KR20210069896A - 최적 전류 전압을 찾아 세팅하는 머신 러닝 기반의 용접 품질 관리 시스템 및 용접 품질 관리 방법 - Google Patents

Abstract

용접 로봇에 대해 전류, 전압, 용접속도와 CO₂ 양을 자동으로 제어하여 최적의 용접을 실행할 수 있는 용접 품질 관리 시스템 및 용접 품질 관리 방법에 관한 것으로, 현장의 용접 로봇 설비의 상태를 감지하는 감지부, 상기 감지부에서 감지된 용접 관련 데이터를 수집하는 데이터 수집부, 상기 데이터 수집부에서 수집된 용접 관련 데이터를 머신 러닝용 데이터로 가공하는 데이터 가공부와 학습된 파라미터 값으로 상기 용접 로봇을 관리하는 센서 관리부를 구비한 제어부, 상기 용접 로봇의 용접 포인트를 관리하고, 상기 제어부로부터 전송된 가공 데이터로 머신 러닝을 실행하는 생산관리부 및 상기 생산 관리부에서 실행되는 상태를 표시하는 표시부를 포함하는 구성을 마련하여, 최적의 용접 조건을 마련할 수 있다.

Description

최적 전류 전압을 찾아 세팅하는 머신 러닝 기반의 용접 품질 관리 시스템 및 용접 품질 관리 방법{Machine learning based welding quality management system to find and set the optimum current voltage and welding quality management method}

본 발명은 최적 전류 전압을 찾아 세팅하는 머신 러닝 기반의 용접 품질 관리 시스템 및 용접 품질 관리 방법에 관한 것으로, 특히 용접 로봇에 대해 전류, 전압, 용접속도와 CO₂ 양을 자동으로 제어하여 최적의 용접을 실행할 수 있는 용접 품질 관리 시스템 및 용접 품질 관리 방법에 관한 것이다.

일반적으로, 일반적으로 용접은 금속 부재를 가열, 가압 등의 조작으로 야금적으로 접합시키는 것으로, 접합할 양 금속 부재의 접합부를 국부적으로 가열, 용융시켜 여기에 용가재를 용융 첨가하여 이들을 국부적 주조작용으로 접합시키는 융접(fusion welding)과, 접합부를 적당한 온도로 가열하여 이에 기계적 압력을 가하여 접합을 완성하는 방법인 압접(press welding) 및 접합하는 모재보다 융점이 훨씬 낮은 비철합금 용가재인 납 재료를 접합부에 용융 첨가하여 그 용융 납 재료의 응고 시에 있어서의 분자간 인력을 이용하여 접합목적을 달성하는 납접 등이 있다.

이러한 용접 과정은 균일하게 용접할 수 있으면서 안전한 용접 기술을 연구 개발하여 오늘날에는 로봇 및 자동화 기술의 발전에 따라 용접 과정을 자동으로 수행하는 자동 용접 장치가 생산 라인에 널리 사용되어 생산성 향상에 많은 도움을 주고 있다.

예를 들어, 차체 조립 자동화 라인에는 수백 대의 점용접(Spot Welding) 로봇에 의해 패널이 자동으로 조립되고 있다. 차체 품질의 대부분을 차지하고 있는 용접 품질을 확보하려면 로봇에 의해 용접되고 있는 용접점 들의 품질관리가 절대적으로 중요하다.

이와 같은 로봇에 의해 용접작업을 한 부분에 대해서 용접 여부 확인을 라인에 배치된 품질관리 요원(일명 '키퍼'라 명명되기도 함)들이 수시로 육안으로 확인하거나 2시간 간격으로 실시하는 드라이버 체크검사를 하고 있다. 이러한 방법을 사용할 때 종래에는 관리자나 품질관리 요원에 의한 수동 샘플링 검사를 실시함에 따라 용접 품질 관리의 효율성이 떨어진다. 즉, 개개인의 업무 특성 및 주변 환경에 따라 용접 품질관리가 이루어짐으로써 용접 누락 방지에 곤란함이 있으며, 보다 정확하고 신속한 용접 품질관리가 요구되는 실정이다.

이러한 문제를 해결하기 위한 기술의 일 예가 하기 특허문헌 1 내지 3 등에 개시되어 있다.

