KR102119185B1 - Wood furniture production system - Google Patents
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Abstract
Description
본원은 가구 제작 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a furniture manufacturing system.
일반적으로 가구에 주로 사용되는 재료로는 목재, 플라스틱, 경금속, 강철, 대나무, 가죽과 천 등 다양한 재질이 이용되고 있다. 목재는 건축, 가구, 보드류, 펄프, 종이 등을 생산하는데 필요한 나무재료로서, 필요한 치수와 형태로 만들어 낸 나무재료를 의미한다.In general, various materials such as wood, plastic, light metal, steel, bamboo, leather and cloth are used as materials mainly used for furniture. Wood is a wood material needed to produce architecture, furniture, boards, pulp, paper, etc., and means wood materials made in the required dimensions and shapes.
가구는 쓰임에 따라 탁자, 선반, 소파(의자), 식탁, 책상, 책장, 옷장 등 다양하게 분류 가능하며, 사용되는 재료에 따라서 다양한 형상으로 제작될 수 있다. 맞춤 가구는 사용자가 원하는 형상(형태)로 제작이 가능하며, 가구에 사용되는 재료 또한 사용자가 원하는 재료로 선택이 가능하다.Furniture can be categorized in various ways, such as a table, shelf, sofa (chair), dining table, desk, bookcase, and wardrobe, and can be produced in various shapes depending on the materials used. Custom furniture can be produced in the shape (shape) desired by the user, and the material used for the furniture can also be selected as the material desired by the user.
가구의 생산에 있어서, 기계로 작업이 이루어지는 경우에 마감 처리, 표면이 매끄럽지 않은 부분, 색상이 일치하지 않는 경우 등의 불량률이 발생할 수 있는 문제점이 발생할 수 있다. In the production of furniture, a problem that a defect rate may occur, such as a finish, a non-smooth surface, or inconsistent color may occur when the machine is operated.
본원의 배경이 되는 기술은 한국공개특허공보 제10-2005-0026323호에 개시되어 있다.The background technology of the present application is disclosed in Korean Patent Publication No. 10-2005-0026323.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 상품 구매 정보를 수집하고, 가구 생산에 사용되는 목재를 선택 및 추천하여 사용자 맞춤형 가구를 생산할 수 있는 가구 생산 시스템을 제공하려는 것을 목적으로 한다. The present invention is to solve the problems of the above-described prior art, it is an object to provide a furniture production system capable of producing user-customized furniture by collecting product purchase information and selecting and recommending wood used for furniture production.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 생산된 가구의 불량을 검출하기 위해 이미지 정보를 수집하고, 인공신경망을 이용하여 사용자가 육안으로 확인할 수 없는 영역까지 정확하게 검출할 수 있는 가구 생산 시스템을 제공하려는 것을 목적으로 한다. The present application is to solve the problems of the prior art described above, and collects image information to detect defects in the produced furniture, and uses artificial neural networks to produce furniture that can accurately detect areas that the user cannot see with the naked eye. The aim is to provide a system.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 다양한 센서를 이용하여 가구 생산에 사용되는 가공 장비의 감속기의 내부 및 외부의 상태를 센싱하고, 기계에 구비된 복수개의 감속기 구동 정보를 고려하여, 복수의 가공 장비 각각에 포함된 감속기의 구동을 제어하여, 감속기의 고장 원인에 대한 해결책을 제시할 수 있는 가구 생산 시스템을 제공하려는 것을 목적으로 한다. The present application is to solve the above-described problems of the prior art, by using a variety of sensors to sense the internal and external state of the reducer of the processing equipment used for furniture production, taking into account the driving information of a plurality of reducers provided in the machine , It is an object of the present invention to provide a furniture production system that can control a drive of a reducer included in each of a plurality of processing equipments and provide a solution to a cause of failure of the reducer.
다만, 본원의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.However, the technical problems to be achieved by the embodiments of the present application are not limited to the technical problems as described above, and other technical problems may exist.
상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 일 실시예에 따른 가구 생산 시스템은, 사용자 맞춤형 가구 생산을 위해 상품 구매 정보를 수집하는 구매 정보 수집부, 상기 가구 상품 구매 정보에 연계된 목재 가공 정보에 기반하여, 목재로된 베이스 부재 중 적어도 어느 하나의 베이스 부재를 선택하는 목재 선택부, 상기 목재 선택부의 선택 결과 및 상기 가구 상품 구매 정보에 기반하여 복수의 목재 가공 장비 중 적어도 어느 하나의 목재 가공 장비의 구동 신호를 생성하는 구동부, 3차원 측정기를 이용하여 생산된 가구의 이미지 정보를 획득하는 이미지 획득부 및 상기 이미지 획득부에서 획득된 상기 이미지 정보를 입력으로 하고 불량 여부를 출력으로 하는 학습을 통해 구축된 인공신경망을 이용하여 상기 생산된 가구의 불량 여부를 판단하는 판단부를 포함할 수 있다. As a technical means for achieving the above technical problem, the furniture production system according to an embodiment of the present application, a purchase information collection unit for collecting product purchase information for user-customized furniture production, wood linked to the furniture product purchase information Based on the processing information, at least one of a plurality of wood processing equipment on the basis of the wood selection unit for selecting at least one of the base member of the wood base member, the selection result of the wood selection unit and the furniture product purchase information A driving unit for generating a driving signal of a wood processing equipment, an image acquiring unit for acquiring image information of furniture produced using a 3D measuring device, and the image information acquired by the image acquiring unit as input and outputting whether or not it is defective It may include a determination unit for determining whether the produced furniture is defective by using an artificial neural network constructed through learning.
본원의 일 실시예에 따르면, 목재로된 베이스 부재가 구비된 환경 정보를 수집하는 외부 환경 정보 수집부를 더 포함하되, 상기 목재 선택부는, 상기 외부 환경 정보에 더 기반하여 목재로된 베이스 부재 중 적어도 어느 하나의 베이스 부재를 선택할 수 있다. According to one embodiment of the present application, further comprising an external environmental information collecting unit for collecting environmental information provided with a wooden base member, wherein the wood selecting unit further comprises at least one of the wooden base members based on the external environmental information. Either base member can be selected.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 외부 환경 수집부의 환경 정보에 기반하여 목재 보관 장소에 구비된 온도 조절 장치 중 적어도 어느 하나의 조절 장치를 제어하는 온도 제어부를 더 포함할 수 있다. According to the exemplary embodiment of the present application, a temperature control unit controlling at least one of the temperature control devices provided in the wood storage location based on the environment information of the external environment collection unit may be further included.
본원의 일 실시예에 따르면, 목재의 상태 정보를 검출하는 목재 상태 정보 검출부를 더 포함하되, 상기 목재 상태 정보 검출부, 상기 목재로된 베이스 부재가 원목인 경우, 상기 베이스 부재의 갈라짐, 옹이, 썩정이 중 적어도 어느 하나의 불량 정보를 검출할 수 있다. According to an embodiment of the present application, further comprising a wood state information detection unit for detecting the state information of the wood, the wood state information detection unit, if the base member made of wood is wood, cracks, knots, rots of the base member At least one of the defective information can be detected.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 판단부는, 상기 목재 상태 정보 검출부에서 검출된 상기 베이스 부재의 갈라짐, 옹이, 썩정이 중 적어도 어느 하나의 상기 불량 정보가 임계값 이상인 경우를 판단하되, 상기 구동부는, 상기 판단부에서 판단된 상기 불량 정보가 임계값 이상인 경우, 복수의 목재 가공 장비 중 적어도 어느 하나의 목재 가공 장비의 구동 신호를 생성할 수 있다. According to an embodiment of the present application, the determination unit determines whether the failure information of at least one of the cracks, knots, and rots of the base member detected by the wood condition information detection unit is greater than or equal to a threshold value, wherein the driving unit comprises: When the defect information determined by the determination unit is greater than or equal to a threshold, a driving signal of at least one wood processing equipment among a plurality of wood processing equipment may be generated.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 복수의 목재 가공 장비는, 구멍 가공 장비, 봉제 장비, 절단 장비, 접착 장비, 조립 장비, 연마 장비를 포함할 수 있다. According to one embodiment of the present application, the plurality of wood processing equipment may include hole processing equipment, sewing equipment, cutting equipment, adhesive equipment, assembly equipment, and polishing equipment.
