KR102499205B1 - 자동화설비용 결함 모니터링 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 자동화설비용 결함 모니터링 시스템은, 자동화설비에 의해 가공물을 가공되도록 하는 자동화설비의 오작동과 같은 결함을 모니터링하기 위한 자동화설비용 결함 모니터링 시스템에 있어서, 가공 이전의 자동화설비의 영상과 가공 이후의 자동화설비의 영상을 촬영하는 영상촬영부(100); 상기 영상촬영부(100)에 의해 촬영된 가공 이전의 자동화설비의 영상과 가공 이후의 자동화설비의 영상을 중첩시키는 영상중첩부(210); 미리 설정된 정상 상태에서의 중첩 영상데이터와 상기 영상중첩부(210)에 의해 중첩된 중첩 영상데이터를 비교하여 설정된 유사도에 의해 상기 자동화설비의 오작동을 판정하는 오작동판정부(220); 상기 오작동판정부(220)에 의해 판정된 오작동에 따른 중첩 영상데이터를 유형에 따라 분류하는 데이터처리부(230); 상기 데이터처리부(230)에 의해 분류된 유형별 중첩 영상데이터를 저장하는 데이터저장부(240);를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 자동화설비의 오작동과 같은 결함을 모니터링하기 위한 자동화설비용 결함 모니터링 시스템 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 자동화설비의 오작동과 같은 결함을 모니터링하기 위한 자동화설비용 결함 모니터링 시스템은, 결함의 이상유무를 판정하기 위하여 다양한 형태를 이룬다.
자동화설비용 결함 모니터링 시스템의 일예로는, 자동화설비로부터 출력되는 데이터를 측정하여 감지함으로써 결함의 이상유무를 판정하기 위한 형태가 있다.
예를 들면, 플랜트의 센서로부터 취득된 플랜트 데이터의 파형 화상을 표시함으로써, 이상의 유무의 판단하는 형태나, 검사 대상으로부터 출력되는 파형 데이터의 특징량에 근거하여, 검사 대상의 이상의 유무를 판정하는 형태이다.
이렇게 자동화설비로부터 출력되는 데이터를 측정하여 감지함으로써 결함의 이상유무를 판정하는 형태는, 일본특허공개 제2010-049533호(발명의 명칭: 데이터표시장치), 일본특허공개 제2007-101243호(발명의 명칭: 지원장치)에 개시된 바 있다.
상기 특허들에서는, 검사 대상의 이상의 유무를 결정짓는 정해진 속성치의 파형에만 주목해 이상의 유무가 판단된다. 그렇지만, 이러한 속성치는 다른 조건으로 영향을 받기 때문에, 이 속성치만의 파형으로부터에서는 정확하게 이상의 유무를 판단하는 것은 곤란하다.
자동화설비용 결함 모니터링 시스템의 다른 예로는, 자동화설비로부터 가공되는 검사대상을 촬영하여 촬영된 영상데이터를 이용하여 결함의 이상유무를 판정하기 위한 형태가 있다.
자동화설비로부터 가공되는 검사대상을 촬영하여 촬영된 영상데이터를 이용하여 결함의 이상유무를 판정하는 형태는, 일본특허등록 제6672712호(발명의 명칭: 이상 작업 검출 시스템 및 이상 작업 검출 방법)에 개시된 바 있다.
상기 특허는, 정상작업에 해당하는 화상과 이상작업에 해당하는 화상의 유사도를 이용하여 유사도에 따른 이상작업을 검출하도록 한다.
하지만, 동일유형의 이상작업에 대해서도 유사도 산출 및 유사도 판단에 따른 이상작업 검출을 수행하여야 하므로 신속한 대처가 수행되지 않는 문제점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 오작동판정부에 의해 판정된 오작동에 따른 중첩 영상데이터를 유형에 따라 분류하도록 하여 저장함으로써 동일유형 결함에 따른 대처를 신속하게 수행할 수 있는 자동화설비용 결함 모니터링 시스템을 제공하는 것이다.
