 로봇 제어 학습 기반의 공장설비 자동화 시스템은 스마트 모바일 디바이스(10), 산업 로봇(20), 공장설비(30)를 포함할 수 있다.FIG. 1 is a diagram showing a factory facility automation system based on robot control learning according to an embodiment of the present invention. Referring to Fig. 1, a factory facility automation system based on robot control learning may include a smart
스마트 모바일 디바이스(10)는 어플리케이션을 실행하기 위한 컴퓨팅 기능을 갖으며, 무선링크를 통하여 사용자에게 인터넷 데이터를 포함하는 인터넷 서비스를 제공하는 기기로서, 이는 포괄적인 개념의 휴대기기들이다. 즉, 핸드폰, 무선단말, PDA(Personal Digital Assistant), GSM(Global System for Mobile)폰, W-CDMA(Wideband CDMA)폰, CDMA-2000폰, MBS(Mobile Broad and System)폰, PMP(Portable Multimedia Player), 핸드헬드 컴퓨터(Handheld Computer)와 같이 멀티미디어 폰 및 멀티미디어 플레이어 등을 포함할 수 있다. The smart
스마트 모바일 디바이스(10)는 아두이노(22b) 기반으로 센서 데이터를 수집하는 산업 로봇(20)에 대한 오픈 소스 기반의 주제어장치로 작동할 수 있으며, 이를 위해 근거리 무선통신, 그 밖의 무선 네트워크를 통해 두 개 이상의 산업 로봇(20)에 대한 액세스(access), 그리고 공장설비(30)에 대한 액세스를 수행할 수 있다. The smart
산업 로봇(20)은 제품을 제조, 생산하고, 자동화 시스템에 해당하는 공장설비(30)를 통해 이동 또는 반출, 포장 등의 산업 자동화를 수행할 수 있다.The
공장설비(30)는 도 1에서는 컨베이어 장치부(31)를 갖는 것으로 도시되었으나, 이에 한정되지 않으면 산업 자동화 설비로 대체될 수 있다.
The
도 2는 도 1의 로봇 제어 학습 기반의 공장설비 자동화 시스템 중 산업 로봇(20) 및 공장설비(30)의 구성요소를 구체적으로 나타내는 블록도이다. FIG. 2 is a block diagram specifically showing the components of the
도 2를 참조하면, 산업 로봇(20)은 적어도 두 개 이상이 형성됨으로써, 산업 로봇 집합(20g)을 구성하며, 각 산업 로봇(20)은 무선 네트워크 인터페이스부(21), 로봇 제어부(22), 로봇 장치부(23)로 이루어질 수 있다.2, at least two
무선 네트워크 인터페이스부(21)는 근거리 무선통신 방식, 그 밖의 무선통신 방식을 통해 스마트 모바일 디바이스(10)에 의한 제어 명령, 스마트 모바일 디바이스(10)로 각종 센서 데이터를 전송할 수 있다. The wireless network interface unit 21 can transmit various sensor data to the smart
로봇 제어부(22)는 무선 네트워크 인터페이스부(21)를 통해 수신되는 제어 명령을 통해 로봇 장치부(23)를 제어하며, 로봇 장치부(23)에 형성된 다수의 센서로 이루어진 센서부(22a)로부터 수집된 센서 데이터를 스마트 모바일 디바이스(10)로 전송하도록 무선 네트워크 인터페이스부(21)를 제어한다. The
로봇 장치부(23)는 산업용 로봇으로, 서비스용 로봇과 제조용 로봇, 그 밖의 레이저 로봇과 같은 성형을 위한 로봇 등일 수 있다. 제조용 로봇의 대표적인 예로 다관절 로봇, 용접 로봇, 이송 로봇 등일 수 있다. The
한편, 공장설비(30)는 컨베이어 장치부(31), 컨베이어 제어부(32) 및 무선 통신모듈(33)로 이루어질 수 있다.The
컨베이어 장치부(31)는 미리 설정된 거리를 자동적ㆍ연속적으로 로봇 장치부(23)에 의해 작업된 재료나 물품을 운반하는 기계장치로, 산업 시설 내에서 부품이나 재료의 운반, 반제품의 이동, 항만ㆍ광산 등에서 석탄ㆍ광석 화물의 운반, 건설 현장에서 모래 등의 운반에 사용되는 것으로, 롤러 컨베이어, 휠 컨베이어, 벨트 컨베이어, 트롤리 컨베이어, 그 밖의 다른 컨베이어 종류가 하나 또는 두 개 이상이 복합적으로 형성될 수 있다. The conveyor device unit 31 is a mechanical device that carries a material or an article that has been automatically and continuously operated by the
컨베이어 제어부(32)는 컨베이어 장치부(31)에 대한 스마트 모바일 디바이스(10)의 제어 명령을 수신하여, 컨베이어 장치부(31)를 각 로봇 장치부(23)와 연동하여 제어할 수 있다. 이를 위해 컨베이어 제어부(32)는 근거리 무선통신 방식 또는 그 밖의 무선통신 방식을 수행하는 무선 통신모듈(33)을 제어함으로써, 스마트 모바일 디바이스(10)로부터 스마트 모바일 디바이스(10)의 제어 명령을 수신할 수 있다.
