KR102256115B1 - Intelligent system for cutting process - Google Patents
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Abstract
Description
본원은 지능형 절삭 가공 시스템에 관한 것이다. 예를 들어, 본원은 지능형 절삭 가공 제어 장치 및 방법에 관한 것이다.The present application relates to an intelligent cutting processing system. For example, the present application relates to an intelligent cutting process control device and method.
공작기계는 각종 절삭 가공방법 또는 비절삭 가공방법으로 금속 또는 비금속의 모재를 적당한 공구를 사용하여 형상 및 치수로 가공하거나 또는 더욱 정밀한 가공을 추가할 목적으로 사용되는 기계를 말한다. 이러한 공작기계는 산업 전반에 걸쳐 자동화 및 수치제어화(Numerical Control)가 급속히 진전되고 있으며, 이에 더해 컴퓨터 수치제어(Computerized Numerical Control)가 산업전반에서 폭넓게 도입되고 있다.A machine tool refers to a machine used for the purpose of processing a metal or non-metal base material into shapes and dimensions using a suitable tool by various cutting or non-cutting processing methods, or adding more precise processing. For these machine tools, automation and numerical control are rapidly progressing throughout the industry, and in addition, computerized numerical control is widely introduced throughout the industry.
이러한 공작기계에서 모재의 가공은 주로 작업자가 생성한 가공 프로그램에 의해 이루어지고 있으며, 이러한 가공 프로그램에는 가공 시 사용할 공구의 종류, 공구의 이송속도 및 스핀들 회전속도 및 가공경로 등이 포함될 수 있다.In such a machine tool, the processing of the base material is mainly performed by a processing program generated by an operator, and such a processing program may include the type of tool to be used during processing, the feed rate of the tool, the spindle rotational speed, and the processing path.
한편, 공구의 종류, 공구의 이송속도 및 스핀들 회전속도 및 가공경로 등을 판단하여 가공 프로그램을 생성하거나, 단순한 절삭 가공을 수동으로 진행하고자 하는 경우에는 작업자가 절삭 가공에 대한 폭넓은 지식이 요구된다는 어려움이 있었다.On the other hand, if you want to create a machining program by judging the type of tool, tool feed rate, spindle rotational speed, and machining path, or if you want to perform simple cutting manually, the operator is required to have extensive knowledge about cutting. There were difficulties.
특히, 현대에 이를 수록 공정 환경에 자동화를 통한 인원 감축, 생산 시간 단축, 고품질화, 비용 절감 경향이 점점 강해지고 있다. 제조업에서 절삭 가공은 여전히 제품 생산에 있어 많은 시간과 비용을 차지하고 있으며, 더불어 절삭 가공을 수행하는 공작 기계에 있어서 고성능화 및 각종 계측 장비를 이용한 절삭 가공 상태의 감시에 대한 필요성 역시 증대되고 있다.In particular, the trend toward reducing personnel, reducing production time, improving quality, and reducing costs through automation in the process environment is becoming increasingly stronger as it approaches the modern era. In the manufacturing industry, cutting processing still takes a lot of time and cost in product production, and in addition, the need for high performance and monitoring of cutting processing conditions using various measuring equipment is increasing in machine tools that perform cutting processing.
특히 제품의 주기가 짧아지고 다품종 소량 가공물이 증가하는 추세이므로 가공 시간 단축이 생산성에서 차지하는 비중이 점차 커지고 있으며, 이에 따라 절삭 가공 장치의 동작에 대한 시뮬레이션을 통해 작업자에게 수행될 공정에 대한 세부 정보를 정확하게 제공하고 실제로 가공이 이루어지는 작업장에 마련된 상태 모니터링 센서 시스템 등을 통해 공정의 신뢰성 및 제조 요소의 고품질을 달성할 것이 요구된다.In particular, as the cycle of products is shortened and the number of multi-kind, small-scale workpieces is increasing, the proportion of the reduction in processing time to productivity is gradually increasing, and accordingly, detailed information on the process to be performed to the operator through simulation of the operation of the cutting equipment is provided. It is required to achieve the reliability of the process and the high quality of the manufacturing elements through a condition monitoring sensor system, etc. provided in the workplace where it is accurately provided and actually processed.
본원의 배경이 되는 기술은 한국등록특허공보 제10-1515736호에 개시되어 있다.The technology behind the present application is disclosed in Korean Patent Publication No. 10-1515736.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 대상 가공물의 형상 등에 기초하여 가공 스케줄링 정보를 자동 생성하여 작업자에게 제공하고, 실제 공정에서 획득되는 측정치를 바탕으로 해당 공정에 대하여 기 수립된 가공 스케줄링 정보에 부합하게 실제 공정이 수행되는지를 모니터링 할 수 있는 지능형 절삭 가공 장치 및 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.The present application is to solve the problems of the prior art described above, and automatically generates processing scheduling information based on the shape of the target workpiece, and provides it to the operator, and the previously established processing for the corresponding process based on the measured value obtained in the actual process. The object of the present invention is to provide an intelligent cutting processing device and method capable of monitoring whether the actual process is performed in accordance with the scheduling information.
다만, 본원의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.However, the technical problem to be achieved by the embodiments of the present application is 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 지능형 절삭 가공 제어 장치에 의해 수행되는 지능형 절삭 가공 방법은, 입력부가 대상 가공물의 형상 정보를 포함하는 가공 요청 정보를 수신하는 단계, 시뮬레이션부가 미리 구축된 인공지능 기반의 가공 분석 알고리즘에 기초하여 상기 가공 요청 정보에 대응하는 가공 스케줄링 정보를 생성하는 단계, 상기 입력부가 피가공물을 상기 대상 가공물로 가공하도록 수행되는 절삭 가공 공정에서의 측정치 정보를 수신하는 단계, 모니터링부가 상기 측정치 정보 및 상기 가공 스케줄링 정보에 기초하여 오차 정보를 산출하는 단계 및 디스플레이부가 상기 오차 정보에 기초하여 생성되는 피드백 정보를 표출하는 단계를 포함할 수 있다.As a technical means for achieving the above-described technical problem, the intelligent cutting processing method performed by the intelligent cutting processing control device according to an embodiment of the present application includes an input unit receiving processing request information including shape information of a target workpiece. The step of generating processing scheduling information corresponding to the processing request information based on a processing analysis algorithm based on artificial intelligence built in advance by a simulation unit, in a cutting processing process performed by the input unit to process the workpiece into the target workpiece. Receiving the measured value information of, a monitoring unit calculating error information based on the measured value information and the processing scheduling information, and a display unit displaying feedback information generated based on the error information.
또한, 상기 가공 스케줄링 정보를 생성하는 단계는, 상기 형상 정보에 기초하여 상기 절삭 가공 공정에 포함될 복수의 단위 공정을 결정하는 단계, 상기 복수의 단위 공정의 수행 순서를 결정하는 단계 및 상기 복수의 단위 공정 각각에 대응하는 절삭 수단의 동작 조건을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the generating the processing scheduling information may include determining a plurality of unit processes to be included in the cutting process based on the shape information, determining an execution order of the plurality of unit processes, and the plurality of units It may include the step of determining the operating conditions of the cutting means corresponding to each of the processes.
또한, 상기 가공 요청 정보는, 상기 형상 정보를 3차원적으로 표현하는 도면 데이터를 포함할 수 있다.In addition, the processing request information may include drawing data representing the shape information in three dimensions.
또한, 본원의 일 실시예에 따른 지능형 절삭 가공 제어 장치에 의해 수행되는 지능형 절삭 가공 방법은, 상기 가공 스케줄링 정보를 생성하는 단계 이후에, 디스플레이부가 상기 가공 스케줄링 정보에 대응하여 생성되는 가상의 절삭 가공 공정 시뮬레이션 데이터를 상기 도면 데이터에 오버레이하여 표출하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the intelligent cutting processing method performed by the intelligent cutting processing control device according to an embodiment of the present application is, after the step of generating the processing scheduling information, the display unit is a virtual cutting processing generated in response to the processing scheduling information. The process simulation data may be overlaid on the drawing data and displayed.
또한, 상기 오버레이하여 표출하는 단계는, 상기 시뮬레이션 데이터를 적어도 하나의 투영 방향에 기초하여 투영한 2차원 형상을 표출하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the step of displaying by overlaying may include displaying a two-dimensional shape in which the simulation data is projected based on at least one projection direction.
또한, 상기 오차 정보를 산출하는 단계는, 미리 설정된 모니터링 주기 이상의 시간 동안 수집된 상기 측정치 정보에 대한 시계열 데이터를 생성하는 단계 및 상기 시계열 데이터에 기초하여 실제 수행된 절삭 공정이 상기 가공 스케줄링 정보에 반영된 상기 수행 순서 및 상기 동작 조건을 충족하는지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the calculating of the error information includes generating time series data on the measured value information collected for a time period equal to or longer than a preset monitoring period, and a cutting process actually performed based on the time series data is reflected in the machining scheduling information. It may include determining whether the execution order and the operation condition are satisfied.