본원의 일 실시예에 따르면, 미리 설정된 가구의 판단 기준에 기반하여 생산된 가구의 성능을 판단하는 성능 판단부를 포함하되, 상기 성능 판단부는, 안정성, 정적 강도 및 내구성, 표면 처리, 절연 저항, 내전압, 재료 중 적어도 어느 하나의 성능을 판단할 수 있다. According to an embodiment of the present application, including a performance determining unit for determining the performance of the furniture produced based on the predetermined criteria of the furniture, the performance determining unit, stability, static strength and durability, surface treatment, insulation resistance, withstand voltage , It is possible to determine the performance of at least one of the materials.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 상품 구매 정보와 가구에 사용된 목재 및 부품 정보에 기반하여 가격을 산출하는 가격 산출부를 더 포함할 수 있다.According to one embodiment of the present application, a price calculation unit may be further included to calculate a price based on the product purchase information and wood and parts information used for furniture.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 복수의 목재 가공 장비 중 적어도 어느 하나의 목재 가공 장비를 제어하기 위한 지능형 제어 감속장치를 더 포함하되, 상기 지능형 제어 감속장치는, 복수의 센서를 이용하여 목재 가공 장비에 구비된 복수의 감속기의 상태를 센싱하는 센서부, 상기 복수의 감속기 중 적어도 어느 하나의 감속기의 구동 정보 및 감속기에 포함된 복수의 부품들 각각에 대한 실시간 센서 결과 데이터, 정비 이력, 교체 시기 및 고장 이력 데이터 중 적어도 어느 하나를 포함하느 정비 데이터를 수집하는 수집부, 센싱 정보 및 상기 구동 정보를 기반으로 감속기의 상태 정보를 생성하는 생성부 및 감속기의 상기 상태 정보를 고려하여 감속기의 동작을 제어하는 제어 신호를 생성하는 제어부를 포함할 수 있다. According to one embodiment of the present application, further comprising an intelligent control reduction device for controlling at least one of the plurality of wood processing equipment wood processing equipment, the intelligent control reduction device, wood processing using a plurality of sensors Sensor unit for sensing the states of a plurality of reducers provided in the equipment, driving information of at least one of the plurality of reducers, and real-time sensor result data, maintenance history, replacement time for each of a plurality of parts included in the reducer And a collection unit for collecting maintenance data including at least one of failure history data, a generating unit for generating status information of the reduction gear based on the sensing information and the driving information, and the reduction gear operation in consideration of the state information of the reduction gear. It may include a control unit for generating a control signal to control.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 구동부는, 상기 제어부에서 생성된 제어 신호에 기반하여, 감속기의 구동을 제어할 수 있다. According to one embodiment of the present application, the driving unit may control driving of the reduction gear based on a control signal generated by the control unit.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 제어부는 수집된 복수의 감속기 상기 구동 정보 및 상기 센싱 정보를 고려하여, 상기 감속기 각각의 동작을 제어하는 상기 제어 신호를 생성하되, 상기 구동부는 생성된 복수의 감속기 각각에 대한 상기 제어 신호에 기반하여 복수의 감속기 각각의 구동을 제어할 수 있다. According to one embodiment of the present application, the control unit generates the control signals for controlling the operation of each of the reducers in consideration of the collected plurality of reducers and the driving information and the sensing information, wherein the driving unit generates the plurality of reducers The driving of each of the plurality of speed reducers may be controlled based on the control signal for each.
상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본원을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.The above-described problem solving means are merely exemplary and should not be construed as limiting the present application. In addition to the exemplary embodiments described above, additional embodiments may exist in the drawings and detailed description of the invention.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 상품 구매 정보를 수집하고, 가구 생산에 사용되는 목재를 선택 및 추천하여 사용자 맞춤형 가구를 생산할 수 있다.According to the above-described problem solving means of the present application, it is possible to collect product purchase information and select and recommend wood used for furniture production to produce customized furniture.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 생산된 가구의 불량을 검출하기 위해 이미지 정보를 수집하고, 인공신경망을 이용하여 사용자가 육안으로 확인할 수 없는 영역까지 정확하게 할 수 있다.The present application is intended to solve the problems of the prior art described above, and collects image information in order to detect defects in the produced furniture, and it is possible to accurately use an artificial neural network to an area that the user cannot visually confirm.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 다양한 센서를 이용하여 가구 생산에 사용되는 가공 장비의 감속기의 내부 및 외부의 상태를 센싱하고, 기계에 구비된 복수개의 감속기 구동 정보를 고려하여, 복수의 가공 장비 각각에 포함된 감속기의 구동을 제어하여, 감속기의 고장 원인에 대한 해결책을 제시할 수 있는 가구 생산 시스템을 제공 할 수 있다.The present application is to solve the above-described problems of the prior art, by using a variety of sensors to sense the internal and external state of the reducer of the processing equipment used for furniture production, taking into account the driving information of a plurality of reducers provided in the machine , By controlling the operation of the reducer included in each of the plurality of processing equipment, it is possible to provide a furniture production system that can provide a solution to the cause of the failure of the reducer.
다만, 본원에서 얻을 수 있는 효과는 상기된 바와 같은 효과들로 한정되지 않으며, 또 다른 효과들이 존재할 수 있다.However, the effects obtainable herein are not limited to the above-described effects, and other effects may exist.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 가구 생산 시스템의 개략적인 시스템도이다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 가구 생산 시스템의 개략적인 블록도이다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 가구 생산 시스템의 목재 상태 정보 검출을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 가구 생산 시스템의 불량 검출을 설명하기 위한 도면이다.
도5는 본원의 일 실시예에 따른 가구 생산 시스템의 지능형 제어 감속 장치의 개략적인 블록도이다.
도6은 본원의 일 실시예에 따른 가구 생산 시스템의 지능형 제어 감속 장치의 개략적인 구성도이다.1 is a schematic system diagram of a furniture production system according to an embodiment of the present application.
2 is a schematic block diagram of a furniture production system according to an embodiment of the present application.
3 is a view for explaining the detection of wood condition information of a furniture production system according to an embodiment of the present application.
4 is a view for explaining a defect detection of a furniture production system according to an embodiment of the present application.
5 is a schematic block diagram of an intelligent control reduction device of a furniture production system according to an embodiment of the present application.
6 is a schematic configuration diagram of an intelligent control reduction device of a furniture production system according to an embodiment of the present application.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, embodiments of the present application will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art to which the present application pertains may easily practice. However, the present application may be implemented in various different forms and is not limited to the embodiments described herein. In addition, in order to clearly describe the present application in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and like reference numerals are assigned to similar parts throughout the specification.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결" 또는 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. Throughout this specification, when a part is "connected" to another part, it is not only "directly connected", but also "electrically connected" or "indirectly connected" with another element in between. "It also includes the case where it is.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에", "상부에", "상단에", "하에", "하부에", "하단에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.Throughout the present specification, when a member is positioned on another member “on”, “on the top”, “top”, “bottom”, “bottom”, “bottom”, this means that one member is attached to another member. This includes cases where there is another member between the two members as well as when in contact.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Throughout this specification, when a part “includes” a certain component, it means that the component may further include other components, not to exclude other components, unless otherwise stated.
가구 생산 시스템은, 사용자 맞춤형 가구를 생산하기 위한 것으로서, 가구 생산에 사용되는 재료를 추천할 수 있고, 가구 생산에 사용되는 가공 장비의 구동을 제어할 수 있으며, 생산된 가구의 불량 여부 등을 검출할 수 있다. The furniture production system is for producing user-customized furniture, can recommend materials used for furniture production, can control the operation of processing equipment used for furniture production, and detects defects in the furniture produced. can do.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 가구 생산 시스템의 개략적인 시스템도이다.1 is a schematic system diagram of a furniture production system according to an embodiment of the present application.
도1을 참조하면, 가구 생산 시스템(10)은 사용자 단말(30)로 상품 구매 정보 메뉴를 제공할 수 있다. 예를 들어, 가구 생산 시스템(10)이 제공하는 어플리케이션 프로그램을 사용자 단말(30)이 다운로드하여 설치하고, 설치된 어플리케이션을 통해 상품 구매 정보 메뉴가 제공될 수 있다.Referring to FIG. 1, the
본원의 일 실시예에 따르면, 가구 생산 시스템(10)은 사용자 맞춤형 가구 생산을 위해 상품 구매 정보를 수집하고, 가구 상품 구매 정보에 연계된 목재 가공 정보에 기반하여, 목재로된 베이스 부재 중 적어도 어느 하나의 베이스 부재를 선택할 수 있다. 또한, 가구 생산 시스템(10)은선택된 베이스 부재 및 가구 상품 구매 정보에 기반하여 복수의 목재 가공 장비 중 적어도 어느 하나의 목재 가공 장비의 구동 신호를 생성할 수 있다. According to one embodiment of the present application, the
또한, 가구 생산 시스템(10)은 생산된 가구 이미지 정보를 이용하여 불량 여부를 검출하기 위한 학습을 통해, 최종 생산된 가구 이미지 정보의 불량 여부를 판단할 수 있다. In addition, the
또한, 가구 생산 시스템(10)은 목재 가공 장비의 상태 정보에 기반하여, 복수의 목재 가공 장비를 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다. In addition, the
일예로, 가구 생산 시스템(10)은 사용자 단말(30)과 데이터, 콘텐츠, 각종 통신 신호를 네트워크를 통해 송수신하고, 데이터 저장 및 처리의 기능을 가지는 모든 종류의 서버, 단말, 또는 디바이스를 포함할 수 있다.For example, the
사용자 단말(30)은 네트워크를 통해 가구 생산 시스템(10)과 연동되는 디바이스로서, 예를 들면, 스마트폰(Smartphone), 스마트패드(Smart Pad), 태블릿 PC, 웨어러블 디바이스 등과 PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communication), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말기 같은 모든 종류의 무선 통신 장치 및 데스크탑 컴퓨터, 스마트 TV와 같은 고정용 단말기일 수도 있다. The
가구 생산 시스템(10) 및 사용자 단말(30)간의 정보 공유를 위한 네트워크(40)의 일 예로는 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5G 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 유무선 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, Wifi 네트워크, NFC(Near Field Communication) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함될 수 있으며, 이에 한정된 것은 아니다.Examples of the
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 가구 생산 시스템의 개략적인 블록도이다.2 is a schematic block diagram of a furniture production system according to an embodiment of the present application.