The conveyor control section 32 can receive the control command of the smart
도 3은 도 2의 각 산업 로봇(20) 중 로봇 제어부(22)의 구성요소를 구체적으로 나타내는 블록도이다. 도 4는 도 3의 로봇 제어부(22)의 구성요소 중 아두이노(22b)의 구성요소를 구체적으로 나타내는 블록도이다. 3 is a block diagram specifically showing the components of the
먼저, 도 3을 참조하면, 로봇 제어부(22)는 제 1 센서(22a-1) 내지 제 n 센서(22a-n)(n은 2 이상의 자연수)로 이루어진 센서부(22a), 아두이노(22b) 및 I/O 인터페이스(22c)를 구비할 수 있다.3, the
센서부(22a)는 제 1 센서(22a-1) 내지 제 n 센서(22a-n)에 해당하는 온도 센서, 습도 센서, 위치 센서, 방향 센서, 유압 센서, 각도 센서, 무선통신 모듈 등이 로봇 장치부(23)의 각 기계구성에 형성됨으로써, 각 센서(22a-1 내지 22a-n)로부터 센서 데이터를 실시간으로 아두이노(22b)로 제공할 수 있다. The sensor unit 22a is connected to the first sensor 22a-1 to the n-th sensor 22a-n by a temperature sensor, a humidity sensor, a position sensor, a direction sensor, a hydraulic pressure sensor, And is provided in each mechanical configuration of the
아두이노(22b)는 센서부(22a) 제어용 기판으로 오픈 소스의 방식으로 센서나 부품 등의 장치를 연결할 수 있는 구조로 됨으로써, 센서부(22a)를 구성하는 각 센서에 대해 착탈이 가능하다. 또한, 아두이노(22b)는 로봇 장치부(23)에 필요한 센서나 스위치 등의 다양한 부품을 연결할 경우 로봇 장치부(23)에 추가 기능을 제공할 수 있다. The Arduino 22b can be attached to and detached from each sensor constituting the sensor portion 22a by having a structure that can connect devices such as sensors and components with an open source system to a control board of the sensor portion 22a. In addition, the
I/O 인터페이스(22c)는 아두이노(22b)의 제어에 따라 컨베이어 장치부(31)의 다수의 압력센서(31a), 컨베이어 제어부(32)와 신호 및 데이터 송수신을 수행할 수 있다. The I / O interface 22c can perform signal transmission and reception with the plurality of
다음으로, 도 4를 참조하면, 아두이노(22b)는 센서 적정치 감지 모듈(22b-1), 비교 판단 모듈(22b-2) 및 분석 자료 전송 모듈(22b-3)로 구분될 수 있다. Next, referring to FIG. 4, the
센서 적정치 감지 모듈(22b-1)은 스마트 모바일 디바이스(10)로부터 무선 네트워크 인터페이스부(21)를 통해 수신된 작동 제어 명령에 따른 각 로봇 장치부(23) 중 센서가 부착된 기계구성이 정상 운전상태로 출력이 온(ON) 되는 시간과 출력이 오프(OFF) 되는 시간인 작동 평균값 정보를 생성한다.The sensor-based