또, 본 발명의 다른 목적은 자동화설비의 유지보수기간 예측할 수 있도록 하는 자동화설비용 결함 모니터링 시스템을 제공하는 것이다.
아울러, 결함분석의 정확도를 개선할 수 있도록 하며, 결함판단 분석을 위한 연산속도를 향상시킬 수 있도록 하는 자동화설비용 결함 모니터링 시스템을 제공하는 것이다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 자동화설비용 결함 모니터링 시스템은, 가공물을 가공되도록 하는 자동화설비의 오작동과 같은 결함을 모니터링하기 위한 자동화설비용 결함 모니터링 시스템에 있어서, 가공 이전의 자동화설비의 영상과 가공 이후의 자동화설비의 영상을 촬영하는 영상촬영부(100); 상기 영상촬영부(100)에 의해 촬영된 가공 이전의 자동화설비의 영상과 가공 이후의 자동화설비의 영상을 중첩시키는 영상중첩부(210); 미리 설정된 정상 상태에서의 중첩 영상데이터와 상기 영상중첩부(210)에 의해 중첩된 중첩 영상데이터를 비교하여 설정된 유사도에 의해 상기 자동화설비의 오작동을 판정하는 오작동판정부(220); 상기 오작동판정부(220)에 의해 판정된 오작동에 따른 중첩 영상데이터를 유형에 따라 분류하는 데이터처리부(230); 상기 데이터처리부(230)에 의해 분류된 유형별 중첩 영상데이터를 저장하는 데이터저장부(240);를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 오작동판정부(220)에 의해 판정된 오작동 횟수를 카운팅하기 위한 카운터부(260);와, 상기 카운터부(260)의 카운팅 작동 주기를 측정하기 위한 카운터부 작동 주기측정부(270);를 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
아울러, 상기 카운터부 작동 주기측정부(270)에 의해 측정된 상기 카운터부(260)의 작동 주기가 미리 설정된 상기 카운터부(260)의 작동 주기보다 짧으면, 상기 자동화설비의 유지보수기간으로 예측판단하는 유지보수 예측부(280);를 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
또, 상기 오작동판정부(220)에 의해 미리 설정된 정상 상태에서의 중첩 영상데이터와 상기 영상중첩부(210)에 의해 중첩된 중첩 영상데이터의 비교에 의한 상기 자동화설비의 오작동 판정시, 서로 동일한 영상데이터를 가지는 범위를 제외한 서로 다른 영상데이터를 가지는 범위를 포함하는 일정크기 범위의 영상데이터를 추출하여 상기 데이터처리부(230)에 의해 유형에 따라 분류되도록 하는 데이터추출부(290);가 더 구비된 것을 특징으로 한다.
상기와 같은 구성에 의한 본 발명의 자동화설비용 결함 모니터링 시스템은, 오작동판정부에 의해 판정된 오작동에 따른 중첩 영상데이터를 유형에 따라 분류하도록 하여 저장함으로써 동일유형 결함에 따른 대처를 신속하게 수행할 수 있는 장점이 있다.
아울러, 오작동 주기 및 횟수를 고려하여 이를 자동화설비의 유지보수기간 예측에 적용함으로써 유지보수시기를 정확하게 판단할 수 있을 뿐만 아니라, 유지보수비용을 줄일 수 있는 장점이 있다.
또한, 결함 분석시 결함부위만을 분석함으로써 정확도를 개선할 수 있으며, 결함부위만을 분석함으로써 분석을 위한 연산속도를 향상시킴으로써 신속한 결함분석이 가능한 장점이 있다.
또, 결함 분석시 결함 데이터의 정보를 데이터저장부에 피드백되도록 하여 결함 분석정보를 기계학습하도록 함으로써 유사패턴에 따른 빠른 결함 분석이 될 수 있도록 하여, 결함 분석에 따른 대처를 신속하게 수행할 수 있는 장점이 있다.
도 1과 도 2는 본 발명의 자동화설비용 결함 모니터링 시스템을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 자동화설비용 결함 모니터링 방법을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 자동화설비용 결함 모니터링 방법을 나타낸 도면이다.