도2를 참조하면, 가구 생산 시스템(10)은 구매 정보 수집부(11), 목재 선택부(12), 구동부(13), 이미지 획득부(14), 판단부(15), 외부 환경 정보 수집부(16), 목재 상태 정보 검출부(17), 성능 판단부(18) 및 가격 산출부(19)를 포함할 수 있다. 다만, 가구 생산 시스템(10)의 구성이 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 가구 생산 시스템(10)은 수집한 데이터를 저장하기 위한 데이터베이스, 가구 생산에 필요한 정보들을 제공받기 위한 외부 서버 등을 더 포함할 수 있다. Referring to FIG. 2, the
본원의 일 실시예에 따르면, 구매 정보 수집부(11)는 사용자 맞춤형 가구 생산을 위해 상품 구매 정보를 수집할 수 있다. 구매 정보 수집부(11)는 사용자 단말(미도시)로부터 상품 구매 정보를 수집할 수 있다. 상품 구매 정보는, 사용자가 구매하고자 하는 가구의 종류, 제품명, 용도, 재료, 치수 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 가구의 종류는, 책상, 의자, 서랍, 선반, 책장 등을 포함할 수 있다. 또한, 가구의 제품명은, 기존의 생산되어 있는 제품의 제품명일 수 있다. 또한, 가구의 용도는, 가정용, 사무용, 학교용 등 가구가 사용되는 용도에 관한 것을 포함할 수 있다. 또한, 가구의 치수는, 사용자가 기존의 가구 제품이 아닌 맞춤 가구를 생산하고자 할 때 폭, 넓이, 높이, 등을 포함하는 정보일 수 있다.According to one embodiment of the present application, the purchase
본원의 일 실시예에 따르면, 구매 정보 수집부(11)는 사용자 단말(미도시)로 기성 제품 정보 항목을 제공할 수 있다. 사용자는 사용자 단말(미도시)에 표시된 기성 제품 정보 항목 중 적어도 어느 하나를 선택할 수 있다. 구매 정보 수집부(11)는 사용자 단말(미도시)로 제공받은 기성 제품 정보 항목에 대한 사용자 입력 정보에 기반하여, 사용자 맞춤형 가구 생산을 위한 상품 구매 정보를 수집할 수 있다. 여기서, 기성 제품 정보 항목은, 가구의 종류, 제품명, 용도, 재료, 치수 등을 포함할 수 있다. 기성 제품은, 이전에 미리 생산된 가구 제품을 의미할 수 있다.According to one embodiment of the present application, the purchase
본원의 일 실시예에 따르면, 목재 선택부(12)는 가구 상품 구매 정보에 연계된 목재 가공 정보에 기반하여, 목재로된 베이스 부재 중 적어도 어느 하나의 베이스 부재를 선택할 수 있다. 일예로, 목재 가공 정보는 베이스 부재의 폭, 길이, 수량 등을 포함할 수 있다. 또한, 목재 가공 정보는 목재의 종류를 포함할 수 있다. 예를 들어, 가구 상품 구매 정보가 사무용 책상일 경우, 목재 선택부(12)는 사무용 책상 정보와 연계된 목재 가공 정보에 기반하여, 목재로된 베이스 부재를 선택할 수 있다. 예를 들어, 사무용 책상 정보와 연계된 목재로된 베이스 부재는 합판 부재일 수 있다. 목재 선택부(12)는 가구의 사용 용도, 크기, 현재 사용 가능한 베이스 부재를 고려하여 복수의 베이스 부재 중 적어도 어느 하나를 선택할 수 있다.According to one embodiment of the present application, the
목재는 수목의 뿌리줄기가지 또는 나무 전체가 쓰이지만 특별한 경우를 제외하고는 보통 이용되는 것은 수간(樹幹)이다. 목재에는 침엽수재와 활엽수재가 있는데, 구성요소가 각각 다르다. 주성분은 셀룰로스, 헤미셀룰로스, 리그닌이며, 기타 부성분도 포함하고 있다. 비중은 수종에 따라 다르나 일반적으로 침엽수재는 0.3~0.9, 활엽수재는 0.2~1.3의 범위이다. 통상적인 대기 조건하에서 15 내외의 수분을 포함하며, 흡방습(吸放濕)에 따라 팽윤 수축한다. 용도는 건축, 가구, 포장상자, 선박, 차량, 갱목, 침목(枕木), 전주, 악기, 운동구, 합판 등 종류에 따라 다양하다.The rootstock of the tree or the entire tree is used, but the tree is usually used except in special cases. There are coniferous and hardwoods in wood, each with different components. The main ingredients are cellulose, hemicellulose, and lignin, and other minor ingredients are also included. The specific gravity varies depending on the species, but in general, the coniferous material ranges from 0.3 to 0.9 and the hardwood material ranges from 0.2 to 1.3. Under normal atmospheric conditions, it contains about 15 moisture, and swells and contracts according to moisture absorption and moisture absorption. Applications vary depending on the type of construction, furniture, packaging boxes, ships, vehicles, shafts, sleepers, electric poles, musical instruments, sports equipment, and plywood.
본원의 일 실시예에 따르면, 목재 선택부(12)는 표면 강도, 파괴변수, 탄성계수, 압축강도, 수축률 중 적어도 어느 하나를 고려하여, 베이스 부재를 선택할 수 있다. 여기서, 표면 강도 (Janka Hardness)는 쇠공이 떨어져 나무에 절반이 박히는 힘의 크기를 나타내며, 표면 강도가 클수록 표면 강도가 좋은 것이고, 단위는 파운드(lb)를 사용한다. 파괴계수(Modulus of Rupture)는 판재의 가운데에 얼마나 힘을 가해야 부러지는지를 나타내며, 파괴계수가 클 수록 튼튼한 나무이며, 단위는 평방 인치당 파운드(lb / square-inch)이다. 탄성계수(Modulus of Elasticity)는 나무가 얼마나 잘 휘냐를 나타내며, 큰 값일 수록 잘 휘지 않으며, 이 값이 작은 나무는 선반으로 쓸 때 지지 기둥이 없으면 축 처질 가능성이 있다고 볼 수 있으며, 단위는 평방 인치당 파운드(lb / square-inch)이다. 압축강도(Crushing Strenght)는 얼마나 큰 힘으로 판재의 양끝에서 압축을 해야 부러지냐를 나타내며, 단위는 평방인치당 파운드(lb / square-inch)이다. 수축률(Shrinkage)은 나무가 살아있는 상태 대비 오븐 건조를 했을 때 얼마나 수축되느냐를 표시하며, R은 반지름방향(Radial), T는 접선방향(Tangential), V는 R과 T를 반영한 체적의 수축량, T/R은 반지름방향 대비 접선방향의 수축률 비율이다.According to one embodiment of the present application, the
예시적으로 목재로된 베이스 부재는, 스프러스(Sqruce, 가문비나무), 라디에타 파인 (Radiata Pine, 뉴송), 레드파인(Scots Pine, 사스나), 엘리오티파인 (Slash Pine, 미송, 브라질송), 적삼목 (Western Red Cedar), 고무나무 (Rubberwood), 멀바우(Merbau), 앨더 (Red Alder, 오리나무), 자작나무(Silver Birch), 애쉬 (Ash, 물푸레나무) 등 원목 부재를 포함할 수 있다. 스프러스의 물성은 비중: 0.41, 표면강도 = 377, 파괴계수 = 9,130, 탄성계수 = 1,406,000, 압축강도 = 5,150, 수축률: R = 3.9%, T = 8.2%, V = 12.1%, T/R = 2.1 이다. 라디에타 파인의 물성은 비중: 0.51, 표면강도 = 710, 파괴계수 = 11,480, 탄성계수 = 1,458,000, 압축강도 = 6.030, 수축률: R = 3.4%, T = 6.7%, V = 10.7%, T/R = 2.0이다. 레드파인의 물성은, 비중: 0.55, 표면강도 = 540, 파괴계수 = 12.080, 탄성계수 = 1,461,000, 압축강도 = 6,020, 수축률: R = 5.2%, T = 8.3%, V = 13.6 %, T/R = 1.6이다. 엘리오티파인의 물성은, 비중: 0.65, 표면강도 = 760, 파괴계수 = 16,300, 탄성계수 = 1,980,000, 압축강도 = 8,140, 수축률: R = 5.4%, T = 7.6%, V = 12.1 %, T/R = 1.4이다. 적삼목의 물성은, 비중: 0.37, 표면강도 = 350, 파괴계수 = 7,500, 탄성계수 = 1,110,000, 압축강도 = 4,560, 수축률: R = 2.4%, T = 5.0%, V = 6.8%, T/R = 2.1이다. 고목나무의 물성은, 비중: 0.59, 표면강도 = 960, 파괴계수 = 10,420, 탄성계수 = 1,314,000, 압축강도 = 6,110, 수축률: R = 2.3%, T = 5.1%, V = 7.5%, T/R = 2.2이다. 멀바우의 물성은, 비중: 0.83, 표면강도 = 1,710, 파괴계수 = 20,700, 탄성계수 = 2,465,000, 압축강도 = 10,600, 수축률: R = 2.7%, T = 4.6%, V = 7.8%, T/R = 1.7이다. 앨더의 물성은, 비중: 0.47, 표면강도 = 590, 파괴계수 = 9,800, 탄성계수 = 1,380,000, 압축강도 = 5,820, 수축률: R = 4.4%, T = 7.3%, V = 12.6%, T/R = 1.7이다. 자작나무의 물성은, 비중: 0.66, 표면강도 = 1,210, 파괴계수 = 16,570, 탄성계수 = 2,024,000이다. 애쉬의 물성은, 비중: 0.65, 표면강도 = 1,480, 파괴계수 = 15,020, 탄성계수 = 1,785,000, 압축강도 = 7,400, 수축률: R = 5.7%, T = 9.6%, V = 15.3 %, T/R = 1.7이다. Exemplary wooden base members include: Spruce (Sqruce), Radiata Pine (New Song), Red Pine (Scots Pine, Sasna), Elliot Pine (Slash Pine, Misong, Brazilian Song), May include solid wood members such as Western Red Cedar, Rubberwood, Merbau, Red Alder, Silver Birch, Ash, Ash, etc. . Specific properties of spruce: 0.41, surface strength = 377, fracture coefficient = 9,130, elastic modulus = 1,406,000, compressive strength = 5,150, shrinkage: R = 3.9%, T = 8.2%, V = 12.1%, T/R = 2.1 to be. Physical properties of radiata pine: specific gravity: 0.51, surface strength = 710, fracture modulus = 11,480, modulus of elasticity = 1,458,000, compressive strength = 6.030, shrinkage: R = 3.4%, T = 6.7%, V = 10.7%, T/R = 2.0. Properties of Red Pine, specific gravity: 0.55, surface strength = 540, fracture coefficient = 12.080, elastic modulus = 1,461,000, compressive strength = 6,020, shrinkage: R = 5.2%, T = 8.3%, V = 13.6 %, T/R = 1.6. The properties of Elliottine, specific gravity: 0.65, surface strength = 760, fracture coefficient = 16,300, elastic modulus = 1,980,000, compressive strength = 8,140, shrinkage: R = 5.4%, T = 7.6%, V = 12.1 %, T/ R = 1.4. Physical properties of red cedar, specific gravity: 0.37, surface strength = 350, fracture coefficient = 7,500, elastic modulus = 1,110,000, compressive strength = 4,560, shrinkage: R = 2.4%, T = 5.0%, V = 6.8%, T/R = 2.1. Physical properties of dead trees: specific gravity: 0.59, surface strength = 960, fracture coefficient = 10,420, elastic modulus = 1,314,000, compressive strength = 6,110, shrinkage: R = 2.3%, T = 5.1%, V = 7.5%, T/R = 2.2. The properties of Mulbau, specific gravity: 0.83, surface strength = 1,710, fracture coefficient = 20,700, elastic modulus = 2,465,000, compressive strength = 10,600, shrinkage: R = 2.7%, T = 4.6%, V = 7.8%, T/R = 1.7. Alder's physical properties are: specific gravity: 0.47, surface strength = 590, fracture coefficient = 9,800, elastic modulus = 1,380,000, compressive strength = 5,820, shrinkage: R = 4.4%, T = 7.3%, V = 12.6%, T/R = 1.7. The properties of the birch are: specific gravity: 0.66, surface strength = 1,210, fracture coefficient = 16,570, elastic modulus = 2,024,000. Ash physical properties are: specific gravity: 0.65, surface strength = 1,480, fracture coefficient = 15,020, elastic modulus = 1,785,000, compressive strength = 7,400, shrinkage: R = 5.7%, T = 9.6%, V = 15.3 %, T/R = 1.7.