이후, 센서 적정치 감지 모듈(22b-1)은 각 로봇 장치부(23) 중 센서가 부착된 기계구성의 정상 운전상태에서의 각 센서(22a-1 내지 22a-n)로부터 측정되는 센서 데이터에 대한 센서 평균값 정보를 생성한다. Thereafter, the sensor-based
센서 적정치 감지 모듈(22b-1)은 각 로봇 장치부(23)의 센서가 부착된 기계구성에 대한 작동 제어 명령에 따른 작동 시간에 대한 변화 비율이 미리 설정된 비율을 초과하는 경우, 기계구성에 대한 고장으로 분석한다.When the rate of change for the operating time according to the operation control command for the machine configuration to which the sensor of each
여기서, 센서 적정치 감지 모듈(22b-1)은 각 로봇 장치부(23)의 센서가 부착된 기계구성에 대한 작동 제어 명령에 따른 작동 시간에 대한 변화 비율이 미리 설정된 비율을 초과하는지의 판단 시, 시간 단위별로 각 기계구성의 작동 제어 명령에 따른 세분화된 구분 동작에 대한 작동 횟수를 나타내는 작동 평균값 정보로부터 미리 설정된 비율 이상을 초과하는 경우, 초과로 분석할 수 있다. Here, the sensor-based
센서 적정치 감지 모듈(22b-1)은 각 로봇 장치부(23)의 센서가 부착된 기계구성에 대한 작동 제어 명령에 따른 작동 시간에 대한 변화 비율이 미리 설정된 비율을 초과하지 않으나, 미리 설정된 비율을 초과하는 기계구성에 부착된 센서로부터 측정된 센서 데이터가 센서 평균값 정보로부터 임계치를 벗어나는 경우, 센서에 대한 고장으로 분석한다. The sensor-based
비교 판단 모듈(22b-2)은 센서 적정치 감지 모듈(22b-1)에 의한 각 로봇 장치부(23)의 센서가 부착된 기계구성에 대한 작동 제어 명령에 따른 작동 시간에 대한 변화 비율이 미리 설정된 비율을 초과하여 기계구성에 대한 고장으로 판단시, 로봇 장치부(23) 전체에 대한 작동을 중지시킨 뒤, 스마트 모바일 디바이스(10)로 적어도 하나 이상의 동종의 다른 산업 로봇(20), 그리고 공장설비(30)의 컨베이어 장치부(31)에 대한 작동 제어 명령을 작동이 중지된 로봇 장치부(23)에 대한 제거 이후 상태에서의 작동 주기로 변경하도록 요청할 수 있다. The
비교 판단 모듈(22b-2)은 센서 적정치 감지 모듈(22b-1)에 의한 각 로봇 장치부(23)의 센서가 부착된 기계구성에 대한 작동 제어 명령에 따른 작동 시간에 대한 변화 비율이 미리 설정된 비율을 초과하지 않으나, 미리 설정된 비율을 초과하는 기계구성에 부착된 센서로부터 측정된 센서 데이터가 센서 평균값 정보로부터 임계치를 벗어나는 경우, 센서에 대한 고장으로 분석 시, 이웃하는 두 개의 다른 로봇 장치부(23)에 의한 센서 데이터를 활용한 조정 센서 데이터에 대한 요청을 스마트 모바일 디바이스(10)로 요청하여 수신한 뒤, 센서가 고장난 기계구성에 대한 센서 데이터로 활용할 수 있다. The
분석 자료 전송 모듈(22b-3)은 센서 적정치 감지 모듈(22b-1)에 의한 기계구성의 고장시간, 각 기계구성에 부착된 센서의 고장시간, 비교 판단 모듈(22b-2)에 의한 스마트 모바일 디바이스(10)로의 주기 변경 요청, 이웃 센서 데이터에 대한 요청에 대한 정보를 시간 대별로 스마트 모바일 디바이스(10)로 전송하여 스마트 모바일 디바이스(10)의 저장부(140에 저장되도록 할 수 있다.