또한, 상기 피드백 정보를 표출하는 단계는, 상기 판단 결과 상기 수행 순서가 상기 가공 스케줄링 정보를 충족하지 않으면, 제1경고 레벨에 대응하는 피드백 정보를 표출할 수 있다.In addition, in the displaying of the feedback information, if the execution order does not satisfy the processing scheduling information as a result of the determination, feedback information corresponding to the first warning level may be displayed.
또한, 상기 피드백 정보를 표출하는 단계는, 상기 판단 결과 상기 동작 조건이 상기 가공 스케줄링 정보를 충족하지 않으면, 상기 제1경고 레벨보다 완화된 제2경고 레벨에 대응하는 피드백 정보를 표출할 수 있다.In addition, in the displaying of the feedback information, if the operation condition does not satisfy the processing scheduling information as a result of the determination, feedback information corresponding to a second warning level that is more relaxed than the first warning level may be displayed.
또한, 상기 피드백 정보를 표출하는 단계는, 상기 판단 결과 상기 수행 순서 및 상기 동작 조건이 상기 가공 스케줄링 정보를 충족하면, 정상 레벨에 대응하는 피드백 정보를 표출할 수 있다.In addition, in the displaying of the feedback information, if the execution order and the operation condition satisfy the processing scheduling information as a result of the determination, feedback information corresponding to a normal level may be displayed.
또한, 본원의 일 실시예에 따른 지능형 절삭 가공 제어 장치에 의해 수행되는 지능형 절삭 가공 방법은, 상기 피드백 정보를 표출하는 단계에서, 상기 제1경고 레벨에 대응하는 피드백 정보 또는 상기 제2경고 레벨에 대응하는 피드백 정보가 표출되면, 스토리지부가 해당 절삭 가공 공정에 대하여 획득된 측정치 정보를 저장하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the intelligent cutting processing method performed by the intelligent cutting processing control device according to an embodiment of the present application, in the step of expressing the feedback information, the feedback information corresponding to the first warning level or the second warning level When the corresponding feedback information is displayed, the storage unit may include storing measurement information obtained for the corresponding cutting process.
한편, 본원의 일 실시예에 따른 지능형 절삭 가공 제어 장치는, 대상 가공물의 형상 정보를 포함하는 가공 요청 정보 및 피가공물을 상기 대상 가공물로 가공하도록 수행되는 절삭 가공 공정에서의 측정치 정보를 수신하는 입력부, 미리 구축된 인공지능 기반의 가공 분석 알고리즘에 기초하여 상기 가공 요청 정보에 대응하는 가공 스케줄링 정보를 생성하는 시뮬레이션부, 상기 측정치 정보 및 상기 가공 스케줄링 정보에 기초하여 오차 정보를 산출하는 모니터링부 및 상기 오차 정보에 기초하여 생성되는 피드백 정보를 표출하는 디스플레이부를 포함할 수 있다.On the other hand, the intelligent cutting processing control device according to an embodiment of the present application is an input unit for receiving processing request information including shape information of a target workpiece and measurement value information in a cutting process performed to process a workpiece into the target workpiece , A simulation unit that generates processing scheduling information corresponding to the processing request information based on a pre-built artificial intelligence-based processing analysis algorithm, a monitoring unit that calculates error information based on the measured value information and the processing scheduling information, and the It may include a display unit that displays feedback information generated based on the error information.
또한, 상기 모니터링부는, 미리 설정된 모니터링 주기 이상의 시간 동안 수집된 상기 측정치 정보에 대한 시계열 데이터를 생성하고, 상기 시계열 데이터에 기초하여, 실제 수행된 절삭 공정이 상기 가공 스케줄링 정보에 반영된 단위 공정 간의 수행 순서 및 절삭 수단에 대한 동작 조건을 충족하는지 여부를 판단할 수 있다.In addition, the monitoring unit generates time series data for the measurement value information collected for a time period equal to or longer than a preset monitoring period, and based on the time series data, the execution order between unit processes in which the actual cutting process is reflected in the machining scheduling information And it may be determined whether or not the operating condition for the cutting means is satisfied.
또한, 상기 디스플레이부는, 상기 모니터링부의 판단 결과에 기초하여 상기 수행 순서가 상기 가공 스케줄링 정보를 충족하지 않으면, 제1경고 레벨에 대응하는 피드백 정보를 표출할 수 있다.In addition, the display unit may display feedback information corresponding to the first warning level when the execution order does not satisfy the processing scheduling information based on a determination result of the monitoring unit.
또한, 상기 디스플레이부는, 상기 모니터링부의 판단 결과에 기초하여 상기 동작 조건이 상기 가공 스케줄링 정보를 충족하지 않으면, 상기 제1경고 레벨보다 완화된 제2경고 레벨에 대응하는 피드백 정보를 표출할 수 있다.In addition, the display unit may display feedback information corresponding to a second warning level that is more relaxed than the first warning level when the operation condition does not satisfy the processing scheduling information based on a determination result of the monitoring unit.
또한, 본원의 일 실시예에 따른 지능형 절삭 가공 제어 장치는 상기 제1경고 레벨에 대응하는 피드백 정보 또는 상기 제2경고 레벨에 대응하는 피드백 정보가 표출되면, 해당 절삭 가공 공정에 대하여 획득된 측정치 정보를 저장하는 스토리지부를 포함할 수 있다. In addition, when the feedback information corresponding to the first warning level or the feedback information corresponding to the second warning level is displayed, the intelligent cutting processing control apparatus according to an exemplary embodiment of the present application is provided with measured value information obtained for the corresponding cutting process. It may include a storage unit for storing.
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 above-described exemplary embodiments, additional embodiments may exist in the drawings and detailed description of the invention.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 대상 가공물의 형상 등에 기초하여 가공 스케줄링 정보를 자동 생성하여 작업자에게 제공하고, 실제 공정에서 획득되는 측정치를 바탕으로 해당 공정에 대하여 기 수립된 가공 스케줄링 정보에 부합하게 실제 공정이 수행되는지를 모니터링 할 수 있는 지능형 절삭 가공 장치 및 방법을 제공할 수 있다.According to the above-described problem solving means of the present application, processing scheduling information is automatically generated and provided to the operator based on the shape of the target workpiece, and based on the measured value obtained in the actual process, it conforms to the previously established processing scheduling information for the process. It is possible to provide an intelligent cutting processing device and method capable of monitoring whether the actual process is performed.
다만, 본원에서 얻을 수 있는 효과는 상기된 바와 같은 효과들로 한정되지 않으며, 또 다른 효과들이 존재할 수 있다.However, the effect obtainable in the present application is not limited to the above-described effects, and other effects may exist.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 절삭 가공 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 지능형 절삭 가공 제어 장치에 인가되는 형상 정보를 포함하는 도면 데이터를 설명하기 위한 개념도이다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 지능형 절삭 가공 제어 장치가 절삭 가공 공정에 포함되는 복수의 단위 공정의 수행 순서를 결정하는 것을 설명하기 위한 개념도이다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 지능형 절삭 가공 제어 장치의 개략적인 구성도이다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 지능형 절삭 가공 제어 장치에 의해 수행되는 지능형 절삭 가공 방법에 대한 동작 흐름도이다.
도 6은 가공 스케줄링 정보를 생성하는 단계에 대한 세부 동작 흐름도이다.1 is a schematic configuration diagram of a cutting processing system according to an embodiment of the present application.
2 is a conceptual diagram illustrating drawing data including shape information applied to an intelligent cutting processing control apparatus according to an exemplary embodiment of the present disclosure.
3 is a conceptual diagram illustrating that the intelligent cutting processing control device according to an exemplary embodiment of the present disclosure determines an execution order of a plurality of unit processes included in a cutting processing process.
4 is a schematic configuration diagram of an intelligent cutting processing control device according to an embodiment of the present application.
5 is an operation flowchart of an intelligent cutting processing method performed by the intelligent cutting processing control device according to an embodiment of the present application.
6 is a detailed operation flowchart for the step of generating processing scheduling information.
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 of ordinary skill in the art may easily implement the present application. However, the present application may be implemented in various different forms and is not limited to the embodiments described herein. In the drawings, parts not related to the description are omitted in order to clearly describe the present application, and similar reference numerals are attached 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 the present specification, when a part is said to be "connected" with another part, it is not only the case that it is "directly connected", but also "electrically connected" or "indirectly connected" with another element interposed therebetween. "Including the case.
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", "upper", "upper", "under", "lower", and "lower" of another member, this means that a member is located on another member. This includes not only the case where they are in contact but also the case where another member exists between the two members.