또한, 목재로된 베이스 부재는, 순수한 나무가 아닌 나무를 2차 가공하여 사용하기 편하게 만든 판재를 포함할 수 있다. 판재는 합판, MDF, PB, 집성목 등을 포함할 수 있다. 여기서 합판은, 얇게 만든 나무를 여러 장 겹쳐서 만들어진 것으로, 사이에 본드를 발라 접착시키게 되며, 일반 합판, 미송 합판, 오동 합판, 자작 합판 등을 포함할 수 있다. In addition, the base member made of wood may include a plate material that is made to be easy to use by secondary processing of wood that is not pure wood. The plate material may include plywood, MDF, PB, aggregate wood, and the like. Here, the plywood is made by stacking a plurality of thin woods, and is bonded with a bond between them, and may include general plywood, pine needle plywood, paulownia plywood, own plywood, and the like.
다만, 앞서 설명된 베이스 부재에 한정되는 것은 아니며, 목재로된 베이스 부재는 가구를 생산하기에 적합한 목재 부재를 더 포함할 수 있다.However, it is not limited to the base member described above, and the base member made of wood may further include a wood member suitable for producing furniture.
앞서 설명된 목재 베이스 부재는, 건조, 가공이 중요하며, 해당 부재가 구비되는 공간의 온도, 습도 또한 중요하다. In the wood base member described above, drying and processing are important, and the temperature and humidity of the space in which the member is provided are also important.
본원의 일 실시예에 따르면, 외부 환경 수집부(16)는 목재로된 베이스 부재가 구비된 환경 정보를 수집할 수 있다. 목재로된 베이스 부재가 구비된 환경 정보는 목재 보관 장소의 환경 정보일 수 있다. 목재 보관 장소는 하나의 종류의 목재들이 각각 구비된 장소일 수 있다. 또한, 목재 보관 장소는 복수의 종류의 목재들이 구비된 장소일 수 있다. 외부 환경 수집부(16)는 목재 보관 장소의 온도, 습도, 공기 상태, 먼지(분진)의 농도 등을 수집할 수 있다. 외부 환경 수집부(16)는 온도, 습도, 공기 상태, 먼지(분진)의 농도를 수집할 수 있는 장치를 이용하여 환경 정보를 수집할 수 있다. According to one embodiment of the present application, the external
본원의 일 실시예에 따르면, 온도 제어부(미도시)는 외부 환경 수집부(16)에서 수집된 환경 정보에 기반하여 목재 보관 장소에 구비된 온도 조절 장치 중 적어도 어느 하나의 조절 장치를 제어할 수 있다. 온도 조절 장치는, 온도, 습도, 공기 상태, 먼지(분진)의 농도 등을 조절하기 위한 장치를 포함할 수 있다. 온도 제어부(미도시)는 목재 보관 장소에 구비된 목재의 종류 및 환경 정보에 기반하여 온도 조절 장치 중 적어도 어느 하나의 조절 장치를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하고, 조절 장치를 제어할 수 있다. 일예로, 온도 제어부(미도시)는 외부 환경 수집부(16)에서 수집된 환경 정보가 미리 설정된 조건에 만족하지 않는 경우, 목재 보관 장소에 구비된 온도 조절 장치 중 적어도 어느 하나의 조절 장치를 제어 할 수 있다. 목재는, 환경 정보에 따라 보관 중에도 변형이 가능하기 때문에 외부 환경 수집부(16)에서 수집된 정보에 기반하여 목재 보관 장소에 구비된 온도 조절 장치에 구비된 조절 장치를 제어함으로써, 목재를 변형 없이 보관할 수 있다. According to one embodiment of the present application, the temperature control unit (not shown) may control at least one of the temperature control devices provided in the wood storage place based on the environmental information collected from the external
본원의 일 실시예에 따르면, 목재 선택부(12)는 외부 환경 정보에 기반하여 목재로된 베이스 부재 중 적어도 어느 하나의 부재를 선택할 수 있다. 예를 들어, 목재 선택부(12)는 외부 환경 수집부(16)에서 수집된 환경 정보가 미리 설정된 조건에 만족하지 않는 경우, 외부 환경에도 변화가 없는 목재로된 베이스 부재를 선택할 수 있다. 즉, 외부 환경 정보에 변화가 발생할 수 있는 목재를 제외하고, 목재로된 베이스 부재를 선택함으로써, 불량이 없는 가구를 생산할 수 있다. According to one embodiment of the present application, the
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 가구 생산 시스템의 목재 상태 정보 검출을 설명하기 위한 도면이다.3 is a view for explaining the detection of wood condition information of a furniture production system according to an embodiment of the present application.