이하, 본 발명의 자동화설비용 결함 모니터링 시스템을 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1과 도 2는 본 발명의 자동화설비용 결함 모니터링 시스템을 나타낸 도면이다.
본 발명에 의한 자동화설비용 결함 모니터링 시스템은, 가공물을 가공되도록 하는 자동화설비의 오작동과 같은 결함을 모니터링하기 위한 시스템이다.
본 발명에 의한 자동화설비용 결함 모니터링 시스템은, 영상촬영부(100); 영상중첩부(210)와, 오작동판정부(220)와, 데이터처리부(230) 및 데이터저장부(240)가 구비된 서버(200);를 포함하여 이루어진다.
상기 영상촬영부(100)는, 가공 이전의 자동화설비의 영상과 가공 이후의 자동화설비의 영상을 촬영하는 역할을 한다.
상기 서버(200)에는 영상중첩부(210)와, 오작동판정부(220)와, 데이터처리부(230) 및 데이터저장부(240)가 구비된다.
상기 영상중첩부(210)는, 상기 영상촬영부(100)에 의해 촬영된 가공 이전의 자동화설비의 영상과 가공 이후의 자동화설비의 영상을 중첩시키는 역할을 한다.
상기 오작동판정부(220)는, 미리 설정된 정상 상태에서의 중첩 영상데이터와 상기 영상중첩부(210)에 의해 중첩된 중첩 영상데이터를 비교하여 설정된 유사도에 의해 상기 자동화설비의 오작동을 판정하는 역할을 한다.
상기 데이터처리부(230)는, 상기 오작동판정부(220)에 의해 판정된 오작동에 따른 중첩 영상데이터를 유형에 따라 분류하는 역할을 한다.
상기 데이터저장부(240)는, 상기 데이터처리부(230)에 의해 분류된 유형별 중첩 영상데이터를 저장하는 역할을 한다.
상기와 같은 구성으로 된 본 발명의 자동화설비용 결함 모니터링 시스템은, 미리 설정된 정상 상태에서의 중첩 영상데이터와 영상중첩부에 의해 중첩된 중첩 영상데이터를 비교하여 설정된 유사도에 의해 자동화설비의 오작동으로 판정함과 아울러, 오작동판정부에 의해 판정된 오작동에 따른 중첩 영상데이터를 유형에 따라 분류하도록 하여 저장함으로써 동일유형 결함에 따른 대처를 신속하게 수행할 수 있는 장점이 있다.
아울러, 본 발명은, 상기 서버(200)에 의해 작동되며 상기 오작동판정부(220)에 의한 상기 자동화설비의 오작동 판정시 알리도록 하는 알림부(250)가 더 구비되는 것이 바람직하다.
상기 알림부(250)는, 경고등을 점등시키는 형태로 구비될 수 있으며, 경보음을 발생시키는 형태로 구비될 수 있고, LCD창과 같은 표시부에 의해 관리자에게 알리도록 할 수 있다. 상기 알림부(250)는, 상기 자동화설비의 작동상태를 표시하기 위한 디스플레이부로 구비될 수 있다.
상기 영상촬영부(100)에 의해 수집된 영상 데이터를 상기 서버(200)로 전송하도록 하기 위해, IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)에서 제안한 무선 LAN 및 일부 적외선 통신 등을 포함하는 무선 LAN에 대한 무선 네트워크와, 블루투스, UWB, 지그비 등을 포함하는 무선 PAN(Personal Area Network)과, 도시 광대역 네트워크(Fixed Wireless Access: FWA) 등을 포함하는 무선 MAN(Metropolitan Area Network) 등 공지된 무선 통신 방식을 이용할 수 있다.
상기 서버(200)는 여러개의 자동화설비로부터 각각의 영상촬영부(100)에 의해 수집된 영상 데이터를 전송받아 실시간으로 각각의 자동화설비의 작동상태를 모니터링할 수 있다.