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.In the entire specification of the present application, when a certain part "includes" a certain component, it means that other components may be further included rather than excluding other components unless specifically stated to the contrary.
본원은 지능형 절삭 가공 시스템에 관한 것이다. 예를 들어, 본원은 지능형 절삭 가공 제어 장치 및 방법에 관한 것이다.The present application relates to an intelligent cutting processing system. For example, the present application relates to an intelligent cutting process control device and method.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 절삭 가공 시스템의 개략적인 구성도이다.1 is a schematic configuration diagram of a cutting processing system according to an embodiment of the present application.
도 1을 참조하면, 본원의 일 실시예에 따른 절삭 가공 시스템(100)은, 본원의 일 실시예에 따른 지능형 절삭 가공 제어 장치(100)(이하, '절삭 가공 제어 장치(100)'라 한다.) 및 절삭 수단(200)을 포함할 수 있다.Referring to Figure 1, the
절삭 가공 제어 장치(100) 및 절삭 수단(200) 상호간은 네트워크(20)를 통해 통신할 수 있다. 네트워크(20)는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크(20)의 일 예에는, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5G 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), wifi 네트워크, 블루투스(Bluetooth) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.The cutting
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 절삭 가공 제어 장치(100)는 절삭 가공 공정에 대한 모니터링 및 제어를 위한 전용 어플리케이션 또는 프로그램과 연계되어 사용자 단말(미도시)에 탑재(설치)되는 것일 수 있다. 다른 예로, 절삭 가공 제어 장치(100)는 사용자 단말(미도시)로부터 절삭 가공 공정에 대한 제어 입력을 수신하고, 진행되는 절삭 가공 공정에 대한 모니터링 정보를 사용자 단말(미도시)로 제공하는 서버 장치 형태로 구현될 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present application, the cutting
사용자 단말(미도시)은 예를 들면, 스마트폰(Smartphone), 스마트패드(SmartPad), 태블릿 PC등과 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 장치일 수 있다.User terminals (not shown) include, for example, smartphones, smart pads, tablet PCs, 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) It can be any kind of wireless communication device, such as a terminal.
절삭 가공 제어 장치(100)는 대상 가공물의 형상 정보를 포함하는 가공 요청 정보를 수신할 수 있다. 본원의 일 실시예에 따르면, 대상 가공물의 형상 정보를 포함하는 가공 요청 정보는 대상 가공물의 형상 정보를 3차원적으로 표현 가능한 도면 데이터(1)를 포함할 수 있다.The cutting
또한, 절삭 가공 제어 장치(100)는 미리 구축된 인공지능 기반의 가공 분석 알고리즘에 기초하여 수신된 가공 요청 정보에 대응하는 가공 스케줄링 정보를 생성할 수 있다.In addition, the cutting
여기서, 미리 구축된 인공지능 기반의 가공 분석 알고리즘은 대상 가공물 및 피가공물 중 적어도 하나에 대한 형상 정보를 포함하는 도면 데이터(1)가 입력되면, 해당 도면 데이터(1)에 대응하여 피가공물을 대상 가공물로 가공하기 위해 절삭 가공되어야 하는 영역을 식별하고, 절삭 가공되어야 하는 영역의 위치, 형상, 면적, 부피 등에 기초하여 해당 영역의 가공 난이도를 산출하고, 산출된 가공 난이도 등을 고려하여 절삭 가공되어야 하는 영역 별로 도출되는 단위 공정의 순서 및 단위 공정에서 요구되는 절삭 수단(200)의 동작 조건을 출력하도록 미리 학습된 것일 수 있다.Here, the pre-built artificial intelligence-based processing analysis algorithm, when drawing data (1) including shape information on at least one of the target workpiece and the workpiece is input, targets the workpiece in response to the drawing data (1). In order to be processed into a workpiece, the area to be cut is identified, the machining difficulty of the area to be cut is calculated based on the location, shape, area, volume, etc. of the area to be cut, and the machining difficulty must be cut in consideration of the calculated machining difficulty. It may be learned in advance to output the order of the unit processes derived for each area and the operation condition of the cutting means 200 required in the unit process.
본원의 일 실시예에 따르면, 절삭 가공 제어 장치(100)는, 도면 데이터(1)를 입력으로 하는 지도 학습 기반의 알고리즘을 통해 가공 스케줄링 정보를 생성할 수 있다.According to an exemplary embodiment of the present disclosure, the cutting
참고로, 지도 학습(Supervised Learning)은 데이터에 대한 명시적인 정답 정보인 라벨(Label)이 주어진 상태에서 학습시키는 방법을 의미할 수 있다. 본원에서는 종래에 이미 공지되었거나 향후 개발되는 다양한 지도 학습 알고리즘 모델이 적용될 수 있다.For reference, supervised learning may refer to a method of learning in a state in which a label, which is an explicit correct answer information for data, is given. In the present application, various supervised learning algorithm models that have been previously known or developed in the future may be applied.
구체적으로, 본원의 일 실시예에 따르면, 절삭 가공 제어 장치(100)는 대상 가공물의 형상 정보에 기초하여 절삭 가공 공정에 포함될 복수의 단위 공정을 결정할 수 있다.Specifically, according to the exemplary embodiment of the present disclosure, the
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 지능형 절삭 가공 제어 장치에 인가되는 형상 정보를 포함하는 도면 데이터를 설명하기 위한 개념도이다.2 is a conceptual diagram illustrating drawing data including shape information applied to an intelligent cutting processing control apparatus according to an exemplary embodiment of the present disclosure.
구체적으로, 도 2의 (a)는 대상 가공물의 3차원 형상 정보를 포함하는 도면 데이터(1)고, 도 2의 (b)는 대상 가공물의 형상 정보에 대응하는 가상 피가공물의 형상 정보를 예시적으로 나타낸 도면이다.Specifically, Figure 2 (a) is drawing data (1) including three-dimensional shape information of the target workpiece, and Figure 2 (b) illustrates the shape information of the virtual workpiece corresponding to the shape information of the target workpiece. It is a diagram shown as an example.
도 2의 (b)를 참조하면, 절삭 가공 제어 장치(100)는 대상 가공물의 형상 정보에 대응하는 가상 피가공물을 생성할 수 있다. 예를 들어, 절삭 가공 제어 장치(100)는 대상 가공물의 3차원 형상을 감싸도록(커버하도록) 형성되되, 대상 가공물의 형상에 대략적으로 대응되고, 대상 가공물의 국부적인 특성은 미반영된 러프한 형태의 가상 피가공물을 생성할 수 있다. 다만, 이에만 한정되는 것은 아니고, 절삭 가공 제어 장치(100)가 대상 가공물에 대응하는 피가공물의 실제 형상이 미리 결정된 경우, 해당 피가공물의 실제 형상에 대응하는 가상 피가공물을 생성하도록 동작할 수 있다.Referring to FIG. 2B, the
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 절삭 가공 제어 장치(100)는 결정된 복수의 단위 공정의 수행 순서를 결정할 수 있다.In addition, according to an exemplary embodiment of the present disclosure, the
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 지능형 절삭 가공 제어 장치가 절삭 가공 공정에 포함되는 복수의 단위 공정의 수행 순서를 결정하는 것을 설명하기 위한 개념도이다.3 is a conceptual diagram illustrating that the intelligent cutting processing control device according to an exemplary embodiment of the present disclosure determines an execution order of a plurality of unit processes included in a cutting processing process.