예를 들어, 하기 특허문헌 1에는 도 1에 도시된 바와 같이, 차량 용접라인에 분산 설치된 용접로봇(24)들의 용접조건 설정 및 모니터링 기능에 외부 시스템과의 용접 타점 데이터의 소켓통신 기능을 부가한 용접 네트워크 제어부(10), 상기 용접로봇의 용접작업에 관련된 제어동작을 수행하며, 상기 용접로봇의 구동에 따라 용접되는 용접 타점 데이터를 상기 용접 네트워크 제어부로 전송하는 용접기(26) 및 용접로봇 제어부(22)를 포함한 용접부(20), 상기 용접기의 기동신호를 제어하며, 용접되는 차체의 사양 데이터를 실시간으로 전송하는 모니터링 제어부(30, 32, 34), 상기 용접부가 작업하는 세부 사양 별로 용접점수를 등록해 두고 상기 용접부와 상기 모니터링 제어부로부터 허브(50)를 통해 전송되는 데이터를 분석하여 용접되는 차체 사양의 용접점 누락을 판단 처리하는 메인 제어부(40)를 포함하는 차량 용접라인의 용접 품질관리 시스템에 대해 개시되어 있다.

또 하기 특허문헌 2에는 용접설비의 작업 시작에서 종료까지 실시간으로 전류, 전압, 가스 유량의 상태를 그래프로 그려 화면에 표시할 수 있고 관리자가 화면에 표시된 그래프에서 판정구간을 직접 설정할 시 설정된 조건에 대해 용접품질이나 가공품질의 이상 유무를 판정하여 식별할 수 있도록 할 뿐만 아니라 용접작업상태를 더욱 용이하게 확인 및 관리할 수 있도록 한 용접 품질관리 시스템에 대해 개시되어 있다.

한편, 하기 특허문헌 3에는 용접 건을 이용하여 용접 대상물을 스폿 용접하며, 상기 스폿 용접시 전압, 전류, 통전시간, 건가압 및 용접위치를 측정하는 적어도 하나의 용접 로봇, 상기 용접 로봇의 동작을 제어하며, 상기 측정된 전압, 전류, 통전시간 및 건가압을 이용하여 용접 품질을 판정하는 로봇 제어기 및 상기 로봇 제어기와 네트워크를 구성하며, 상기 로봇 제어기로부터 상기 스폿 용접시 전압, 전류, 통전시간, 건가압, 용접위치 및 판정 결과를 수신하여, 용접 로봇의 상태를 모니터링하는 용접 관리 서버를 포함하는 용접 품질 관리 시스템에 대해 개시되어 있다.

대한민국 등록특허공보 제10-0460864호(2004.12.01 등록) 대한민국 공개특허공보 제2015-0031706호(2015.03.25 공개) 대한민국 공개특허공보 제2018-0003048호(2018.01.09 등록)

상술한 바와 같은 특허문헌에 개시된 기술에서는 로봇이 여러 포인트를 용접하면서 각 포인트마다 모재, 두께에 따라 전류, 전압을 수작업으로 일일이 변경하면서 용접을 진행할 수가 없으므로, 여러 요소 기술(센서, 데이터 수집장치, 로봇 컨트롤, PLC, 전류/전압 조절, IoT, MES, 인공지능 등)들은 기술적인 요소가 각기 상이해서 모든 기술을 융합하여 적용하기 어렵다는 문제가 있었다.

본 발명의 목적은 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 이루어진 것으로서, 전류, 전압, 용접속도와 CO₂ 양을 제어하여 용접 로봇에서 최적의 용접 품질로 용접할 수 있는 용접 품질 관리 시스템 및 용접 품질 관리 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은 DAQ 에러, 센서 에러, 취득 값의 상하한 초과 여부를 확인하여 장애 알림 및 이상 알림을 실행할 수 있는 용접 품질 관리 시스템 및 용접 품질 관리 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은 200개 이상의 센서에 적용한 센서 값을 통해 설비 및 용접 로봇의 가동 여부를 유추할 수 있는 용접 품질 관리 시스템 및 용접 품질 관리 방법을 제공하는 것이다.