아울러, 상기 서버(200)는, 상기 오작동판정부(220)에 의해 판정된 상기 자동화설비의 오작동을 관리자 단말기(300)로 전송되도록 하는 단말기 전송부가 더 구비된 것이 바람직하다.
상기 서버(200)에 의해 상기 오작동판정부(220)에 의해 판정된 상기 자동화설비의 오작동을 관리자 단말기(300)로 전송하기 위해, IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)에서 제안한 무선 LAN 및 일부 적외선 통신 등을 포함하는 무선 LAN에 대한 무선 네트워크와, 블루투스, UWB, 지그비 등을 포함하는 무선 PAN(Personal Area Network)과, 도시 광대역 네트워크(Fixed Wireless Access: FWA) 등을 포함하는 무선 MAN(Metropolitan Area Network), 광대역 무선 접속(Broadband Wireless Access: BWA)과, 와이브로(Wibro), 와이맥스(WiMAX), LTE 등을 포함하는 무선 MAN(Mobile Broadband Wireless Access: MBWA)에 대한 모바일 인터넷 등의 공지된 무선 통신 방식을 이용할 수 있다.
또, 본 발명의 상기 서버(200)는, 상기 데이터처리부(230)에 의해 분류된 유형별 중첩 영상데이터를 피드백되도록 하여 유형별 중첩 영상데이터를 기계학습하도록 함으로써 유사패턴에 따른 빠른 자동화설비의 오작동 분석이 될 수 있도록 한다. 이와 같이, 기계학습을 통해 상기 서버(200)에 의한 빠른 유사패턴에 따른 빠른 자동화설비의 오작동 분석이 되게 되면 공기질에 대한 빠른 대처가 가능하게 된다.
또한, 본 발명은, 오작동에 따라 자동화설비의 상태를 예측하는 것이 바람직하다.
이를 위하여, 본 발명은, 상기 서버(200)에 카운터부(260)와, 카운터부 작동 주기측정부(270)가 더 구비되도록 한다.
상기 카운터부(260)는, 상기 오작동판정부(220)에 의해 판정된 오작동 횟수를 카운팅하는 역할을 한다.
상기 카운터부 작동 주기측정부(270)는, 상기 카운터부(260)의 카운팅 작동 주기를 측정하는 역할을 한다.
이와 같이, 본 발명은 오작동에 대한 횟수를 카운팅하고, 카운팅 작동주기를 측정함으로써 오작동에 따른 자동화설비의 상태를 예측할 수 있는 장점이 있다.
또, 본 발명은, 상기 카운터부 작동 주기측정부(270)에 의해 측정된 상기 카운터부(260)의 작동 주기가 미리 설정된 상기 카운터부(260)의 작동 주기를 이용하여 자동화설비의 유지보수기간으로 예측판단할 수 있도록 하는 것이 바람직하다.
이를 위하여, 본 발명은, 상기 서버(200)에 자동화설비의 유지보수기간을 예측판단하는 유지보수 예측부(280)를 채택한다.
상기 유지보수 예측부(280)는, 상기 카운터부 작동 주기측정부(270)에 의해 측정된 상기 카운터부(260)의 작동 주기가 미리 설정된 상기 카운터부(260)의 작동 주기보다 짧으면, 상기 자동화설비의 유지보수기간으로 예측판단한다.
아울러, 본 발명은, 상기 오작동판정부(220)에 의한 상기 자동화설비의 오작동 판정시, 오작동 판정을 위한 중첩 영상데이터의 비교 속도를 향상시키기 위하여 서로 다른 영상데이터를 가지는 범위를 비교함으로써 비교 속도를 향상시키도록 하는 것이 바람직하다.
이를 위하여, 본 발명은 상기 서버(200)에 서로 다른 영상데이터를 가지는 범위를 비교하기 위한 데이터추출부(290)를 채택한다.
상기 데이터추출부(290)는, 상기 오작동판정부(220)에 의해 미리 설정된 정상 상태에서의 중첩 영상데이터와 상기 영상중첩부(210)에 의해 중첩된 중첩 영상데이터의 비교에 의한 상기 자동화설비의 오작동 판정시, 서로 동일한 영상데이터를 가지는 범위를 제외한 서로 다른 영상데이터를 가지는 범위를 포함하는 일정크기 범위의 영상데이터를 추출하여 상기 데이터처리부(230)에 의해 유형에 따라 분류되도록 하는 역할을 한다.