The analysis
도 5는 도 1의 로봇 제어 학습 기반의 공장설비 자동화 시스템 중 스마트 모바일 디바이스(10)의 구성요소를 구체적으로 나타내는 블록도이다. 도 5를 참조하면, 스마트 모바일 디바이스(10)는 터치스크린(11), 무선통신부(12), 제어부(13) 및 저장부(14)를 포함할 수 있으며, 제어부(13)는 산업 로봇 관리 제어모듈(13a) 및 공장설비 관리 제어모듈(13b)로 구분될 수 있다. FIG. 5 is a block diagram specifically showing the components of the smart
터치스크린(11)은 입력을 위한 터치 모듈과 출력을 위한 UI 화면 구현 패널이 일체로 형성된 것이나, 입력부와 출력부가 별도로 형성될 수도 있다. The touch screen 11 is formed by integrating a touch module for input and a UI screen implementation panel for output, but the input unit and the output unit may be separately formed.
무선통신부(12)는 근거리 무선통신, 그 밖의 무선 네트워크를 통해 두 개 이상의 산업 로봇(20)에 대한 액세스(access), 그리고 공장설비(30)에 대한 액세스를 수행할 수 있다. The
저장부(14)는 비휘발성 메모리(Non-volatile memory, NVM)로써 전원이 공급되지 않아도 저장된 데이터를 계속 유지하며 삭제되지 않으며, 플래시 메모리(Flash Memory), MRAM(Magnetic Random Access Memory), PRAM(Phase-change Random Access memory: 상변화 램), FRAM(Ferroelectric RAM: 강유전체 램) 등으로 구성될 수 있다.The storage unit 14 is a non-volatile memory (NVM) that does not lose power even if power is not supplied. The storage unit 14 is a flash memory, a magnetic random access memory (MRAM), a PRAM Phase-change random access memory (FRAM), and ferroelectric RAM (FRAM).
산업 로봇 관리 제어모듈(13a)은 비교 판단 모듈(22b-2)로부터 작동 주기 변경 요청에 따라, 작동 주기 변경 요청과 매칭되는 동종의 산업 로봇(20)에 대한 로봇 장치부(23)의 동일한 기계구성에 대한 정상 운전상태의 출력이 온 되는 시간과 출력이 꺼지는 시간의 평균값 정보를 활용하여, 각 다른 산업 로봇(20)으로 전송하는 작동 명령 주기를 생성한 뒤, 저장부(14)에 저장하고, 생성된 작동 명령 주기에 따른 산업 로봇 집합(20g)에 대한 제어를 수행하도록 무선통신부(12)를 제어할 수 있다. The industrial robot management control module 13a determines whether or not the same robot is in the same machine of the
공장설비 관리 제어모듈(13b)은 컨베이어 장치부(31)에서 각 산업 로봇(20)에 의한 작업물의 적재 여부를 감지하기 위한 각 압력센서(31a)에 대한 압력감지 데이터를 컨베이어 제어부(32)로부터 수신하도록 무선통신부(12)를 제어한 뒤, 수신된 각 압력감지 데이터를 산업 로봇 관리 제어모듈(13a)에 의해 생성된 작동 명령 주기에 대한 피드백 정보로 활용할 수 있다.