상기 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 용접 품질 관리 시스템은 용접 로봇에 인가되는 최적의 전류 및 전압을 찾아 세팅하는 머신 러닝 기반의 용접 품질 관리 시스템으로서, 현장의 용접 로봇 설비의 상태를 감지하는 감지부, 상기 감지부에서 감지된 용접 관련 데이터를 수집하는 데이터 수집부, 상기 데이터 수집부에서 수집된 용접 관련 데이터를 머신 러닝용 데이터로 가공하는 데이터 가공부와 학습된 파라미터 값으로 상기 용접 로봇을 관리하는 센서 관리부를 구비한 제어부, 상기 용접 로봇의 용접 포인트를 관리하고, 상기 제어부로부터 전송된 가공 데이터로 머신 러닝을 실행하는 생산관리부 및 상기 생산 관리부에서 실행되는 상태를 표시하는 표시부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또 본 발명에 따른 용접 품질 관리 시스템에서, 상기 감지부는 현장의 온도, 습도, PLC 상태, 용접 로봇에 인가되는 전압 및 전류, CO₂ 가스량, 용접 속도, 용접된 부위의 온도를 감지하는 다수의 센서를 포함하고, 상기 감지부는 상기 전류를 0.1초 단위로 감지하고, 상기 전압 및 CO₂ 가스량은 1초 단위로 감지하는 것을 특징으로 한다.

또 본 발명에 따른 용접 품질 관리 시스템에서, 상기 감지부 및 데이터 수집부의 에러, 감지된 데이터의 상하한값 초과 시 관리자에게 알람 기능을 통지하는 경고부를 더 포함하고, 상기 생산관리부는 상기 머신 러닝에 의해 상기 용접 로봇에 인가되는 전류, 전압, CO₂ 가스량을 관리하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 용접 품질 관리 방법은 용접 로봇에 인가되는 최적의 전류 및 전압을 찾아 세팅하는 머신 러닝 기반의 용접 품질 관리 방법으로서, (a) 다수의 센서로 용접 로봇이 작동하는 현장의 온도, 습도, PLC 상태, 용접 로봇에 인가되는 전압 및 전류, CO₂ 가스량, 용접 속도를 감지하는 단계, (b) 상기 단계 (a)에서 감지된 데이터를 수집하는 단계, (c) 상기 단계 (b)에서 수집된 데이터에 대해 데이터의 의미 파악, 데이터 선택, 데이터 범위 설정을 위해 분석하는 단계, (d) 상기 단계 (c)에서 분석된 데이터에 따라 용접 조건을 학습하는 머신 러닝 단계, (e) 상기 단계 (d)에서 학습된 용접 조건에 대응하여 상기 용접 로봇에 인가되는 전류, 전압, CO₂ 가스량, 용접 속도를 변경해서 용접을 실행하도록 관리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또 본 발명에 따른 용접 품질 관리 방법에서, (f) 상기 감지부 및 데이터 수집부의 에러, 감지된 데이터의 상하한값 초과 시 관리자에게 알람 기능을 통지하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 용접 품질 관리 시스템 및 용접 품질 관리 방법에 의하면, 데이터 수집부에서 수집된 용접 관련 데이터를 머신 러닝용 데이터로 가공하는 데이터 가공부와 학습된 파라미터 값으로 용접 로봇을 관리하는 센서 관리부를 마련하여 용접 로봇의 용접 포인트를 관리하고, 제어부로부터 전송된 가공 데이터로 머신 러닝을 실행하는 생산관리부에 의해 로봇 용접의 작업 현장의 환경 및 인가되는 전류, 전압, 용접속도와 CO₂ 양을 머신 러닝에 의한 학습으로 최적의 용접 조건을 마련할 수 있다는 효과가 얻어진다.

또 본 발명에 따른 용접 품질 관리 시스템 및 용접 품질 관리 방법에 의하면, 로봇 용접의 작업 현장의 환경 및 인가되는 전류, 전압, 용접속도와 CO₂ 양을 실시간으로 자동 제어하여 최적의 용접 품질을 확보할 수 있다는 효과도 얻어진다.