도 3은 본 발명의 자동화설비용 결함 모니터링 방법을 나타낸 도면이다.
본 발명에 의한 자동화설비용 결함 모니터링 방법은, 가공물을 가공되도록 하는 자동화설비의 오작동과 같은 결함을 모니터링하기 위한 방법이다.
본 발명에 의한 자동화설비용 결함 모니터링 방법은, 영상촬영단계(S100); 영상중첩단계(S200); 오작동판정단계(S300); 데이터처리단계(S400); 데이터저장단계(S500);를 포함하여 이루어진다.
상기 영상촬영단계(S100)에서는, 가공 이전의 자동화설비의 영상과 가공 이후의 자동화설비의 영상을 촬영한다.
상기 영상중첩단계(S200)에서는, 상기 영상촬영단계(S100)에서 촬영된 가공 이전의 자동화설비의 영상과 가공 이후의 자동화설비의 영상을 중첩시킨다.
상기 오작동판정단계(S300)에서는, 미리 설정된 정상 상태에서의 중첩 영상데이터와 상기 영상중첩단계(S200)에서 중첩된 중첩 영상데이터를 비교하여 설정된 유사도에 의해 상기 자동화설비의 오작동을 판정한다.
상기 데이터처리단계(S400)에서는, 상기 오작동판정단계(S300)에서 판정된 오작동에 따른 중첩 영상데이터를 유형에 따라 분류한다.
상기 데이터저장단계(S500)에서는, 상기 데이터처리단계(S400)에서 분류된 유형별 중첩 영상데이터를 저장한다.
상기와 같은 구성으로 된 본 발명의 자동화설비용 결함 모니터링 방법은, 미리 설정된 정상 상태에서의 중첩 영상데이터와 영상중첩부에 의해 중첩된 중첩 영상데이터를 비교하여 설정된 유사도에 의해 자동화설비의 오작동으로 판정함과 아울러, 오작동판정부에 의해 판정된 오작동에 따른 중첩 영상데이터를 유형에 따라 분류하도록 하여 저장함으로써 동일유형 결함에 따른 대처를 신속하게 수행할 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명에 의한 자동화설비용 결함 모니터링 방법은, 오작동에 따라 자동화설비의 상태를 예측하는 것이 바람직하다.
이를 위하여, 본 발명에 의한 자동화설비용 결함 모니터링 방법은, 오작동횟수 카운팅단계(S310)와, 오작동 주기측정단계(S320)를 더 포함하여 이루어진다.
상기 오작동횟수 카운팅단계(S310)에서는, 상기 오작동판정단계(S300)에 의해 판정된 오작동 횟수를 카운팅한다.
상기 오작동 주기측정단계(S320)는, 상기 오작동판정단계(S300)에 의해 판정된 오작동 주기를 측정한다.
이와 같이, 본 발명에 의한 자동화설비용 결함 모니터링 방법은, 오작동에 대한 횟수를 카운팅하고, 카운팅 작동주기를 측정함으로써 오작동에 따른 자동화설비의 상태를 예측할 수 있는 장점이 있다.
또, 본 발명에 의한 자동화설비용 결함 모니터링 방법은, 상기 오작동 주기측정단계(S320)에서 측정된 오작동 주기를 이용하여 자동화설비의 유지보수기간으로 예측판단할 수 있도록 하는 것이 바람직하다.
이를 위하여, 본 발명에 의한 자동화설비용 결함 모니터링 방법은, 자동화설비의 유지보수기간을 예측판단하는 유지보수예측단계(S330)를 채택한다.
상기 유지보수예측단계(S330)는, 상기 오작동 주기측정단계(S320)에서 측정된 오작동 주기가 미리 설정된 오작동 주기보다 짧으면, 상기 자동화설비의 유지보수기간으로 예측판단한다.