도 3을 참조하면, 절삭 가공 제어 장치(100)는 대상 가공물의 형상 정보에 대응하도록 1차적으로 러프하게 생성된 가상 피가공물을 대상 가공물의 형상에 보다 근접하게 가공하기 위한 가상 시뮬레이션을 바탕으로 실제 절삭 가공 공정에 포함될 복수의 단위 공정의 수행 순서를 결정할 수 있다.3, the cutting
구체적으로, 도 3을 참조하면, 절삭 가공 제어 장치(100)는 도 2의 (b)에 도시된 가상 피가공물을 도 2의 (a)에 도시된 대상 가공물의 형상에 부합하게 가공하는 과정에서 요구되는 상단부의 4개의 기둥을 형상화하기 위해 ① 내지 ④ 영역을 절삭하는 가공 각각을 단위 공정으로 결정할 수 있다. 참고로, ① 내지 ④ 영역의 넘버링은 단위 공정의 순서를 의미하는 것일 수 있다. 달리 말해, 도 3의 ① 영역에 대한 절삭 가공을 수행한 후 순차적으로 ② 영역에 대한 절삭 가공, ③ 영역에 대한 절삭 가공 및 ④ 영역에 대한 절삭 가공이 수행되도록 단위 공정 간의 순서가 결정되는 것일 수 있다.Specifically, referring to FIG. 3, in the process of processing the virtual workpiece shown in FIG. 2(b) to match the shape of the target workpiece shown in FIG. 2(a), In order to shape the 4 pillars of the required upper end, each of the processes of cutting the areas ① to ④ can be determined as a unit process. For reference, the numbering of areas ① to ④ may mean the order of unit processes. In other words, it may be that the order between unit processes is determined so that, after performing the cutting process on the ① area in Fig. 3, in
이와 관련하여, 도 3에 도시된 가상 피가공물의 형상은 중심축을 기준으로 전체적으로 대칭인 원통 형상이므로 ① 내지 ④ 영역 가공에 있어서 상호 동등한 난이도를 가질 수 있으나, 본원이 적용되는 대상 가공물의 형상에 따라, 각각의 영역을 가공(절삭 가공)하기 위하여 요구되는 난이도는 서로 상이할 수 있다. 따라서, 절삭 가공 제어 장치(100)는 대상 가공물의 형상 정보에 기초하여 생성된 가상 피가공물의 형상이 대상 가공물에 부합하게 가공되기 위해 절삭되어야 할 영역의 위치 정보, 넓이 정보, 부피 정보 등을 고려하여 절삭되어야 하는 영역 각각의 난이도를 평가하고, 산출된 난이도에 기초하여 단위 공정 간의 순서를 결정하는 것일 수 있다. 특히, 절삭 가공 제어 장치(100)는 산출된 난이도와 더불어 절삭되어야 하는 영역 각각의 위치적 근접도에 기초하여 추론되는 절삭 수단(200)의 동선(이동 변위 등)을 고려하여 단위 공정 간의 순서를 결정하도록 동작할 수 있다.In this regard, since the shape of the virtual workpiece shown in FIG. 3 is a cylindrical shape that is generally symmetric with respect to the central axis, it may have the same degree of difficulty in area processing ① to ④, but depending on the shape of the object to which the present application is applied. , The degree of difficulty required to process (cutting) each area may be different from each other. Therefore, the cutting
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 절삭 가공 제어 장치(100)는 복수의 단위 공정 각각에 대응하는 절삭 수단(200)의 동작 조건을 결정할 수 있다.In addition, according to the exemplary embodiment of the present disclosure, the cutting
본원의 일 실시예에 따르면, 절삭 수단(200)의 동작 조건이란, 절삭 수단(200)의 피가공물에 대한 상대적 초기위치(배치), 절삭 수단(200)에서 절삭 블레이드를 회전시키는 스핀들의 회전 속도, 모터 회전 속도, 절삭 블레이드를 회전시키기 위한 전력 정보, 절삭 블레이드의 이동 동선 등을 폭넓게 포함하는 개념일 수 있다.According to an embodiment of the present application, the operating condition of the cutting means 200 is a relative initial position (arrangement) of the cutting means 200 with respect to the workpiece, and the rotational speed of the spindle rotating the cutting blade in the cutting means 200 , Motor rotation speed, power information for rotating the cutting blade, and the moving line of the cutting blade may be widely included.
종합하면, 절삭 가공 제어 장치(100)에 의해 생성되는 가공 스케줄링 정보는 목적하는 대상 가공물의 형상에 대응되도록 생성된 가상 피가공물을 대상 가공물의 형상에 부합하게 하기 위해 요구되는 절삭 가공 공정의 유형, 수 등을 목록화하고, 단위 공정 각각의 난이도, 절삭 수단(200)의 동선 등을 고려하여 목록 내 단위 공정 간의 순서를 결정하고, 단위 공정 각각에 대응하는 절삭 수단(200)의 동작 조건을 포함하도록 생성되는 것일 수 있다.In summary, the machining scheduling information generated by the cutting
또한, 절삭 가공 제어 장치(100)는 복수의 단위 공정과 복수의 단위 공정의 수행 순서 및 복수의 단위 공정 각각에 대응하는 절삭 수단(200)의 동작 조건을 포함하도록 결정된 가공 스케줄링 정보에 대응하여 생성되는 가상의 절삭 가공 공정 시뮬레이션 데이터를 도면 데이터(1)에 오버레이하여 표출할 수 있다.In addition, the cutting
본원의 일 실시예에 따르면, 가상의 절삭 가공 공정 시뮬레이션 데이터란, 대상 가공물의 형상에 대응되도록 생성된 가상 피가공물의 형상이 가상 스케줄링 정보에 따른 단위 공정이 순차적으로 적용됨에 따라 변화하는 형태를 사용자(작업자)가 육안으로 실제 작업에 선행하여 확인할 수 있도록 표출되는 것일 수 있다. 예를 들어, 가상의 절삭 가공 공정 시뮬레이션 데이터는 대상 가공물의 형상에 대응되도록 1차적으로 생성된 가상 피가공물의 형상에서부터 가상 스케줄링 정보에 따른 단위 공정이 각각 수행 순서에 따라 제1단위 공정 내지 제N단위 공정을 포함한다고 가정하면, 제1단위 공정이 적용되어 변화된 가상 피가공물의 형상, 제2단위 공정까지 적용되어 변화된 가상 피가공물의 형상 등을 순차적으로 나타내는 것일 수 있다.According to an embodiment of the present application, the virtual cutting process simulation data refers to a shape in which the shape of the virtual workpiece generated to correspond to the shape of the target workpiece changes as a unit process according to the virtual scheduling information is sequentially applied. It may be expressed so that the (worker) can visually check before the actual work. For example, in the virtual cutting process simulation data, from the shape of the virtual workpiece, which is primarily generated to correspond to the shape of the target workpiece, the unit processes according to the virtual scheduling information are each performed from the first unit process to the Nth process according to the execution order. Assuming that the unit process is included, the shape of the virtual workpiece changed by applying the first unit process, and the shape of the virtual workpiece changed by applying to the second unit process may be sequentially displayed.
이와 관련하여, 절삭 가공 제어 장치(100)는 사용자(작업자 등)가 확인하고자 하는 단위 공정을 선택하는 사용자 입력을 수신하고, 해당 사용자 입력에 대응하는 단위 공정까지 수행된 상태의 가상 피가공물의 형상을 가상의 절삭 가공 공정 시뮬레이션 데이터로서 표시하도록 동작할 수 있다.In this regard, the cutting
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 절삭 가공 제어 장치(100)는 생성된 가상의 절삭 가공 공정 시뮬레이션 데이터를 적어도 하나의 투영 방향에 기초하여 투영한 2차원 형상을 도면 데이터(1)에 오버레이하여 표출할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present application, the cutting
또한, 절삭 가공 제어 장치(100)는 피가공물을 대상 가공물로 가공하도록 수행되는 절삭 가공 공정에서의 측정치 정보를 수신할 수 있다.In addition, the cutting
본원의 일 실시예에 따르면, 절삭 가공 제어 장치(100)는 절삭 수단(200)과 이웃하여 배치되는 음향 센서(미도시)에 의해 센싱되는 절삭 가공이 수행되는 동안 발생 가능한 음향 정보를 측정치 정보로 수신할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the cutting
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 절삭 가공 제어 장치(100)는 절삭 수단(200)의 구동과 연계된 전류 측정 정보를 측정치 정보로 수신할 수 있다. 예를 들면, 전류 측정 정보는 절삭 수단(200)의 절삭 블레이드를 회전시키기 위한 동력을 제공하는 모터와 연계하여 측정되는 것일 수 있다.In addition, according to an exemplary embodiment of the present disclosure, the cutting
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 절삭 가공 제어 장치(100)는 절삭 수단(200)의 회전과 연계된 회전 정보를 측정치 정보로 수신할 수 있다. 예를 들면, 회전 정보는 절삭 수단(200)의 절삭 블레이드 또는 절삭 블레이드와 연계된 스핀들의 회전 정보를 의미하는 것일 수 있다. 예를 들면, 회전 정보는 회전 각속도 정보일 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present application, the cutting
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 절삭 가공 제어 장치(100)는 절삭 수단(200)에 대한 영상 정보를 측정치 정보로 수신할 수 있다. 예를 들면, 영상 정보는 절삭 수단(200)의 절삭 블레이드 및 절삭 블레이드에 의해 절삭되는 피가공물의 영역을 포함하도록 촬영 뷰가 결정되는 카메라 모듈(미도시)에 의해 획득되는 것일 수 있다.In addition, according to an exemplary embodiment of the present disclosure, the
달리 말해, 절삭 가공 제어 장치(100)는 음향 정보, 전류 측정 정보, 회전 정보 및 영상 정보 중 적어도 하나를 측정치 정보로서 수신(획득)할 수 있다.In other words, the cutting
또한, 절삭 가공 제어 장치(100)는 수신된 측정치 정보 및 미리 생성된 가공 스케줄링 정보에 기초하여 오차 정보를 산출할 수 있다. 구체적으로, 본원의 일 실시예에 따른 절삭 가공 제어 장치(100)는 미리 설정된 모니터링 주기 이상의 시간 동안 수집된 상기 측정치 정보에 대한 시계열 데이터를 생성할 수 있다. 또한, 절삭 가공 제어 장치(100)는 시계열 데이터에 기초하여 실제 수행된 절삭 공정이 가공 스케줄링 정보에 반영된 수행 순서 및 동작 조건을 충족하는지 여부를 판단하고, 판단 결과에 기초하여 오차 정보를 생성할 수 있다.In addition, the cutting
본원의 일 실시예에 따르면, 절삭 가공 제어 장치(100)는 수신된 측정치 정보에 대한 실제 시계열 데이터와 미리 생성된 가공 스케줄링 정보에 대응하도록 미리 생성된 가상 시계열 데이터의 유사도에 기초하여 가공 스케줄링 정보에 부합하게 실제 공정이 수행되는지 여부를 판단할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the cutting
예시적으로, 절삭 가공 제어 장치(100)는 수신된 측정치 정보에 대한 실제 시계열 데이터에 대한 딥러닝 기반 시계열 분석 알고리즘을 적용하여 측정치 정보가 확보된 시간대 이후의 시계열 데이터를 예측하고, 예측된 시계열 데이터가 미리 생성된 가상 시계열 데이터의 해당 시간대에서의 패턴과의 유사도를 상호 비교하는 것일 수 있다.Exemplarily, the cutting
본원의 일 실시예에 따르면, 절삭 가공 제어 장치(100)는 측정치 정보에 대한 시계열 데이터에 적용되는 딥러닝 기반 시계열 분석 알고리즘으로서, LSTM 알고리즘, Attention 알고리즘, Transformer 알고리즘 및 BERT 알고리즘 중 적어도 하나를 활용할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the cutting
구체적으로, LSTM(Long-Short Term Memory) 알고리즘은 딥러닝 분야에서 사용되는 인공 재귀 신경 네트워크(RNN) 아키텍처의 하나로, 피드 포워드 신경망과 달리 피드백 연결이 존재한다. 따라서, LSTM 알고리즘에 의하면 단일 데이터 포인트뿐만 아니라 전체 데이터 시퀀스에 대한 학습 및 처리를 수행할 수 있다. Specifically, the LSTM (Long-Short Term Memory) algorithm is one of the artificial recursive neural network (RNN) architectures used in the field of deep learning, and unlike feed forward neural networks, there is a feedback connection. Therefore, according to the LSTM algorithm, it is possible to learn and process not only a single data point but also an entire data sequence.