본원의 일 실시예에 따르면, 목재 상태 정보 검출부(17)는 목재의 상태 정보를 검출할 수 있다. 목재 상태 정보 검출부(17)는 이미지 획득 장치 등을 이용하여 목재의 상태 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, 목재 상태 정보 검출부(17)는 목재로된 베이스 부재가 원목일 경우, 베이스 부재(예를 들어, 원목)의 갈라짐, 옹이, 썩정이 중 적어도 어느 하나의 불량 정보(1)를 검출할 수 있다. 일예로, 목재 상태 정보 검출부(17)는 이미지 획득 장치에서 수집된 목재의 상태 정보에 기반하여, 타 영역과 상이한 모양(형태) 존재 여부, 명암 정보에 기반하여 목재로된 베이스 부재에서 불량 정보를 검출할 수 있다. According to one embodiment of the present application, the wood condition
또한, 판단부(15)는, 목재 상태 정보 검출부(17)에서 검출된 베이스 부재의 갈라짐, 옹이, 썩정이 중 적어도 어느 하나의 불량 정보가 임계값 이상인 경우를 판단할 수 있다. 구동부(13)는, 판단부(15)에서 판단된 불량 정보가 임계값 이상인 경우, 복수의 목재 가공 장비 중 적어도 어느 하나의 목재 가공 장비의 구동 신호를 생성할 수 있다. 예를 들어 도3을 참조하면, 구동부(13)는 판단부(15)에서 판단된 불량 정보가 임계값 이상인 경우, 해당 불량 정보가 검출된 베이스 부재의 영역(1)에 추가 공정 처리를 하기 위해, 목재 가공 장비의 구동 신호를 생성할 수 있다. Further, the
예시적으로, 도3을 참조하면, 판단부(15)는, 목재 상태 검출부(17)에서 검출된 원목의 제1영역에서 불량 정보(1)를 이용하여 제1영역에서의 불량 정보(1)가 임계값 이상인 경우를 판단할 수 있다. 구동부(13)는 판단부(15)에서 판단된 불량 정보가 임계값 이상인 경우, 복수의 목재 가공 장비 중 연마 장비의 구동하기 위한 구동 신호를 생성할 수 있다. Exemplarily, referring to FIG. 3, the
본원의 일 실시예에 따르면, 구동부(13)는 목재 선택부(12)의 선택 결과 및 가구 상품 구매 정보에 기반하여 복수의 목재 가공 장비 중 적어도 어느 하나의 목재 가공 장비의 구동 신호를 생성할 수 있다. 예를 들어, 복수의 목재 가공 장비는, 구멍 가공 장비, 봉제 장비, 절단 장비, 접착 장비, 조립 장비, 연마 장비 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예들 들어, 구동부(13)는 목재 선택부(12)가 선택한 베이스 부재의 특성에 기반하여 목재 가공 장비 중 제 1 목재 가공 장비를 구동하기 위한 구동 신호를 생성할 수 있다. 구동부(13)는 목재 선택부(12)가 선택한 베이스 부재가 제1원목일 경우, 제1원목에 적합한 제1목재 가공 장비를 구동하기 위한 구동 신호를 생성할 수 있다. 일예로, 구동부(13)는 가구 상품 구매 정보 중 치수 정보에 기반하여 복수의 목재 가공 장비 중 제 2 목재 가공 장비의 구동 신호를 생성할 수 있다. 구동부(13)는 가구에 사용되는 목재를 절단 및 가공하기 위해 복수의 목재 가공 장비 중 적어도 어느 하나의 목재 가공 장비의 구동 신호를 생성할 수 있다.According to one embodiment of the present application, the driving
예시적으로, 구동부(13)는 목재 선택부(12)의 선택 결과가 제 1 목재(예를 들어, 합판)이고, 가구 상품 구매 정보가 제1 정보(예를 들어, 기성 제품인 사무용 책상)인 경우, 해당 정보에 기반하여 복수의 목재 가공 장비 중 구멍 가공 장비, 절단 장비, 조립 장비의 구동 신호를 생성할 수 있다. 구동부(13)는 구멍 가공 장비가 제 1 목재의 제1영역 및 제 2 영역에 지름 3cm 구멍이 가공되도록 하는 구동 신호를 생성할 수 있다. 또한, 구동부(13)는 목재 선택부(12)의 선택 결과가 제 1 목재(예를 들어, 합판)이고, 가구 상품 구매 정보가 제1 정보(예를 들어, 기성 제품인 사무용 책상)인 경우, 가구 상품 구매 정보에 포함된 치수 정보에 기반하여 제1 목재를 해당 치수에 맞게 절단되도록 절단 장비의 구동 신호를 생성할 수 있다. For example, in the driving
본원의 일 실시예에 따르면, 이미지 획득부(14)는 3차원 측정기를 이용하여 생산된 가구의 이미지 정보를 획득할 수 있다. 3차원 측정기는, 측정기의 좌표방향을 X축, 전후 방향을 Y축, 상하방향을 Z축으로 하여 공작물의 치수 및 형상을 측정하는 기기이다. 프로브(probe)를 측정면에 접촉시키면 1점의 정보가 3축 동시에 측정되고 마이크로컴퓨터 등에 접속해서 고정도로 혹은 신속히 데이터처리가 되어 기억을 할 수 있다. 측정점이 많고 복잡한 형상의 물체는 더욱 효과가 있고 종래에는 측정하기가 극히 곤란하였던 자유곡면 등의 측정이 용이해졌다. 또한, 이미지 획득부(14)는 최종 생산된 가구를 촬영 장치 등을 이용하여 생산된 가구의 이미지 정보를 획득할 수 있다. 이때, 이미지 획득부(14)는 전면, 후면, 상면, 좌측면, 우측면 등 가구의 전체적인 형상을 포함하는 이미지 정보를 획득할 수 있다. 이미지 획득부(14)는 생산된 가구 이미지만을 포함하도록 전처리할 수 있다. 예를 들어, 이미지 획득부(14)는 가구의 이미지 정보 배경이 제거된 이미지 정보를 획득할 수 있다. 또한, 이미지 획득부(14)는 이미지 획득 과정에서 초점 이탈, 음역 등 품질이 낮거나 낮은 해상도의 이미지가 획득되는 경우, 해당 이미지를 배제할 수 있다. 달리 말해, 이미지 획득부(14)는 딥러닝 알고리즘에 적용 가능하지 않은 이미지인 경우, 해당 이미지를 배제할 수 있다. According to an embodiment of the present application, the
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 가구 생산 시스템의 불량 검출을 설명하기 위한 도면이다.4 is a view for explaining a defect detection of a furniture production system according to an embodiment of the present application.
본원의 일 실시예에 따르면, 판단부(15)는 이미지 획득부(14)에서 획득된 이미지 정보를 입력으로 하고 불량 여부를 출력으로 하는 학습을 통해 구축된 인공신경망을 이용하여 생산된 가구의 불량 여부를 판단할 수 있다. 판단부(15)는 인공신경망(딥러닝 알고리즘) 적용을 위한 학습용 데이터 세트 및 검증용 데이터 세트를 생성할 수 있다. 데이터 세트를 인공신경망 학습에 요구되는 학습용 데이터 세트 및 인공신경망의 학습의 진행 정보를 검증하기 위한 검증용 데이터 세트로 분류하여 데이터 세트를 생성할 수 있다. 일예로, 판단부(15)는 이미지 획득부(14)로부터 획득된 생산된 가구의 이미지 정보 중 랜덤하게 학습용 데이터 세트에 활용될 이미지 및 검증용 데이터 세트에 활용될 이미지를 분류할 수 있다. 또한, 판단부(15)는 검증용 데이터 세트를 선택한 나머지를 데이터 세트를 학습용 데이터 세트로 사용할 수 있다. 검증용 데이터 세트는 랜덤하게 선택될 수 있다. 검증용 데이터 세트 및 학습용 데이터 세트의 비율은 미리 설정된 기준값에 의해 결정될 수 있다. 이때, 미리 설정된 기준값은 검증용 데이터 세트의 비율이 10%, 학습용 데이터 세트의 비율이 90%로 설정될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 이때, 검증용 데이터 세트는 학습용 데이터 세트와 중복되지 않는 데이터 세트일 수 있다. 검증용 데이터는 인공신경망 구축에 사용되지 않은 데이터이므로, 검증 작업 시에 인공신경망에서 처음 접하는 데이터이다. 따라서 검증용 데이터 세트는 새로운 이미지(학습에 사용되지 않은 신규 이미지)가 입력으로 들어올 경우, 인공신경망의 성능 평가에 적절한 데이터 세트일 수 있다.According to one embodiment of the present application, the
본원의 일 실시예에 따르면, 판단부(15)는 합성곱신경망(Convolutional Neural Networks)을 이용하여 생산된 가구의 불량 여부를 판단할 수 있다. 합성곱신경망은 음성 인식이나 이미지 인식에서 주로 사용되는 신경망의 한 종류이다. 다차원 배열 데이터를 처리하도록 구성되어 있어, 컬러 이미지와 같은 다차원 배열 처리에 특화되어 있다. 합성곱신경망은 이미지를 하나의 데이터가 아닌, 여러 개로 분할하여 처리한다, 이렇게 하면 이미지가 왜곡되더라도 이미지의 부분적 특성을 추출할 수 있어 올바른 성능을 낼 수 있다. According to one embodiment of the present application, the
예시적으로, 도 4를 참조하면, 판단부(15)는, 기존 이미지 정보(도4의 (a))와 이미지 획득부(14)에서 획득된 이미지 정보(b)를 입력으로 하고 불량 여부를 출력으로 하는 학습을 통해 구축된 인공신경망을 이용하여 생산된 가구의 불량 여부를 판단할 수 있다. 기준 이미지 정보는, 판단부(15)에서 불량이 검출되지 않은 가구로 판단하고, 사용자가 육안으로 판단할 결과에 기반하여 확정된 이미지일 수 있다. For example, referring to FIG. 4, the
본원의 일 실시예에 따르면, 성능 판단부(18)는 미리 설정된 가구의 판단 기준에 기반하여 생산된 가구의 성능을 판단할 수 있다. 예를 들어, 성능 판단부(18)는 생산된 가구가 수납가구인 경우, 성능 판단부(18)는 안정성 a에 포함된 항목에 기반하여 생산된 가구의 성능을 판단할 수 있다. 안정성 a에 포함된 항목은 힘을 가하지 않은 상태에서의 안정성, 가동 부분에 힘을 가하였을 때의 안정성(수직력)을 포함할 수 있다. 또한, 성능 판단부(18)는 정적 강도 및 내구성에 포함된 항목에 기반하여 생산된 가구의 성능을 판단할 수 있다. 정적 강도 및 내구성에 포함된 항목은 선반판 지지구의 강도 b, 사용상 지장이 있는 파손, 변형 및 어긋남이 없을 것에 관한 성능 평가 항목을 포함할 수 있다. 또한, 정적 강도 및 내구성에 포함된 항목은 선반판의 휨 c, 휨량(하중 재하 시)은 0.5% 이하로 하며, 사용상 지장이 있는 파손 및 변형이 없을 것에 관한 성능 평가 항목을 포함할 수 있다. 또한, 성능 판단부(18)는 표면 처리 h에 포함된 항목에 기반하여 생산된 가구의 성능을 판단할 수 있다. 표면 처리 h에 포함된 항목은 나무부 및 금속부 도막 밀착성 항목을 포함할 수 있으며, 나무부 및 금속부 도막이 벗겨지지 않음을 판단할 수 있다. 또한, 성능 판단부(18)는 절연 저항, 내전압 항목을 판단할 수 있다. 절연 저항 성능은1MΩ이상이고, 내전압 견딜 수 있음의 성능을 판단할 수 있다. 또한, 성능 판단부(18)는 재료, 합판, 파티클보드 및 섬유판에 포함된 항목의 성능을 판단할 수 있다. 재료가 목재일 경우, 함수율(%)는 12이하, 합판, 파티클보드 및 섬유판의 폼알데하이드 방출량(mg/L)는 평균 0.5이하, 최대 0.7 이하에 포함되는지 여부에 관한 성능을 판단할 수 있다. 앞서 설명된 성능 판단부(18)의 판단 항목은 수납가구에 예를 들어, 도시하였으나, 생산되는 가구에 따라 미리 설정된 항목은 상이하다. According to one embodiment of the present application, the
본원의 일 실시예에 따르면, 가격 산출부(19)는 상품 구매 정보와 가구에 사용된 목재 및 부품 정보에 기반하여 가격을 산출할 수 있다. 예들 들어, 가격 산출부(19)는 목재의 종류, 부품의 종류, 상품 구매 정보에 포함된 치수 정보, 가구의 종류 등에 기반하여 생산된 가구의 가격을 산출할 수 있다. 가격 산출부(19)는 목재의 기준 가격, 생산된 가구에 포함된 부품의 기준 가격 사용자가 요청한 상품 가격 등을 고려하여 생산된 가격을 산출할 수 있다. 가격 산출부(19)는 기성 제품이더라도, 사용된 목재의 상태 정보 등에 따라 변동 가능한 제품 가격에 기반하여, 해당 제품의 최종 가격을 산출 할 수 있다. 가격 산출부(19)는 산출된 가격 제품을 구매자 단말 및 생산자 단말에 제공함으로써 보다 공정한 생산 제품의 가격을 산출할 수 있다. According to one embodiment of the present application, the
도5는 본원의 일 실시예에 따른 가구 생산 시스템의 지능형 제어 감속 장치의 개략적인 블록도이고, 도6은 본원의 일 실시예에 따른 가구 생산 시스템의 지능형 제어 감속 장치의 개략적인 구성도이다.5 is a schematic block diagram of an intelligent control deceleration device of a furniture production system according to an embodiment of the present application, and FIG. 6 is a schematic block diagram of an intelligent control deceleration device of a furniture production system according to an embodiment of the present application.