The factory facility management control module 13b sends pressure sensing data for each
도 6은 도 1의 로봇 제어 학습 기반의 공장설비 자동화 시스템이 확장된 다른 실시예를 나타내는 도면이다. 도 6을 참조하면, 로봇 제어 학습 기반의 공장설비 자동화 시스템은 도 1 내지 도 5에서 상술한 구성요소에 스마트 모바일 디바이스(10)와 연결된 네트워크(40) 및 로봇 자동화 서버(50)를 더 포함할 수 있다. FIG. 6 is a view showing another embodiment in which the factory facility automation system based on the robot control learning of FIG. 1 is expanded. 6, a factory facility automation system based on robot control learning further includes a
네트워크(40)는 대용량, 장거리 음성 및 데이터 서비스가 가능한 대형 통신망의 고속 기간 망인 통신망이며, 인터넷(Internet) 또는 고속의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 차세대 유선 및 무선 망일 수 있다. 네트워크(40)가 이동통신망일 경우 동기식 이동 통신망일 수도 있고, 비동기식 이동 통신망일 수도 있다. 비동기식 이동 통신망의 일 실시 예로서, WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access) 방식의 통신망을 들 수 있다. 이 경우 도면에 도시되진 않았지만, 네트워크(40)는 RNC(Radio Network Controller)을 포함할 수 있다. 한편, WCDMA망을 일 예로 들었지만, 3G LTE망, 4G망 등 차세대 통신망, 그 밖의 IP를 기반으로 한 IP망일 수 있다. 네트워크(40)는 스마트 모바일 디바이스(10), 로봇 자동화 서버(50), 그 밖의 시스템 상호 간의 신호 및 데이터를 상호 전달하는 역할을 한다. The
로봇 자동화 서버(50)는 각 스마트 모바일 디바이스(10)로부터 산업 단위별로 구분된 산업 로봇 집합(20g), 공장설비(30)에 대한 제어 정보를 수집하여 관리할 수 있다. The robot automation server 50 can collect and manage control information for the
또한, 로봇 자동화 서버(50)는 각 스마트 모바일 디바이스(10)에 대한 로봇 제어부(22) 및 컨베이어 제어부(32)에 대한 동작 명령 집합 데이터와 함께 시작신호를 전송함으로써, 각 스마트 모바일 디바이스(10)의 산업 로봇 자동화 어플리케이션에 동작 명령 집합 데이터를 이용한 미리 프로그램된 스케줄대로 하나의 산업 현장에 대한 원격 제어가 수행되도록 할 수 있다. The robot automation server 50 also transmits a start signal together with the operation instruction set data to the
이러한 동작 명령 집합 데이터에 의해 산업 로봇 자동화 어플리케이션은 스마트 모바일 디바이스(10)의 로봇 제어부(22)와 연결된 로봇 장치부(23) 각각의 기계구성에 대한 고장상태를 점검하여 고장이 발생하면 로봇 장치부(23) 또는 그 기계구성을 독자적으로 정지시킴과 더불어서 네트워크(40)를 통해 로봇 자동화 서버(50)로 고장 발생 신호를 전송할 수 있다.According to the operation instruction set data, the industrial robot automation application checks the failure state of each of the
또한, 산업 로봇 자동화 어플리케이션은 공장설비(30)에 구비된 컨베이어 장치부(31)에도 로봇 장치부(23)와 동일하게 구비가능한 센서부를 활용해 컨베이어 장치부(31)의 기계구성에 대한 고장상태를 점검하여 고장이 발생하면, 컨베이어 장치부(31) 또는 그 기계구성을 독자적으로 정지시킴과 더불어서 네트워크(40)를 통해 로봇 자동화 서버(50)로 고장 발생 신호를 전송할 수 있다.The industrial robot automation application also uses a sensor unit that can be provided in the same manner as the
산업 로봇 자동화 어플리케이션은 로봇 장치부(23) 및 컨베이어 장치부(31)의 기계구성에 대한 고장 발생 상황을 터치스크린(11)을 통해 구현하며, 각 기계구성에 대한 고장 발생에 따른 다른 기계구성에 대한 작동 여부도 스마트 모바일 디바이스(10)의 사용자에 의한 제어가 가능하도록 할 수 있다.
The industrial robot automation application implements the fault occurrence situation of the machine configuration of the
이상과 같이, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
As described above, preferred embodiments of the present invention have been disclosed in the present specification and drawings, and although specific terms have been used, they have been used only in a general sense to easily describe the technical contents of the present invention and to facilitate understanding of the invention , And are not intended to limit the scope of the present invention. It is to be understood by those skilled in the art that other modifications based on the technical idea of the present invention are possible in addition to the embodiments disclosed herein.