이러한 LSTM 알고리즘은 시계열 데이터를 기반으로 예측을 분류, 처리 및 예측하는 데 적합하며, LSTM은 전통적인 RNN을 통한 훈련에서 발생 가능한 Vanishing Gradient 문제를 해소하는 장점이 있다.This LSTM algorithm is suitable for classifying, processing, and predicting predictions based on time series data, and LSTM has the advantage of solving the Vanishing Gradient problem that may occur in training through traditional RNNs.
Attention 알고리즘은 딥러닝 모델이 특정 벡터에 주목하도록 하여 모델의 성능을 높이는 기법으로, 학습 과정에서 모델이 중요한 부분만 집중(attention)하도록 구현된 알고리즘으로 이해될 수 있다. 달리 말해, Attention 알고리즘에 의하면 디코더가 출력을 생성할 때 각 단계별로 입력 시퀀스의 각기 다른 부분을 집중하게 할 수 있도록 하며, 하나의 고정된 컨텍스트 벡터로 인코딩 하는 대신 출력의 각 단계별로 컨텍스트 벡터를 생성하는 방법을 학습할 수 있다. 이는 모델이 입력 시퀀스와 지금까지 생성한 결과를 통해 이후의 학습에서 어떠한 부분에 집중할 것인지를 결정하는 것으로 이해될 수 있으며, 집중할 부분은 결정하는 것은 Softmax를 통해 수행될 수 있다.The attention algorithm is a technique that improves the performance of the model by making the deep learning model pay attention to a specific vector, and can be understood as an algorithm implemented to focus only the important part of the model in the learning process. In other words, the Attention algorithm allows the decoder to focus different parts of the input sequence at each step when generating the output, and instead of encoding it into a single fixed context vector, it creates a context vector for each step of the output. You can learn how to do it. This can be understood as determining which part of the model to focus on in subsequent learning based on the input sequence and the result generated so far, and determining the part to focus on can be performed through Softmax.
Transformer 알고리즘은 종래의 seq2seq 아키텍쳐와 같이 인코더에서 입력 시퀀스를 입력받고, 디코더에서 출력 시퀀스를 출력하는 인코더-디코더 구조를 포함할 수 있다. 다만, 종래의 seq2seq 아키텍쳐와 달리 인코더 및 디코더가 복수 개 마련될 수 있다. 또한, 상술한 Attention 알고리즘은 인코더의 히든 스테이트 중 어떤 것에 집중할지 결정하고 디코더 계산에 활용하는 반면, Transformer 알고리즘은 인코더와 디코더를 연결하지 않고 내부에서만 Attention 알고리즘을 사용하며, LSTM이나 GRU 같은 RNN이 아니라 Attention 신경망으로만 이루어져 있다는 특징을 갖는다.The Transformer algorithm may include an encoder-decoder structure that receives an input sequence from an encoder and outputs an output sequence from a decoder, like a conventional seq2seq architecture. However, unlike the conventional seq2seq architecture, a plurality of encoders and decoders may be provided. In addition, the above-described attention algorithm determines which of the hidden states of the encoder to focus on and uses it for decoder calculation, whereas the Transformer algorithm does not connect the encoder and the decoder and uses the attention algorithm only internally, and is not an RNN such as LSTM or GRU. It has the characteristic that it consists only of attention neural network.
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 알고리즘은 라벨링되지 않은 대용량 데이터로 모델을 미리 학습 시킨 후, 특정 태스크를 가지고 있는 라벨링된 데이터로 Transfer 학습을 수행하는 알고리즘이다. BERT의 아키텍처는 상술한 Transformer 알고리즘을 일부 사용하지만, Pre-training 단계와 Fine-tuning 단계의 아키텍처를 일부 다르게 하여 Transfer 학습을 용이하게 만들 수 있으며, 상술한 Transformer 알고리즘의 구조 중에서 Encoder 부분만을 사용하는 것을 특징으로 한다.The BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) algorithm is an algorithm that performs transfer learning with labeled data having a specific task after pre-training a model with large unlabeled data. The architecture of BERT uses some of the Transformer algorithm described above, but transfer learning can be made easy by partially different architectures of the pre-training stage and the fine-tuning stage. It is recommended to use only the encoder part of the structure of the transformer algorithm described above. It is characterized.
또한, 절삭 가공 제어 장치(100)는 생성된 오차 정보에 기초하여 피드백 정보를 생성할 수 있다. 또한, 절삭 가공 제어 장치(100)는 생성된 피드백 정보를 디스플레이를 통해 표출할 수 있다. 여기서, 피드백 정보가 표출되는 디스플레이는 후술하는 바와 같이 절삭 가공 제어 장치(100)에 포함되는 형태로 구비되는 것일 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니며, 절삭 가공 제어 장치(100)와 별개로 구비되되(예를 들면, 사용자 단말(미도시)에 탑재되는 형태 등) 절삭 가공 제어 장치(100)로부터 네트워크(20)를 통해 피드백 정보를 수신하여, 수신된 피드백 정보를 절삭 가공 제어 장치(100)와 독립적으로 출력하도록 마련되는 것일 수 있다. 다른 예로, 디스플레이는 절삭 수단(200)에 대하여 설치되는 것일 수 있다. 또 다른 예로, 피드백 정보가 표출되는 디스플레이는 절삭 가공 제어 장치(100) 및 절삭 수단(200) 모두에 구비되는 것일 수 있다.In addition, the cutting
예시적으로, 피드백 정보가 표출되는 디스플레이는 절삭 가공 제어 장치(100) 및 절삭 수단(200) 모두에 구비되는 경우, 절삭 가공 제어 장치(100)에 마련된 제1디스플레이의 해상도 및 규격(크기) 중 적어도 하나에 기초하여 절삭 가공 제어 장치(100)에서의 피드백 정보의 표출 유형이 결정되고, 절삭 수단(200)에 마련된 제2디스플레이의 해상도 및 규격(크기) 중 적어도 하나에 기초하여 절삭 수단(200)에서의 피드백 정보의 표출 유형이 결정되는 것일 수 있다.Exemplarily, when the display on which the feedback information is displayed is provided in both the cutting
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 절삭 가공 제어 장치(100)는 실제 수행된 절삭 공정이 가공 스케줄링 정보에 반영된 수행 순서를 충족하는지 여부에 대한 판단 결과 수행 순서가 가공 스케줄링 정보를 충족하지 않으면, 제1경고 레벨에 대응하는 피드백 정보를 표출할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present application, the cutting
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 절삭 가공 제어 장치(100)는 실제 수행된 절삭 공정이 가공 스케줄링 정보에 반영된 동작 조건을 충족하는지 여부에 대한 판단 결과 동작 조건이 가공 스케줄링 정보를 충족하지 않으면, 제1경고 레벨보다 완화된 제2경고 레벨에 대응하는 피드백 정보를 표출할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present application, the cutting
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 절삭 가공 제어 장치(100)는 실제 수행된 절삭 공정이 가공 스케줄링 정보에 부합하는지 여부에 대한 판단 결과, 실제 절삭 가공 공정에서의 수행 순서 및 동작 조건이 미리 생성된 가공 스케줄링 정보를 충족하는 것으로 판단되는 경우, 정상 레벨에 대응하는 피드백 정보를 표출할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present application, as a result of determining whether the actual cutting process corresponds to the machining scheduling information, the cutting
예시적으로, 피드백 정보는 음향 정보로 출력되는 것일 수 있다. 이와 관련하여, 정상 레벨에 대응하는 피드백 정보는 아무런 음향이 출력되지 않는 상태에 대응되는 것일 수 있다. 또한, 제1경고 레벨 및 제2경고 레벨은 경보음, Beep음 등에 대응하는 음향이되, 제1경고 레벨에 대응하는 음향이 제2경고 레벨에 대응하는 음향보다 긴급도가 높은 것으로 인지될 수 있는 음향으로 선택되는 것일 수 있다.For example, the feedback information may be output as sound information. In this regard, the feedback information corresponding to the normal level may correspond to a state in which no sound is output. In addition, the first warning level and the second warning level are sounds corresponding to an alarm sound, a beep sound, etc., but the sound corresponding to the first warning level may be recognized as having higher urgency than the sound corresponding to the second warning level. It may be selected as a sound that is present.