도5를 참조하면, 지능형 제어 감속 장치(20)는 센서부(21), 수집부(22), 생성부(23) 및 제어부(24)를 포함할 수 있다. 다만, 지능형 제어 감속 장치(20)가 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 지능형 제어 감속 장치(20)는 생성된 정비 데이터를 사용자 단말(30)로 제공하는 제공부(미도시)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 5, the intelligent
본원의 일 실시예에 따르면, 센서부(21)는 복수의 센서를 이용하여 감속기(2,3)의 상태를 센싱할 수 있다. 센서부(21)는 복수의 센서를 이용하여 감속기(2,3)의 내부 및 외부의 상태를 감지할 수 있다. 예를 들어, 복수의 센서는 온도, 속도, 기울기, 각도, 지자계, 감지 센서 등을 포함할 수 있다. 센서부(21)는 감속기(2,3)의 발열 여부를 확인하기 위해 온도 센서를 이용하여 감속기의 온도를 감지할 수 있다. 또한, 센서부(21)는 감속기의 감속 정도를 센싱하기 위해, 속도 센서를 이용하여 감속기의 감속 정도(빠르기)를 센싱할 수 있다. 또한 센서부(21)는 윤활유의 과소 또는 과도, 불량 또는 부적당 등을 감시할 수 있다. 또한 센서부(21)는 베어링의 상태를 확인하기 위한 센서를 포함할 수 있다. 또한 센서부(21)는 심한 진동의 원인이 치의 마모, 이물질 침입, 베어링 마모 및 손상, 축심의 밸런스 정보 등을 획득하기 위한 센서를 포함할 수 있으나, 앞서 설명된 예는 일 실시예일뿐 이에 한정되는 것은 아니며 다양한 실시예가 존재할 수 있다.According to one embodiment of the present application, the
수집부(22)는 복수의 감속기(10,20) 중 적어도 어느 하나의 감속기의 구동 정보를 수집할 수 있다. 예시적으로 도 2를 참조하면, 복수의 감속기(10,20)는 목재 가공 장비에 구비된 감속기(2,3)일 수 있다. 감속기는 속도를 떨어뜨리는 기계장치로, 기어(GEAR)를 이용하여 속도를 변환시키는 기구로써, 주 구동원(주로 모터)의회전수를 필요한 회전수로 감속하여 더 높은 토크(TORQUE, 힘)를 얻을 수 있도록 만들어진 것이다.The
예를 들어, 목재 가공 장비는, 경첨 보링기, 금속절단기, 성화 엣지기, 재단기, 컷팅기, 포인트 보링기 등 목재를 가공하면서 사용되는 복수의 가공 장비를 포함할 수 있다. 앞서 설명된 목재 가공 장비는 예시일 뿐이며, 더 다양한 가공 장비들이 목재 가공장비에 포함될 수 있다. For example, the wood processing equipment may include a plurality of processing equipment used while processing wood, such as a light boring machine, a metal cutting machine, a torch edge, a cutting machine, a cutting machine, and a point boring machine. The wood processing equipment described above is merely an example, and more various processing equipment may be included in the wood processing equipment.
구동 정보는 감속기의 속도 정보, 윤활유 정보, 오일 정보, 오일 시일 정보, 통풍 정보, 전압 정보, 베어링 정보, 치압상태 정보, 치의 마모 정보, 이물질 침입 정보, 축심 정보, 케이스 및 연결부위 파손 정보, 패킹(접합부) 불량 정보, 퓨우즈 정보, 코일 정보, 전원 정보 등 감속기의 구동과 관련된 정보를 포함할 수 있다.The drive information includes speed information of the reducer, lube oil information, oil information, oil seal information, ventilation information, voltage information, bearing information, tooth pressure status information, tooth wear information, foreign substance intrusion information, shaft center information, case and joint damage information, packing (Joint) It may include information related to the operation of the reducer, such as defect information, fuse information, coil information, power information.
수집부(22)는 하나의 기계에 복수개 구비된 감속기(2,3) 각각의 구동 정보를 수집하여 생성부(23)로 제공할 수 있다. 수집부(22)는 기계게 구비된 감속기 중 적어도 어느 하나의 감속기로부터 감속기의 구동과 관련된 구동 정보를 수집할 수 있다.The collecting
생성부(23)는 센싱 정보 및 구동 정보를 기반으로 감속기의 상태 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 상태 정보는 발열 상태, 심한 소음 및 이음 상태, 심한 진동 상태, 오일의 누유 상태, 전동기 기동불능 또는 기동곤란 상태를 포함할 수있다. 생성부(23)는 센싱 정보 및 구동 정보를 고려하여 감속기의 상태 정보를 구분하여 생성할 수 있다.The
생성부(23)는 센서부(21) 및 수집부(22)로부터 미리 설정된 기준값에 포함되는 정보가 수신되는 경우, 센싱 정보 및 구동 정보를 고려하여 감속기의 상태 정보를 생성할 수 있다. 생성부(23)는 분류된 상태 정보에 해당되는 센싱 정보 및 구동 정보를 분류하고, 해당 감속기의 상태 정보를 생성할 수 있다.When information included in a preset reference value is received from the
예시적으로 발열 상태는 감속기의 과부하 운전, 윤활유의 과소 또는 과다, 윤활유의 불량 또는 부적당, 오일 시일 불량, 전동기의 통풍 방해, 고정자 코일이 층간에서 단락, 전압의 불평형, 축이 휘었거나 연결부의 장력이 팽팽한 상태, 베어링의 불량(마모, 거칠음), 베어링 부위의 억지조립, 부품의 마찰 등의 상태 정보를 포함할 수 있다.Exemplary heating conditions include overloading of the reducer, under or over-lubricating oil, poor or inadequate lubrication, poor oil seal, impede airflow in the motor, short stator coils between layers, unbalanced voltage, bent shafts or tension in connections It may include state information such as the tight state, defective bearings (abrasion, roughness), forced assembly of the bearing parts, and friction of parts.
또한, 심한 소음 및 이음 상태는, 규칙적인 소임-치의 치합상태 불량, 베어링 손상, 높은 금속음-윤활유 부족, 불규칙 소음-이물질 침입, 베어링 손상, 회전자와 고정자의 접촉, 고정부위가 헐거움(축과 기어, 플랜지접합부) 등의 상태 정보를 포함할 수 있다.In addition, in severe noise and joint conditions, regular sinter-tooth densities, bearing damage, high metal noise-lack of lubricant, irregular noise-foreign matter intrusion, bearing damage, contact between rotor and stator, loosening of the fixed part (axis And gears, flange joints).
또한, 심한 진동 상태는, 치의 마모, 이물질 침입, 베어링 마모 및 손상, 취부볼트 및 고정볼트의 이완, 조립부위(축, 기어)의 이완, 축심이 일직선이 아님(밸런스가 나쁨), 케이스 및 연결부위 파손 등의 상태 정보를 포함할 수 있다.In addition, severe vibration conditions include tooth wear, foreign matter intrusion, bearing wear and damage, loosening of mounting bolts and fixed bolts, loosening of assembly parts (shafts, gears), axial center is not straight (bad balance), case and connection It may include status information such as site damage.