10 : 스마트 모바일 디바이스
11 : 터치스크린
12 : 무선통신부
13 : 제어부
13a : 산업 로봇 관리 제어모듈
13b : 공장설비 관리 제어모듈
14 : 저장부
20 : 산업 로봇
21 : 무선 네트워크 인터페이스부
22 : 로봇 제어부
22a : 센서부
22a-1 내지 22a-n : 제 1 센서 내지 제 n 센서
22b : 아두이노
22b-1 : 센서 적정치 감지 모듈
22b-2 : 비교 판단 모듈
22b-3 : 분석 자료 전송 모듈
22c : I/O 인터페이스
23 : 로봇 장치부
30 : 공장설비
31 : 컨베이어 장치부
31a : 압력센서
32 : 컨베이어 제어부
33 : 무선 통신모듈
40 : 네트워크
50 : 로봇 자동화 서버10: Smart mobile devices
11: Touch screen
12:
13:
13a: industrial robot management control module
13b: Factory facility management control module
14:
20: Industrial Robots
21: Wireless network interface unit
22:
22a:
22a-1 to 22a-n: first to nth sensors
22b: Arduino
22b-1: Sensor-sensitive detection module
22b-2:
22b-3: Analysis data transmission module
22c: I / O interface
23: robot unit
30: Factory facilities
31: Conveyor device part
31a: Pressure sensor
32: Conveyor control section
33: Wireless communication module
40: Network
50: Robot Automation Server
Claims (3)
자동화 시스템 기반으로 제품을 제조하는 공장설비(30)를 통해 이동, 반출, 및 포장을 포함하는 산업 자동화를 수행하도록 하는 산업 로봇(20); 을 포함하며,
산업 로봇(20)은, 적어도 두 개 이상이 형성되어 산업 로봇 집합(20g)을 구성하며, 무선통신 네트워크를 통해 스마트 모바일 디바이스(10)에 의한 제어 명령을 수신하며, 스마트 모바일 디바이스(10)로 각종 센서 데이터를 전송하는 무선 네트워크 인터페이스부(21);
무선 네트워크 인터페이스부(21)를 통해 수신되는 제어 명령을 통해서 로봇 장치부(23)를 제어하며, 로봇 장치부(23)에 형성된 다수의 센서로 이루어진 센서부(22a)로부터 수집된 센서 데이터를 스마트 모바일 디바이스(10)로 전송하도록 무선 네트워크 인터페이스부(21)를 제어하는 로봇 제어부(22); 및
산업용 로봇으로서, 서비스용 로봇과 제조용 로봇 중 하나인 로봇 장치부(23); 로 이루어지며,
공장설비(30)는,
로봇 장치부(23)에 의해 작업된 재료나 물품을 미리 설정된 거리만큼 운반하는 기계장치로서, 롤러 컨베이어, 휠 컨베이어, 벨트 컨베이어, 및 트롤리 컨베이어 중에서 한 가지 또는 두 가지 이상의 컨베이어에 의해 복합적으로 형성되는 컨베이어 장치부(31); 및 컨베이어 장치부(31)에 대한 스마트 모바일 디바이스(10)의 제어 명령을 수신하여, 컨베이어 장치부(31)를 각 로봇 장치부(23)와 연동하여 제어하며, 무선통신 방식을 수행하는 무선 통신모듈(33)을 제어하여 스마트 모바일 디바이스(10)로부터 스마트 모바일 디바이스(10)의 제어 명령을 수신하는 컨베이어 제어부(32); 를 포함하며,
로봇 제어부(22)는,
제 1 센서(22a-1) 내지 제 n 센서(22a-n)(n은 2 이상의 자연수)에 해당하는 온도 센서, 습도 센서, 위치 센서, 방향 센서, 유압 센서, 각도 센서, 무선통신 모듈, 그 밖의 센서 및 스위치 중 적어도 하나 이상을 포함하며, 로봇 장치부(23)의 각 기계요소에 형성되어 각 센서(22a-1 내지 22a-n)로부터 센서 데이터를 아두이노(22b)로 제공하는 센서부(22a); 센서부(22a) 제어용 기판으로서 오픈 소스 방식으로 센서나 부품의 장치를 연결할 수 있는 구조이되, 센서부(22a)를 구성하는 각 센서에 대해 착탈 가능하며, 로봇 장치부(23)에 필요한 부품을 연결할 경우 로봇 장치부(23)에 추가 기능을 제공하는 아두이노(22b); 및 아두이노(22b)의 제어에 따라 컨베이어 제어부(32)와 신호 및 데이터 송수신을 수행하는 I/O 인터페이스(22c); 를 포함하며,
아두이노(22b)는,
각 로봇 장치부(23) 중에서 센서가 부착된 기계구성이, 스마트 모바일 디바이스(10)로부터 무선 네트워크 인터페이스부(21)를 통해 수신된 작동 제어 명령에 따라 작동됨에 있어, 정상 운전상태로 출력이 온(ON) 되는 시간과 출력이 오프(OFF) 되는 시간을 포함하는 작동 평균값 정보를 생성하며, 각 로봇 장치부(23) 중에서 센서가 부착된 기계구성이 정상 운전 상태인 경우 각 센서(22a-1 내지 22a-n)로부터 측정되는 센서 데이터에 대한 센서 평균값 정보를 생성하고, 각 로봇 장치부(23)의 센서가 부착된 기계구성에 대한 작동 제어 명령에 따른 작동 시간에 대한 변화 비율이 미리 설정된 비율을 초과하는 경우, 해당 기계구성에 대한 고장으로 분석하며, 각 로봇 장치부(23)의 센서가 부착된 기계구성에 대한 작동 제어 명령에 따른 작동 시간에 대한 변화 비율이 미리 설정된 비율을 초과하지는 않으나, 미리 설정된 비율을 초과하는 기계구성에 부착된 센서로부터 측정된 센서 데이터가 센서 평균값 정보로부터 정의된 임계치를 벗어나는 경우, 해당 센서에 대한 고장으로 분석하는 센서 적정치 감지 모듈(22b-1); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇 제어 학습 기반의 공장설비 자동화 시스템.
And can operate as an open source-based main control device for the industrial robot 20 that collects sensor data based on the Arduino 22b and has a function of computing for executing an application, A smart mobile device 10 that performs access to the robot 20 and access to the plant facility 30; And