다른 예로, 피드백 정보는 시각 정보로 출력되는 것일 수 있다. 이와 관련하여, 정상 레벨에 대응하는 피드백 정보는 녹색으로 점멸하는 광원(예를 들면, LED 소자 등)에 대응되는 것일 수 있다. 또한, 제1경고 레벨 및 제2경고 레벨은 각각 적색 및 황색으로 점멸하는 광원에 대응되는 것일 수 있다. 또 다른 예로, 피드백 정보는 정상 레벨에 대응하는 '작업 순서와 작업 조건이 정상입니다.'와 같은 안내 텍스트, 제1경고 레벨에 대응하는 '작업 순서가 올바르지 않습니다.'와 같은 안내 텍스트, 제2경고 레벨에 대응하는 '작업 조건이 올바르지 않습니다.'와 같은 안내 텍스트 형태로 출력될 수 있다. 이 때, 안내 텍스트 형태로 출력되는 피드백 정보는 해당 안내 텍스트에 대응하는 음향을 함께 포함하는 것일 수 있다.As another example, the feedback information may be output as visual information. In this regard, the feedback information corresponding to the normal level may correspond to a light source (eg, an LED device, etc.) blinking in green. In addition, the first warning level and the second warning level may correspond to light sources blinking in red and yellow, respectively. As another example, the feedback information is a guide text such as'Operation sequence and work conditions are normal' corresponding to the normal level, guidance text such as'The work order is not correct' corresponding to the first warning level, and the second information. It may be output in the form of a guide text such as'The working condition is not correct' corresponding to the warning level. In this case, the feedback information output in the form of the guide text may include a sound corresponding to the corresponding guide text together.
또한, 절삭 가공 제어 장치(100)는 제1경고 레벨에 대응하는 피드백 정보 또는 제2경고 레벨에 대응하는 피드백 정보가 표출되면, 해당 실제 절삭 가공 공정에 대하여 획득된 측정치 정보를 저장할 수 있다. 이에 따라, 절삭 가공 제어 장치(100)는 절삭 가공 공정이 기 생성된 가공 스케줄링 정보에 반영된 공정 순서 또는 공정 수행 조건을 벗어난 경우의 측정치 정보를 저장하고, 저장된 측정치 정보를 가공 스케줄링 정보를 생성하기 위한 미리 구축된 인공지능 기반의 가공 분석 알고리즘에 제공하여 가공 분석 알고리즘이 보다 실제 공정 편의성에 부합하는 형태의 가공 스케줄링 정보를 최적화하여 생성하도록 학습이 이루어질 수 있다.In addition, when the feedback information corresponding to the first warning level or the feedback information corresponding to the second warning level is displayed, the cutting
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 지능형 절삭 가공 제어 장치의 개략적인 구성도이다.4 is a schematic configuration diagram of an intelligent cutting processing control device according to an embodiment of the present application.
도 4를 참조하면, 절삭 가공 제어 장치(100)는 입력부(110), 시뮬레이션부(120), 모니터링부(130), 디스플레이부(140) 및 스토리지부(150)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 4, the cutting
입력부(110)는, 대상 가공물의 형상 정보를 포함하는 가공 요청 정보를 수신할 수 있다.The
또한, 입력부(110)는, 피가공물을 대상 가공물로 가공하도록 수행되는 절삭 가공 공정에서의 측정치 정보를 수신할 수 있다.In addition, the
시뮬레이션부(120)는, 미리 구축된 인공지능 기반의 가공 분석 알고리즘에 기초하여 가공 요청 정보에 대응하는 가공 스케줄링 정보를 생성할 수 있다.The
모니터링부(130)는, 수신된 측정치 정보 및 기 생성된 가공 스케줄링 정보에 기초하여 오차 정보를 산출할 수 있다.The
구체적으로, 모니터링부(130)는 미리 설정된 모니터링 주기 이상의 시간 동안 수집된 상기 측정치 정보에 대한 시계열 데이터를 생성할 수 있다. 또한, 모니터링부(130)는 생성된 시계열 데이터에 기초하여, 실제 수행된 절삭 공정이 가공 스케줄링 정보에 반영된 단위 공정 간의 수행 순서 및 절삭 수단(200)에 대한 동작 조건을 충족하는지 여부를 판단할 수 있다.Specifically, the
디스플레이부(140)는, 오차 정보에 기초하여 생성되는 피드백 정보를 표출할 수 있다.The
구체적으로, 디스플레이부(140)는 모니터링부(130)의 판단 결과에 기초하여 실제 수행된 공정의 수행 순서가 기 생성된 가공 스케줄링 정보를 충족하지 않으면, 제1경고 레벨에 대응하는 피드백 정보를 표출할 수 있다. 또한, 디스플레이부(140)는 모니터링부(130)의 판단 결과에 기초하여 실제 수행된 공정의 동작 조건이 기 생성된 가공 스케줄링 정보를 충족하지 않으면, 제1경고 레벨보다 완화된 제2경고 레벨에 대응하는 피드백 정보를 표출할 수 있다.Specifically, the
스토리지부(150)는, 제1경고 레벨에 대응하는 피드백 정보 또는 제2경고 레벨에 대응하는 피드백 정보가 디스플레이부(140)를 통해 표출되면, 해당 절삭 가공 공정에 대하여 획득된 측정치 정보를 저장할 수 있다.When the feedback information corresponding to the first warning level or the feedback information corresponding to the second warning level is displayed through the
이하에서는 상기에 자세히 설명된 내용을 기반으로, 본원의 동작 흐름을 간단히 살펴보기로 한다.Hereinafter, based on the details described above, the operation flow of the present application will be briefly described.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 지능형 절삭 가공 제어 장치에 의해 수행되는 지능형 절삭 가공 방법에 대한 동작 흐름도이다.5 is an operation flowchart of an intelligent cutting processing method performed by the intelligent cutting processing control device according to an embodiment of the present application.