또한, 오일의 누유 상태는, 오일시일손상, 패킹불량(접합부), 배유구 프러그 이완, 유면계 파손 및 이완, 기타 용접부위 누유, 출력축 마모(씰링부위) 등의 상태 정보를 포함할 수 있다.In addition, the oil leakage state may include state information such as oil seal damage, defective packing (joint part), drain plug loosening, oil level breakage and relaxation, other leaking welding parts, and output shaft wear (sealing area).
또한, 전동기 기동불능 또는 기동곤란 상태는, 퓨우즈가 끊어짐, 기동토르크가 모자람, 코일의 단선, 정전 또는 전원이 이상, 과부하, 베어링 및 부품의 끼임현상 등의 상태 정보를 포함할 수 있다.In addition, the motor start-up or start-up state may include state information such as a fuse being disconnected, a starting torque is insufficient, a coil is disconnected, a power failure or a power failure, an overload, a bearing or component jamming.
본원의 일 실시예에 따르면, 제어부(24)는 감속기의 상태 정보를 고려하여 감속기의 동작을 제어하는 제어 신호를 생성할 수 있다. 예를 들어, 생성부(23)에서 생성된 감속기의 상태 정보가 발열 상태 정보에 해당하는 경우, 제어부(24)는 발열 상태에 대응하는 감속기의 동작을 제어하는 제어 신호를 생성할 수 있다. 발열 상태에 대응하는 제어 신호는 감속기의 부하를 조절하거나 큰 용량으로 대체하도록 유도, OIL GAUGE 점검, 새 OIL로 교환, 오일 시일 교체, 방해 요인 제어, 수리 요청, 변압기 및 회로 조사, 축심점검 및 장력 조절, 베어링 교체, 분해 점검 후 수정 요청 등에 대한 제어 신호를 생성할 수 있다.According to one embodiment of the present application, the
또한, 제어부(24)는 상태 정보가 심한 소음 및 이음 상태에 해당하는 경우, 기어교체, 베어링 교체, 윤활유 보충, 이물질제거(세척), 베어링교체, 수리 요청, 분해 후 점검, 원인제어, 교체 요청 등에 대한 제어 신호를 생성할 수 있다.In addition, the
또한, 제어부(24)는 상태 정보가 심한 진동에 해당하는 경우, 기어교체, 이물질 제거 및 윤활유 교체, 베어링 교체, 볼트 조임, 분해점검 후 재조립, 부하의 연결상태조사 및 재연결, 교체 등에 대한 제어 신호를 생성할 수 있다.In addition, the
또한, 제어부(24)는 상태 정보가 오일의 누유에 해당하는 경우, 오일시일교체, 패킹교체 및 재씰링, 단단히 체결(테프론 테이프), 유면계 교체 요청, 용접부의 재용접 또는 교체, 출력축 교체 등에 대한 제어 신호를 생성할 수 있다.In addition, the
또한, 제어부(24)는 상태 정보가 전동기 기동불능 또는 기동곤란에 해당하는 경우, 퓨우즈의 용량조사, 교체, 기동방식교체 또는 용량 늘임, 코일의 수리, 전원 점검, 전류측정 및 부하조사, 베어링 재조립 또는 교체 등에 대한 제어 신호를 생성할 수 있다. 제어부(24)는 상태 정보 각각의 원인에 대응하여 감속기의 구동을 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다.In addition, the
본원의 일 실시예에 따르면, 구동부(13)는 제어 신호에 기반하여 감속기의 구동을 제어할 수 있다. 예를 들어, 구동부(13)는 제어부(24)로부터 감속기 구동 정지에 관한 제어 신호를 수신한 경우, 감속기의 구동을 정지할 수 있다. 또한, 구동부(13)는 제어부(24)로부터 감속기의 감속 속도, 타이밍, 정도, 패턴 등과 관련된 제어 신호를 수신하고, 감속기의 구동을 제어할 수 있다.According to one embodiment of the present application, the driving
본원의 일 실시예에 따르면, 수집부(24)는 감속기의 복수의 부품들 각각에 대한 정비 데이터를 수집할 수 있다. 생성부(23)는 수집부(22)의 정비 데이터에 기반하여 복수의 부품들의 정비 데이터를 생성할 수 있다. 복수의 부품들은 감속기에 포함된 베어링, 코일, 볼트, 패킹, 엔진, 오일, 윤활유, 기어 등을 포함할 수 있다. 정비 데이터는 복수의 부품들 각각의 실시간 센서 결과 데이터, 정비 이력, 교체 시기, 고장 이력 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 장비의 실시간 센서 결과 데이터는 장비 내 외부에 구비된 센서부(21)로부터 수집된 결과 데이터일 수 있다. 또한, 수집부(22)는 감속기에 필요함 구성요소(부품) 각각의 교체 품목, 교체 일시, 교체 주기, 환경에 기반한 부품들의 노후 속도 등을 포함하는 정비 데이터를 수집할 수 있다.According to one embodiment of the present application, the
또한, 예를 들어, 감속기의 복수의 부품들 각각에 대한 정비 데이터는 과거의 장비의 고장 및 정비 이력에 관한 데이터일 수 있다. 수집부(22)는 부품들 각각에 대한 정비 데이터를 데이터베이스를 통해 연결하여 정비 데이터 셋을 구성하여 정비 데이터를 수집할 수 있다. 또한, 수집부(22)는 네트워크를 통해 외부 서버에서 정비 데이터를 수집할 수 있다. 이때, 정비 데이터는 사용자 단말로부터 감속기의 복수의 부품들 각각에 대한 정비 이력을 입력받은 정보에 기반하여 수집된데이터 일 수 있다.Further, for example, maintenance data for each of the plurality of parts of the reducer may be data related to a failure and maintenance history of past equipment. The
제어부(24)는 생성된 정비 데이터에 기반하여 복수의 감속기 중 적어도 어느 하나의 감속기의 동작을 제어하는 제어 신호를 생성할 수 있다. 예를 들어 복수의 감속기(3,4) 중 제 1 감속기(3)의 정비 데이터에서 이상 정보(예를 들어, 부속부품의 노후로 인한 교체 요청)가 수집된 경우, 제어부(24)는 제 2 감속기(4)가 제1감속기(3)를 대신해 기계 운용에 지장이 없도록 구동되도록 하기 위한 제어신호를 생성할 수 있다.The
본원의 일 실시예에 따르면, 지능형 제어 감속장치(20)는 정비 데이터를 이용하여 머신 러닝을 통해 장비의 정비 예측 모델을 업데이트할 수 있다. 또한, 지능형 제어 감속장치(20)는 복수의 머신 러닝 알고리즘을 적용하여, 생성된 정비 예측 모델에 대한 학습을 수행할 수 있다. 달리 말해, 지능형 제어 감속장치(20) 에 의하여 생성된 정비 예측 모델은 복수의 머신 러닝 알고리즘을 적용함으로써 학습될 수 있다. 또한, 지능형 제어 감속장치(20)는 생성된 정비 예측 모델이 복수의 머신 러닝 알고리즘 각각에 적용됨으로써, 복수의 머신 러닝 알고리즘 각각에 대하여 머신 러닝 알고리즘의 적용 결과로서 장비의 고장을 예측할 수 있다.According to one embodiment of the present application, the intelligent
본원의 일 실시예에 따르면, 제공부(미도시)는 생성된 정비 데이터를 사용자 단말(30)로 제공할 수 있다. 또한, 제공부(미도시)는 수집부(22)에서 수집된 복수의 감속기의 구동 정보 및 생성부(23)에서 생성된 상태 정보를 사용자 단말(30)로 제공할 수 있다. 예시적으로, 사용자는 사용자 단말에 표시된 센싱 정보, 구동 정보 및 상태 정보를 기반으로 감속기를 제어하기 위한 제어 입력 정보를 사용자 단말을 통해 생성부(23)로 해당 제어 입력 정보를 제공할 수 있다. 생성부(23)는 사용자 단말(30)로부터 입력받은 사용자 제어 입력 정보, 센싱 정보 및 구동 정보에 기반하여 상태 정보를 생성할 수 있다. 제어부(24)는 생성된 상태 정보를 이용하여 복수의 감속기 중 적어도 어느 하나의 동작을 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있으며, 기계에 포함된 감속기가 하나인 경우, 제어부(24)는 기계에 포함된 하나의 감속기의 구동을 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다.According to one embodiment of the present application, the providing unit (not shown) may provide the generated maintenance data to the
도6은 본원의 일 실시예에 따른 가구 생산 시스템의 지능형 제어 감속 장치의 개략적인 구성도이다.6 is a schematic configuration diagram of an intelligent control reduction device of a furniture production system according to an embodiment of the present application.
도6을 참조하면, 지능형 제어 감속장치(20)가 기계에 구비된 복수의 감속기(20,20')를 제어하는 일 실시예를 설명하고자 한다. 본원의 일 실시예에서 기계(1)는 컨베이어 벨트일 수 있다. 기계(컨베이어 벨트)에는 제1 감속기(3) 및 제2감속기(4)가 구비될 수 있으며, 복수의 감속기에서 센싱하고 수집된 정보를 이용하여 생성된 제어 신호를 기반으로 기계에 포함된 복수의 감속기가 구동될 수 있다.Referring to FIG. 6, an exemplary embodiment will be described in which an intelligent
전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.The foregoing description of the present application is for illustration, and a person having ordinary knowledge in the technical field to which the present application belongs will understand that it is possible to easily change to other specific forms without changing the technical spirit or essential characteristics of the present application. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive. For example, each component described as a single type may be implemented in a distributed manner, and similarly, components described as distributed may be implemented in a combined form.
본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present application is indicated by the claims below, rather than the detailed description, and it should be interpreted that all modifications or variations derived from the meaning and scope of the claims and equivalent concepts thereof are included in the scope of the present application.