An industrial robot (20) for carrying out industrial automation including moving, carrying out, and packing through a factory facility (30) for manufacturing products based on an automation system; / RTI >
At least two industrial robots 20 are formed to constitute the industrial robot set 20g and receive control commands by the smart mobile device 10 via the wireless communication network and are connected to the smart mobile device 10 A wireless network interface unit (21) for transmitting various sensor data;
The robot control unit 23 controls the robot apparatus unit 23 through a control command received through the wireless network interface unit 21 and transmits the sensor data collected from the sensor unit 22a, A robot control unit (22) for controlling the wireless network interface unit (21) to transmit to the mobile device (10); And
An industrial robot comprising: a robot device part (23) which is one of a service robot and a manufacturing robot; Lt; / RTI >
The factory equipment (30)
A mechanical device for conveying the material or the article worked by the robot device section 23 by a predetermined distance and is composed of a roller conveyor, a wheel conveyor, a belt conveyor, and a trolley conveyor, A conveyor device unit 31; And controlling the conveyor device unit 31 in conjunction with each robot device unit 23 to receive the control command of the smart mobile device 10 to the conveyor device unit 31, A conveyor control unit (32) controlling the module (33) to receive a control command of the smart mobile device (10) from the smart mobile device (10); / RTI >
The robot control section 22,
A temperature sensor, a humidity sensor, a position sensor, a direction sensor, a hydraulic pressure sensor, an angle sensor, a wireless communication module, and the like corresponding to the first sensor 22a-1 to the nth sensor 22a-n (22a-1 to 22a-n), which is formed in each mechanical element of the robot apparatus section (23) and provides sensor data to the arcuino (22b) (22a); The sensor unit 22a can be attached to and detached from each sensor constituting the sensor unit 22a. The sensor unit 22a can be connected to the sensor unit 22a by an open- An arcuino 22b for providing an additional function to the robot apparatus unit 23 when connected thereto; An I / O interface 22c for transmitting and receiving signals and data to / from the conveyor control unit 32 under the control of the arduino 22b; / RTI >
The Arduino 22b,