도 5에 도시된 지능형 절삭 가공 방법은 앞서 설명된 절삭 가공 제어 장치(100)에 의하여 수행될 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 절삭 가공 제어 장치(100)에 대하여 설명된 내용은 지능형 절삭 가공 방법에 대한 설명에도 동일하게 적용될 수 있다.The intelligent cutting processing method shown in FIG. 5 may be performed by the cutting
도 5를 참조하면, 단계 S11에서 입력부(110)는, 대상 가공물의 형상 정보를 포함하는 가공 요청 정보를 수신할 수 있다.Referring to FIG. 5, in step S11, the
다음으로, 단계 S12에서 시뮬레이션부(120)는, 미리 구축된 인공지능 기반의 가공 분석 알고리즘에 기초하여 수신된 가공 요청 정보에 대응하는 가공 스케줄링 정보를 생성할 수 있다.Next, in step S12, the
다음으로, 단계 S13에서 입력부(110)는, 피가공물을 목적하는 대상 가공물로 가공하도록 수행되는 실제 절삭 가공 공정에서의 측정치 정보를 수신할 수 있다.Next, in step S13, the
다음으로, 단계 S14에서 모니터링부(130)는, 측정치 정보 및 가공 스케줄링 정보에 기초하여 오차 정보를 산출할 수 있다.Next, in step S14, the
또한, 단계 S14에서 모니터링부(130)는 미리 설정된 모니터링 주기 이상의 시간 동안 수집된 측정치 정보에 대한 시계열 데이터를 생성할 수 있다.In addition, in step S14, the
또한, 단계 S14에서 모니터링부(130)는 생성된 시계열 데이터에 기초하여 실제 수행된 절삭 공정이 기 생성된 가공 스케줄링 정보에 반영된 수행 순서 및 동작 조건을 충족하는지 여부를 판단할 수 있다.In addition, in step S14, the
다음으로, 단계 S15에서 모니터링부(130)는 단계 S14에서 산출된 오차 정보에 기초하여 피드백 정보를 생성할 수 있다. 또한, 단계 S15에서 디스플레이부(140)는 생성된 피드백 정보를 표출할 수 있다.Next, in step S15, the
또한, 단계 S15에서 디스플레이부(140)는 단계 S14에서의 산출된 오차 정보에 대한 판단 결과, 실제 수행 순서가 가공 스케줄링 정보를 충족하지 않으면, 제1경고 레벨에 대응하는 피드백 정보를 표출할 수 있다.In addition, in step S15, the
또한, 단계 S15에서 디스플레이부(140)는 단계 S14에서의 산출된 오차 정보에 대한 판단 결과, 실제 동작 조건이 가공 스케줄링 정보를 충족하지 않으면, 제1경고 레벨보다 완화된 제2경고 레벨에 대응하는 피드백 정보를 표출할 수 있다.In addition, in step S15, when the determination result of the error information calculated in step S14, if the actual operating condition does not satisfy the processing scheduling information, the
또한, 단계 S15에서 디스플레이부(140)는 단계 S14에서의 산출된 오차 정보에 대한 판단 결과, 실제 수행 순서 및 실제 동작 조건이 가공 스케줄링 정보를 충족하면, 정상 레벨에 대응하는 피드백 정보를 표출할 수 있다.In addition, in step S15, when the determination result of the error information calculated in step S14, the actual execution order and actual operating conditions satisfy the processing scheduling information, the
상술한 설명에서, 단계 S11 내지 S15는 본원의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.In the above description, steps S11 to S15 may be further divided into additional steps or may be combined into fewer steps, depending on the embodiment of the present application. In addition, some steps may be omitted as necessary, or the order between steps may be changed.
도 6은 가공 스케줄링 정보를 생성하는 단계에 대한 세부 동작 흐름도이다.6 is a detailed operation flowchart for the step of generating processing scheduling information.
도 6에 도시된 가공 스케줄링 정보를 생성하는 단계는 앞서 설명된 절삭 가공 제어 장치(100)에 의하여 수행될 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 절삭 가공 제어 장치(100)에 대하여 설명된 내용은 도 6에 대한 설명에도 동일하게 적용될 수 있다The step of generating the processing scheduling information shown in FIG. 6 may be performed by the cutting
도 6을 참조하면, 단계 S121에서 시뮬레이션부(120)는 대상 가공물의 형상 정보에 기초하여 절삭 가공 공정에 포함될 복수의 단위 공정을 결정할 수 있다.Referring to FIG. 6, in step S121, the
다음으로, 단계 S122에서 시뮬레이션부(120)는 결정된 복수의 단위 공정의 수행 순서를 결정할 수 있다.Next, in step S122, the
다음으로, 단계 S123에서 시뮬레이션부(120)는 복수의 단위 공정 각각에 대응하는 절삭 수단의 동작 조건을 결정할 수 있다.Next, in step S123, the
상술한 설명에서, 단계 S121 내지 S123은 본원의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.In the above description, steps S121 to S123 may be further divided into additional steps or may be combined into fewer steps, according to an embodiment of the present disclosure. In addition, some steps may be omitted as necessary, or the order between steps may be changed.
본원의 일 실시예에 따른 지능형 절삭 가공 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The intelligent cutting processing method according to an exemplary embodiment of the present disclosure may be implemented in the form of a program command that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the present invention, or may be known and usable to those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. -A hardware device specially configured to store and execute program instructions such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those produced by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operation of the present invention, and vice versa.
또한, 전술한 지능형 절삭 가공 방법은 기록 매체에 저장되는 컴퓨터에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램 또는 애플리케이션의 형태로도 구현될 수 있다.In addition, the above-described intelligent cutting processing method can also be implemented in the form of a computer program or application executed by a computer stored in a recording medium.
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 illustrative purposes only, and those of ordinary skill in the art to which the present application pertains will be able to understand that it can be easily modified into other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present application. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative and non-limiting in all respects. For example, each component described as a single type may be implemented in a distributed manner, and similarly, components described as being distributed may also 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 to be described later rather than the detailed description, and all changes or modified forms derived from the meaning and scope of the claims and their equivalent concepts should be interpreted as being included in the scope of the present application.
10: 절삭 가공 시스템
100: 지능형 절삭 가공 제어 장치
110: 입력부
120: 시뮬레이션부
130: 모니터링부
140: 디스플레이부
150: 스토리지부
200: 절삭 수단
20: 네트워크
1: 도면 데이터10: cutting processing system
100: intelligent cutting processing control device
110: input unit
120: simulation unit
130: monitoring unit
140: display unit
150: storage unit
200: cutting means
20: network
1: drawing data
Claims (12)
입력부가 대상 가공물의 형상 정보를 포함하는 가공 요청 정보를 수신하는 단계;
시뮬레이션부가 미리 구축된 인공지능 기반의 가공 분석 알고리즘에 기초하여 상기 가공 요청 정보에 대응하는 가공 스케줄링 정보를 생성하는 단계;
상기 입력부가 피가공물을 상기 대상 가공물로 가공하도록 수행되는 절삭 가공 공정에서의 측정치 정보를 수신하는 단계;
모니터링부가 상기 측정치 정보 및 상기 가공 스케줄링 정보에 기초하여 오차 정보를 산출하는 단계; 및
디스플레이부가 상기 오차 정보에 기초하여 생성되는 피드백 정보를 표출하는 단계,
를 포함하고,
상기 가공 스케줄링 정보를 생성하는 단계는,
상기 형상 정보에 기초하여 상기 절삭 가공 공정에 포함될 복수의 단위 공정을 결정하는 단계;
상기 복수의 단위 공정 각각에 대응하는 절삭 영역의 위치 정보, 넓이 정보 및 부피 정보를 고려하여 평가되는 상기 단위 공정 각각의 가공 난이도에 기초하여 상기 복수의 단위 공정의 수행 순서를 결정하는 단계; 및
상기 복수의 단위 공정 각각에 대응하는 절삭 수단의 동작 조건을 결정하는 단계,
를 포함하고,
상기 오차 정보를 산출하는 단계는,
미리 설정된 모니터링 주기 이상의 시간 동안 수집된 상기 측정치 정보에 대한 시계열 데이터를 생성하는 단계; 및
상기 시계열 데이터 및 상기 가공 스케줄링 정보에 대응하도록 미리 생성된 가상 시계열 데이터의 유사도에 기초하여 실제 수행된 절삭 공정이 상기 가공 스케줄링 정보에 반영된 단위 공정 간의 수행 순서 및 절삭 수단에 대한 동작 조건을 충족하는지 여부를 판단하는 단계,
를 포함하고,
상기 피드백 정보를 표출하는 단계는,
상기 판단 결과 상기 수행 순서가 상기 가공 스케줄링 정보를 충족하지 않으면, 제1경고 레벨에 대응하는 피드백 정보를 표출하고,
상기 판단 결과 상기 동작 조건이 상기 가공 스케줄링 정보를 충족하지 않으면, 상기 제1경고 레벨보다 완화된 제2경고 레벨에 대응하는 피드백 정보를 표출하는 것인, 절삭 가공 방법.In the intelligent cutting processing method performed by the intelligent cutting processing control device,
Receiving, by an input unit, processing request information including shape information of the target workpiece;
Generating processing scheduling information corresponding to the processing request information based on a processing analysis algorithm based on artificial intelligence built in advance by a simulation unit;
Receiving, by the input unit, measurement value information in a cutting process performed to process a workpiece into the target workpiece;
Calculating error information based on the measured value information and the processing scheduling information by a monitoring unit; And
Displaying feedback information generated based on the error information by a display unit,
Including,
The step of generating the processing scheduling information,
Determining a plurality of unit processes to be included in the cutting process based on the shape information;
Determining an execution order of the plurality of unit processes based on a processing difficulty of each of the unit processes evaluated in consideration of location information, area information, and volume information of a cutting area corresponding to each of the plurality of unit processes; And
Determining an operating condition of the cutting means corresponding to each of the plurality of unit processes,
Including,
The step of calculating the error information,
Generating time series data on the measured value information collected during a time period greater than or equal to a preset monitoring period; And
Whether the cutting process actually performed based on the similarity between the time series data and the virtual time series data generated in advance to correspond to the machining scheduling information satisfies the order of execution between the unit processes reflected in the machining scheduling information and an operating condition for the cutting means The step of judging,
Including,
The step of expressing the feedback information,
As a result of the determination, if the execution order does not satisfy the processing scheduling information, feedback information corresponding to the first warning level is displayed, and
As a result of the determination, if the operation condition does not satisfy the machining scheduling information, feedback information corresponding to a second warning level that is more relaxed than the first warning level is displayed.