10: 가구 생산 시스템
11: 구매 정보 수집부
12: 목재 선택부
13: 구동부
14: 이미지 획득부
15: 판단부
16: 외부 환경 정보 수집부
17: 목재 상태 정보 검출부
18: 성능 판단부
19: 가격 산출부
20: 지능형 제어 감속장치
21: 센서부
22: 수집부
23: 생성부
24: 제어부10: Furniture production system
11: Purchase information collection department
12: Wood selection
13: driving unit
14: image acquisition unit
15: judgment unit
16: External environmental information collection department
17: wood condition information detection unit
18: performance judgment unit
19: price calculator
20: intelligent control reduction gear
21: sensor unit
22: Collection
23: generation unit
24: control
Claims (11)
사용자 맞춤형 가구 생산을 위해 상품 구매 정보를 수집하는 구매 정보 수집부;
상기 상품 구매 정보에 연계된 목재 가공 정보에 기반하여, 목재로된 베이스 부재 중 적어도 어느 하나의 베이스 부재를 선택하는 목재 선택부;
상기 목재 선택부의 선택 결과 및 상기 가구 상품 구매 정보에 기반하여 복수의 목재 가공 장비 중 적어도 어느 하나의 목재 가공 장비의 구동 신호를 생성하는 구동부;
3차원 측정기를 이용하여 생산된 가구의 이미지 정보를 획득하는 이미지 획득부;
상기 이미지 획득부에서 획득된 상기 이미지 정보를 입력으로 하고 불량 여부를 출력으로 하는 학습을 통해 구축된 인공신경망을 이용하여 상기 생산된 가구의 불량 여부를 판단하는 판단부;
목재로된 베이스 부재가 구비된 환경 정보를 수집하는 외부 환경 정보 수집부;
상기 외부 환경 수집부에서 수집된 환경 정보가 미리 설정된 조건에 만족하지 않는 경우, 목재 보관 장소에 구비된 온도 조절 장치 중 적어도 어느 하나의 조절 장치를 제어하는 온도 제어부; 및
이미지 획득 장치를 이용하여 목재의 상태 정보를 검출하는 목재 상태 정보 검출부,
를 포함하되,
상기 목재 선택부는,
상기 환경 정보 및 목재의 표면 강도, 파괴변수, 탄성계수, 압축강도, 수축률 중 적어도 어느 하나에 기반하여 목재로된 베이스 부재 중 적어도 어느 하나의 베이스 부재를 선택하는것이고,
상기 목재 상태 정보 검출부는,
상기 목재로된 베이스 부재가 원목인 경우, 상기 베이스 부재의 갈라짐, 옹이, 썩정이 중 적어도 어느 하나의 불량 정보를 검출하고, 상기 이미지 획득 장치에서 수집된 상기 목재 상태 정보에 기반하여 제1영역과 타 영역의 상이한 모양 존재 여부 및 명암 정보에 기반하여 목재로된 베이스 부재의 불량을 검출하고,
상기 판단부는,
상기 목재 상태 정보 검출부에서 검출된 상기 베이스 부재의 갈라짐, 옹이, 썩정이 중 적어도 어느 하나의 상기 불량 정보가 임계값 이상인 경우를 판단하고,
상기 이미지 획득부로부터 획득된 생성된 가구의 이미지 정보를 미리 설정된 기준값에 기초하여 학습용 데이터 세트에 활용될 이미지 및 검증용 데이터 세트에 활용될 이미지를 분류하고, 검증용 데이터 세트를 이용하여 상기 인공신경망의 성능을 평가하고,
상기 구동부는,
상기 판단부에서 판단된 상기 불량 정보가 임계값 이상인 경우, 복수의 목재 가공 장비 중 적어도 어느 하나의 목재 가공 장비의 구동 신호를 생성하는 것인, 가구 생산 시스템. In the furniture production system,
A purchase information collection unit for collecting product purchase information for user-customized furniture production;
A wood selection unit for selecting at least one base member from among wood base members based on wood processing information linked to the product purchase information;
A driving unit generating a driving signal of at least one of wood processing equipment among a plurality of wood processing equipment based on the selection result of the wood selection unit and the furniture product purchase information;
An image acquiring unit that acquires image information of furniture produced using a 3D measuring device;
A determination unit that determines whether the produced furniture is defective by using an artificial neural network constructed through learning to input the image information obtained from the image acquisition unit as an input and outputs whether it is defective;
An external environmental information collection unit for collecting environmental information provided with a wooden base member;
When the environmental information collected by the external environment collection unit does not satisfy a preset condition, a temperature control unit controlling at least one of the temperature control devices provided in the wood storage place; And
Wood state information detection unit for detecting the state information of the wood using the image acquisition device,
Including,
The wood selector,
It is to select at least one base member of the base member made of wood based on at least one of the environmental information and the surface strength, fracture parameter, elastic modulus, compressive strength, and shrinkage of the wood,
The wood condition information detection unit,
When the base member made of wood is solid wood, at least one of the crack information, cracking, and rottenness of the base member is detected. Defect of the base member made of wood is detected based on the presence or absence of different shapes of regions and contrast information,
The determination unit,
It is determined that the defect information of at least one of the cracks, knots, and rots of the base member detected by the wood condition information detector is greater than or equal to a threshold,
Based on the image information of the generated furniture obtained from the image acquisition unit based on a preset reference value, the image to be used for the learning data set and the image to be used for the verification data set are classified, and the artificial neural network is used by using the verification data set Evaluate the performance of,
The driving unit,
When the defect information determined by the determination unit is greater than or equal to a threshold, a driving signal for at least one wood processing equipment among a plurality of wood processing equipment is generated.
상기 복수의 목재 가공 장비는,
구멍 가공 장비, 봉제 장비, 절단 장비, 접착 장비, 조립 장비, 연마 장비를 포함하는, 가구 생산 시스템.According to claim 1,
The plurality of wood processing equipment,
Furniture production system, including hole processing equipment, sewing equipment, cutting equipment, adhesive equipment, assembly equipment, polishing equipment.
미리 설정된 가구의 판단 기준에 기반하여 생산된 가구의 성능을 판단하는 성능 판단부를 포함하되,
상기 성능 판단부는,
안정성, 정적 강도 및 내구성, 표면 처리, 절연 저항, 내전압, 재료 중 적어도 어느 하나의 성능을 판단하는 것인, 가구 생산 시스템.According to claim 1,
It includes a performance determining unit for determining the performance of the furniture produced based on the predetermined criteria of the furniture,
The performance determination unit,
Furniture production system to judge the performance of at least one of stability, static strength and durability, surface treatment, insulation resistance, withstand voltage, and material.
상기 상품 구매 정보와 가구에 사용된 목재 및 부품 정보에 기반하여 가격을 산출하는 가격 산출부를 더 포함하는 것인, 가구 생산 시스템. According to claim 1,
Further comprising a price calculation unit for calculating a price based on the product purchase information and wood and parts information used in furniture, furniture production system.
상기 복수의 목재 가공 장비 중 적어도 어느 하나의 목재 가공 장비를 제어하기 위한 지능형 제어 감속장치를 더 포함하되,
상기 지능형 제어 감속장치는,
복수의 센서를 이용하여 목재 가공 장비에 구비된 복수의 감속기의 상태를 센싱하는 센서부;
상기 복수의 감속기 중 적어도 어느 하나의 감속기의 구동 정보 및 감속기에 포함된 복수의 부품들 각각에 대한 실시간 센서 결과 데이터, 정비 이력, 교체 시기 및 고장 이력 데이터 중 적어도 어느 하나를 포함하느 정비 데이터를 수집하는 수집부;
센싱 정보 및 상기 구동 정보를 기반으로 감속기의 상태 정보를 생성하는 생성부; 및
감속기의 상기 상태 정보를 고려하여 감속기의 동작을 제어하는 제어 신호를 생성하는 제어부
를 포함하는 것인, 가구 생산 시스템. According to claim 1,
Further comprising an intelligent control reduction device for controlling at least one of the plurality of wood processing equipment wood processing equipment,
The intelligent control reduction device,
A sensor unit for sensing states of a plurality of reducers provided in a wood processing equipment using a plurality of sensors;
Collect maintenance data including at least one of driving information of at least one of the plurality of reducers and real-time sensor result data, maintenance history, replacement time, and failure history data for each of a plurality of parts included in the reducer. Collecting unit;
A generating unit generating state information of the reducer based on the sensing information and the driving information; And
Control unit for generating a control signal for controlling the operation of the reducer in consideration of the state information of the reducer
It includes, furniture production system.
상기 구동부는
상기 제어부에서 생성된 제어 신호에 기반하여, 감속기의 구동을 제어하는 것인, 가구 생산 시스템. The method of claim 9,
The driving unit
Based on the control signal generated by the control unit, to control the driving of the reduction gear, furniture production system.
상기 제어부는 수집된 복수의 감속기 상기 구동 정보 및 상기 센싱 정보를 고려하여, 상기 감속기 각각의 동작을 제어하는 상기 제어 신호를 생성하되,
상기 구동부는 생성된 복수의 감속기 각각에 대한 상기 제어 신호에 기반하여 복수의 감속기 각각의 구동을 제어하는 것인, 가구 생산 시스템.The method of claim 10,
The control unit generates the control signals for controlling the operation of each of the reducers in consideration of the collected plurality of reducer drive information and the sensing information,
The drive unit controls the driving of each of the plurality of reducers based on the control signal for each of the generated plurality of reducers, furniture production system.
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