In the robot device unit 23, the sensor-attached machine configuration is operated in accordance with the operation control command received from the smart mobile device 10 via the wireless network interface unit 21, (22a-1) when the mechanical structure of the robot apparatus unit (23) is in the normal operation state, and generates the operation average value information including the time when the sensor is turned on and the time when the output is turned off To 22a-n), and generates sensor average value information for the sensor data measured from the sensors (22a-22a-22a-22a-n) , It is analyzed as a failure with respect to the machine configuration, and the change rate of the operation time according to the operation control command for the machine configuration to which the sensor of each robot apparatus section 23 is attached When the sensor data measured from the sensor attached to the machine configuration exceeding the predetermined ratio does not exceed the threshold defined from the sensor average value information, (22b-1); Wherein the robot control learning system comprises:
센서 적정치 감지 모듈(22b-1)에 의한 각 로봇 장치부(23)의 센서가 부착된 기계구성에 대한 작동 제어 명령에 따른 작동 시간에 대한 변화 비율이 미리 설정된 비율을 초과하여 기계구성에 대한 고장으로 판단 시, 로봇 장치부(23) 전체에 대한 작동을 중지시킨 뒤, 스마트 모바일 디바이스(10)로 적어도 하나 이상의 동종의 다른 산업 로봇(20), 그리고 공장설비(30)의 컨베이어 장치부(31)에 대한 작동 제어 명령을, 작동이 중지된 로봇 장치부(23)에 대한 제거 이후 상태에서의 작동 주기로 변경하도록 요청하는 비교 판단 모듈(22b-2); 을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇 제어 학습 기반의 공장설비 자동화 시스템.
According to claim 1, the arduino 22b comprises:
The rate of change for the operation time according to the operation control command for the machine configuration attached with the sensor of each robot apparatus section 23 by the sensor-based position detection module 22b-1 exceeds a preset ratio, It is necessary to stop the operation of the entire robot apparatus unit 23 and to transmit the smart mobile device 10 to at least one or more other similar industrial robots 20 and a conveyor apparatus unit (22b-2) requesting to change the operation control command for the robot apparatus unit (31) to the operation cycle in the post-removal state for the robot apparatus unit (23) whose operation has been stopped; Wherein the robot control learning system further comprises:
센서 적정치 감지 모듈(22b-1)에 의한 각 로봇 장치부(23)의 센서가 부착된 기계구성에 대한 작동 제어 명령에 따른 작동 시간에 대한 변화 비율이 미리 설정된 비율을 초과하지는 않으나, 미리 설정된 비율을 초과하는 기계구성에 부착된 센서로부터 측정된 센서 데이터가 센서 평균값 정보로부터 정의된 임계치를 벗어나는 경우, 센서의 고장으로 분석 시, 이웃하는 두 개의 다른 로봇 장치부(23)에 의한 센서 데이터를 활용한 조정 센서 데이터 요청을, 스마트 모바일 디바이스(10)로 요청하여 수신한 뒤, 센서가 고장인 것으로 분석된 기계구성에 대한 센서 데이터로 활용하는 것을 특징으로 하는 로봇 제어 학습 기반의 공장설비 자동화 시스템.
In claim 2, the comparison determination module (22b-2)
Although the rate of change with respect to the operation time according to the operation control command for the machine configuration to which the sensor of each robot apparatus section 23 is attached by the sensor-based detection module 22b-1 does not exceed the preset ratio, When the sensor data measured from the sensor attached to the machine configuration exceeding the ratio deviate from the threshold value defined from the sensor average value information, sensor data by two neighboring robot apparatuses 23 Wherein the smart mobile device (10) requests and uses the used adjustment sensor data request as sensor data for a machine configuration analyzed as a failure after the smart mobile device (10) .
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