아울러, 본 발명에 의한 자동화설비용 결함 모니터링 방법은, 상기 자동화설비의 오작동 판정시, 오작동 판정을 위한 중첩 영상데이터의 비교 속도를 향상시키기 위하여 서로 다른 영상데이터를 가지는 범위를 비교함으로써 비교 속도를 향상시키도록 하는 것이 바람직하다.
이를 위하여, 본 발명은 서로 다른 영상데이터를 가지는 범위를 비교하기 위한 데이터추출단계(S340)를 채택한다.
상기 데이터추출단계(S340)는, 상기 오작동판정단계(S300)에서 미리 설정된 정상 상태에서의 중첩 영상데이터와 상기 영상중첩부(210)에 의해 중첩된 중첩 영상데이터의 비교에 의한 상기 자동화설비의 오작동 판정시, 서로 동일한 영상데이터를 가지는 범위를 제외한 서로 다른 영상데이터를 가지는 범위를 포함하는 일정크기 범위의 영상데이터를 추출하여 상기 데이터처리단계(S400)에서 유형에 따라 분류되도록 한다.
본 발명의 상기한 실시예에 한정하여 기술적 사상을 해석해서는 안된다. 적용범위가 다양함은 물론이고, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당업자의 수준에서 다양한 변형 실시가 가능하다. 따라서 이러한 개량 및 변경은 당업자에게 자명한 것인 한 본 발명의 보호범위에 속하게 된다.
100 : 영상촬영부 200 : 서버
210 : 영상중첩부 220 : 오작동판정부
230 : 데이터처리부 240 : 데이터저장부
250 : 알림부 300 : 관리자 단말기
260 : 카운터부 270 : 카운터부 작동 주기측정부
280 : 유지보수 예측부 290 : 데이터추출부
S100 : 영상촬영단계 S200 : 영상중첩단계
S300 : 오작동판정단계 S310 : 오작동횟수 카운팅단계
S320 : 오작동 주기측정단계 S330 : 유지보수예측단계
S340 : 데이터추출단계 S400 : 데이터처리단계
S500 : 데이터저장단계
210 : 영상중첩부 220 : 오작동판정부
230 : 데이터처리부 240 : 데이터저장부
250 : 알림부 300 : 관리자 단말기
260 : 카운터부 270 : 카운터부 작동 주기측정부
280 : 유지보수 예측부 290 : 데이터추출부
S100 : 영상촬영단계 S200 : 영상중첩단계
S300 : 오작동판정단계 S310 : 오작동횟수 카운팅단계
S320 : 오작동 주기측정단계 S330 : 유지보수예측단계
S340 : 데이터추출단계 S400 : 데이터처리단계
S500 : 데이터저장단계
Claims (5)
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 가공물을 가공되도록 하는 자동화설비의 오작동과 같은 결함을 모니터링하기 위한 자동화설비용 결함 모니터링 시스템에 있어서,
가공 이전의 자동화설비의 영상과 가공 이후의 자동화설비의 영상을 촬영하는 영상촬영부(100);
상기 영상촬영부(100)에 의해 촬영된 가공 이전의 자동화설비의 영상과 가공 이후의 자동화설비의 영상을 중첩시키는 영상중첩부(210);
미리 설정된 정상 상태에서의 중첩 영상데이터와 상기 영상중첩부(210)에 의해 중첩된 중첩 영상데이터를 비교하여 설정된 유사도에 의해 상기 자동화설비의 오작동을 판정하는 오작동판정부(220);
상기 오작동판정부(220)에 의해 판정된 오작동에 따른 중첩 영상데이터를 유형에 따라 분류하는 데이터처리부(230);
상기 데이터처리부(230)에 의해 분류된 유형별 중첩 영상데이터를 저장하는 데이터저장부(240);
상기 오작동판정부(220)에 의해 판정된 오작동 횟수를 카운팅하기 위한 카운터부(260);
상기 카운터부(260)의 카운팅 작동 주기를 측정하기 위한 카운터부 작동 주기측정부(270);
상기 카운터부 작동 주기측정부(270)에 의해 측정된 상기 카운터부(260)의 작동 주기가 미리 설정된 상기 카운터부(260)의 작동 주기보다 짧으면, 상기 자동화설비의 유지보수기간으로 예측판단하는 유지보수 예측부(280);
상기 오작동판정부(220)에 의해 미리 설정된 정상 상태에서의 중첩 영상데이터와 상기 영상중첩부(210)에 의해 중첩된 중첩 영상데이터의 비교에 의한 상기 자동화설비의 오작동 판정시, 서로 동일한 영상데이터를 가지는 범위를 제외한 서로 다른 영상데이터를 가지는 범위를 포함하는 일정크기 범위의 영상데이터를 추출하여 상기 데이터처리부(230)에 의해 유형에 따라 분류되도록 하는 데이터추출부(290);