상기 가공 요청 정보는, 상기 형상 정보를 3차원적으로 표현하는 도면 데이터를 포함하고,
상기 가공 스케줄링 정보를 생성하는 단계 이후에,
디스플레이부가 상기 가공 스케줄링 정보에 대응하여 생성되는 가상의 절삭 가공 공정 시뮬레이션 데이터를 상기 도면 데이터에 오버레이하여 표출하는 단계,
를 더 포함하는 것인, 절삭 가공 방법.The method of claim 1,
The processing request information includes drawing data representing the shape information in three dimensions,
After the step of generating the processing scheduling information,
Displaying, by a display unit, the virtual cutting processing simulation data generated in response to the processing scheduling information by overlaying it on the drawing data,
That further comprises a cutting method.
상기 오버레이하여 표출하는 단계는,
상기 시뮬레이션 데이터를 적어도 하나의 투영 방향에 기초하여 투영한 2차원 형상을 표출하는 단계,
를 포함하는 것인, 절삭 가공 방법.The method of claim 3,
The step of overlaying and expressing,
Expressing a two-dimensional shape projected based on at least one projection direction of the simulation data,
That containing, cutting processing method.
상기 피드백 정보를 표출하는 단계는,
상기 판단 결과 상기 수행 순서 및 상기 동작 조건이 상기 가공 스케줄링 정보를 충족하면, 정상 레벨에 대응하는 피드백 정보를 표출하는 것인, 절삭 가공 방법.The method of claim 1,
The step of expressing the feedback information,
As a result of the determination, when the execution order and the operation condition satisfy the machining scheduling information, feedback information corresponding to a normal level is displayed.
상기 피드백 정보를 표출하는 단계에서, 상기 제1경고 레벨에 대응하는 피드백 정보 또는 상기 제2경고 레벨에 대응하는 피드백 정보가 표출되면, 스토리지부가 해당 절삭 가공 공정에 대하여 획득된 측정치 정보를 저장하는 단계,
를 더 포함하는 것인, 절삭 가공 방법.The method of claim 1,
In the step of displaying the feedback information, when the feedback information corresponding to the first warning level or the feedback information corresponding to the second warning level is displayed, storing the measured value information obtained for the corresponding cutting process by the storage unit ,
That further comprises a cutting method.
대상 가공물의 형상 정보를 포함하는 가공 요청 정보 및 피가공물을 상기 대상 가공물로 가공하도록 수행되는 절삭 가공 공정에서의 측정치 정보를 수신하는 입력부;
미리 구축된 인공지능 기반의 가공 분석 알고리즘에 기초하여 상기 가공 요청 정보에 대응하는 가공 스케줄링 정보를 생성하는 시뮬레이션부;
상기 측정치 정보 및 상기 가공 스케줄링 정보에 기초하여 오차 정보를 산출하는 모니터링부; 및
상기 오차 정보에 기초하여 생성되는 피드백 정보를 표출하는 디스플레이부,
를 포함하고,
상기 시뮬레이션부는,
상기 형상 정보에 기초하여 상기 절삭 가공 공정에 포함될 복수의 단위 공정을 결정하고, 상기 복수의 단위 공정 각각에 대응하는 절삭 영역의 위치 정보, 넓이 정보 및 부피 정보를 고려하여 평가되는 상기 단위 공정 각각의 가공 난이도에 기초하여 상기 복수의 단위 공정의 수행 순서를 결정하고, 상기 복수의 단위 공정 각각에 대응하는 절삭 수단의 동작 조건을 결정하고,
상기 모니터링부는,
미리 설정된 모니터링 주기 이상의 시간 동안 수집된 상기 측정치 정보에 대한 시계열 데이터를 생성하고, 상기 시계열 데이터 및 상기 가공 스케줄링 정보에 대응하도록 미리 생성된 가상 시계열 데이터의 유사도에 기초하여 실제 수행된 절삭 공정이 상기 가공 스케줄링 정보에 반영된 단위 공정 간의 수행 순서 및 절삭 수단에 대한 동작 조건을 충족하는지 여부를 판단하고,
상기 디스플레이부는,
상기 모니터링부의 판단 결과에 기초하여 상기 수행 순서가 상기 가공 스케줄링 정보를 충족하지 않으면, 제1경고 레벨에 대응하는 피드백 정보를 표출하고,
상기 모니터링부의 판단 결과에 기초하여 상기 동작 조건이 상기 가공 스케줄링 정보를 충족하지 않으면, 상기 제1경고 레벨보다 완화된 제2경고 레벨에 대응하는 피드백 정보를 표출하는 것인, 절삭 가공 제어 장치.In the intelligent cutting processing control device,
An input unit for receiving processing request information including shape information of a target workpiece and measurement value information in a cutting process performed to process a workpiece into the target workpiece;
A simulation unit that generates processing scheduling information corresponding to the processing request information based on a processing analysis algorithm based on artificial intelligence built in advance;
A monitoring unit that calculates error information based on the measured value information and the processing scheduling information; And
A display unit that displays feedback information generated based on the error information,
Including,
The simulation unit,
Based on the shape information, a plurality of unit processes to be included in the cutting process are determined, and each of the unit processes evaluated in consideration of location information, area information, and volume information of a cutting area corresponding to each of the plurality of unit processes Determining an execution order of the plurality of unit processes based on the processing difficulty, determining an operating condition of the cutting means corresponding to each of the plurality of unit processes,
The monitoring unit,
Time series data on the measured value information collected during a time period greater than or equal to a preset monitoring period is generated, and the actual cutting process is performed based on the similarity between the time series data and the virtual time series data generated in advance to correspond to the machining scheduling information. Determine whether the execution order between unit processes reflected in the scheduling information and operation conditions for the cutting means are satisfied,
The display unit,
If the execution order does not satisfy the processing scheduling information based on the determination result of the monitoring unit, feedback information corresponding to the first warning level is displayed, and
If the operation condition does not satisfy the processing scheduling information based on a determination result of the monitoring unit, feedback information corresponding to a second warning level that is more relaxed than the first warning level is displayed.
상기 제1경고 레벨에 대응하는 피드백 정보 또는 상기 제2경고 레벨에 대응하는 피드백 정보가 표출되면, 해당 절삭 가공 공정에 대하여 획득된 측정치 정보를 저장하는 스토리지부,
를 더 포함하는 것인, 절삭 가공 제어 장치.The method of claim 9,
When the feedback information corresponding to the first warning level or the feedback information corresponding to the second warning level is displayed, a storage unit that stores measurement information obtained for a corresponding cutting process,
That further comprises a cutting process control device.
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Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020200094412A KR102256115B1 (en) | 2020-07-29 | 2020-07-29 | Intelligent system for cutting process |
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102640692B1 (en) * | 2023-10-26 | 2024-02-23 | 장승호 | Timing pulley manufacturing method and system |
KR102673024B1 (en) * | 2024-02-02 | 2024-06-10 | 주식회사 지엠에스이엔지 | CNC machining system based on dimension measurement of workpieces |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100478732B1 (en) * | 2002-03-20 | 2005-03-24 | 학교법인 포항공과대학교 | Step-numerical controller |
JP5657115B2 (en) * | 2011-06-29 | 2015-01-21 | 三菱電機株式会社 | Processing simulation apparatus and method |
-
2020
- 2020-07-29 KR KR1020200094412A patent/KR102256115B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100478732B1 (en) * | 2002-03-20 | 2005-03-24 | 학교법인 포항공과대학교 | Step-numerical controller |
JP5657115B2 (en) * | 2011-06-29 | 2015-01-21 | 三菱電機株式会社 | Processing simulation apparatus and method |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102640692B1 (en) * | 2023-10-26 | 2024-02-23 | 장승호 | Timing pulley manufacturing method and system |
KR102673024B1 (en) * | 2024-02-02 | 2024-06-10 | 주식회사 지엠에스이엔지 | CNC machining system based on dimension measurement of workpieces |
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