상기 영상중첩부(210)와, 상기 오작동판정부(220)와, 상기 데이터처리부(230)와, 상기 데이터저장부(240)와, 상기 오작동판정부(220)에 의한 상기 자동화설비의 오작동 판정시 알리도록 하는 알림부(250)와, 상기 카운터부(260)와, 상기 카운터부 작동 주기측정부(270)와, 상기 유지보수 예측부(280) 및 상기 데이터 추출부(290)가 구비되는 서버(200);를 포함하여 이루어지며,
상기 서버(200)는, 상기 데이터처리부(230)에 의해 분류된 유형별 중첩 영상데이터를 피드백되도록 하여 유형별 중첩 영상데이터를 기계학습하도록 함으로써 유사패턴에 따른 빠른 자동화설비의 오작동 분석이 될 수 있도록하는 것을 특징으로 하는 자동화설비용 결함 모니터링 시스템. - 삭제
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220054511A KR102499205B1 (ko) | 2022-05-03 | 2022-05-03 | 자동화설비용 결함 모니터링 시스템 및 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220054511A KR102499205B1 (ko) | 2022-05-03 | 2022-05-03 | 자동화설비용 결함 모니터링 시스템 및 방법 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR102499205B1 true KR102499205B1 (ko) | 2023-02-13 |
| KR102499205B9 KR102499205B9 (ko) | 2024-01-11 |
Family
ID=85202758
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020220054511A KR102499205B1 (ko) | 2022-05-03 | 2022-05-03 | 자동화설비용 결함 모니터링 시스템 및 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102499205B1 (ko) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007179526A (ja) * | 2005-12-02 | 2007-07-12 | Toshiba Corp | 遠方監視制御システムとその方法 |
| KR101804358B1 (ko) * | 2016-10-05 | 2017-12-26 | 주식회사 휴먼아이씨티 | 영상 분석을 이용한 설비 감시 시스템 |
| KR101859657B1 (ko) * | 2017-06-28 | 2018-05-18 | 주식회사 대영 | 자가 점검 기능을 탑재한 물관리 자동화시스템 |
| KR20200038727A (ko) * | 2018-10-04 | 2020-04-14 | 주식회사 평화이엔지 | 설비 오동작 또는 작업자 부주의로 인한 제조불량원인 분석용 영상 기록장치 |
-
2022
- 2022-05-03 KR KR1020220054511A patent/KR102499205B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007179526A (ja) * | 2005-12-02 | 2007-07-12 | Toshiba Corp | 遠方監視制御システムとその方法 |
| KR101804358B1 (ko) * | 2016-10-05 | 2017-12-26 | 주식회사 휴먼아이씨티 | 영상 분석을 이용한 설비 감시 시스템 |
| KR101859657B1 (ko) * | 2017-06-28 | 2018-05-18 | 주식회사 대영 | 자가 점검 기능을 탑재한 물관리 자동화시스템 |
| KR20200038727A (ko) * | 2018-10-04 | 2020-04-14 | 주식회사 평화이엔지 | 설비 오동작 또는 작업자 부주의로 인한 제조불량원인 분석용 영상 기록장치 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR102499205B9 (ko) | 2024-01-11 |
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