도 1은 종래의 차량 용접라인의 용접 품질관리 시스템의 개략도,
도 2는 본 발명에 따른 최적 전류 전압을 찾아 세팅하는 머신 러닝 기반의 용접 품질 관리 시스템의 블록도,
도 3은 본 발명에 적용되는 머신 러닝 기반의 용접품질 IoT 플랫폼의 개념도,
도 4는 도 3에 도시된 머신 러닝 학습 세트의 개념도,
도 5는 본 발명에 따른 최적 전류 전압을 찾아 세팅하는 머신 러닝 기반의 용접 품질 관리 과정을 설명하는 흐름도,
도 6은 도 5에 도시된 데이터 수집, 데이터 분석, 머신 러닝의 개념도,
도 7 내지 도 18은 본 발명에 따른 최적 전류 전압을 찾아 세팅하는 머신 러닝 기반의 용접 품질 관리 과정에서 표시부에 표시된 상태를 나타내는 도면.

본 발명의 상기 및 그 밖의 목적과 새로운 특징은 본 명세서의 기술 및 첨부 도면에 의해 더욱 명확하게 될 것이다.

먼저, 본 발명의 개요에 대해 설명한다.

현실에서는 여러 포인트를 용접하면서 각 포인트마다 전류, 전압을 수작업으로 일일이 변경하면서 용접을 진행할 수가 없기 때문에 용접 로봇이 용접하는 모재, 두께의 전류 및 전압의 중간 값을 용접기에 설정해서 용접을 실행하고 있다. 이렇게 진행하다 보니 어느 포인트에서 용접이 잘못되었는지 알 수 없는 상태가 된다. 용접의 품질을 결정하는 것은 용접순간의 모재의 온도이며, 이것은 전류, 전압, 용접속도와 CO₂ 양으로 조절한다. 이때 조절 치의 적절한 값은 현실상황에서 실로 여러 가지 조건들에 영향을 받는다. 예를 들어, 모재인 철판의 두께, 현장의 실내온도, 바람의 유무, 이미 용접한 지점과의 거리 등 다양한 조건들이 순간 온도에 영향을 미친다. 그래서 이 조건에 가장 적절한 전류와 전압을 찾는 것이 관건이다.

본 발명에서는 스마트 공장에 필수로 대두되고 있는 로봇, 전류/전압/CO₂ 센서로부터 데이터 수집 및 세팅, 4차 산업 혁명의 기술인 IoT, 머신 러닝 기술을 융합하여, 로봇 용접을 진행하면서 "최적의 전류/전압을 찾아서 이를 세팅하는 머신 러닝 기반의 용접품질 IoT 플랫폼"을 마련한다.

로봇이 용접하는 중간에 모재, 두께에 따라 전류/전압의 값을 일일이 전류/전압공급 장치에 설정해서 용접을 실행할 수 없으므로, 모재의 두께, 철판 내 위치, 실내 온도, 다중 용접지점에 따라 주어진 조건들을 반영하여 환경에 맞게 학습된 정보(인공지능이 적용된 플랫폼)에 의한 세팅할 수 있는 센서 IoT 플랫폼을 마련한다.

본 발명은 머신 러닝을 통해서 작업장의 환경(온도, 습도, CO₂ 등)과 모재(강종)의 종류, 두께, 용접지점과 이전위치와의 관계, 전류, 전압, CO₂량, 품질결과 값을 조건으로 최적의 전류 및 전압을 찾고, 로봇이 용접을 진행할 때 전류 및 전원 장치에 적정한 값을 변경해서 최적의 용접을 진행할 수 있다.

즉, 본 발명에서는 센서-DAQ-IoT 플랫폼-MES 서버 코드 표준화하도록 센서/DAQ를 설정하고 관리하며, 회사/공장/제품에 맞는 용접 관리 시스템을 통한 도면과 용접 부위를 관리하게 되어 기업의 제품 품질 경쟁력을 높일 수 있는 차별화된 시스템을 마련하고, 각 포인트마다 필요한 모재, 두께에 따른 전류 및 전압을 변경 설정, 데이터를 생성, 공유, 활용하기 위해서 필연적으로 이들을 연결하고 부가가치를 만드는 플랫폼의 역할을 마련하고, 스마트공장 제조현장의 대응은 초 단위가 아니라 밀리 세컨드 단위의 응답을 요구할 수 있는 시스템을 구축하고, 현재의 조건과 품질검사 결과들의 조합에 기반한 최적의 전압과 전류 값을 찾는 머신 러닝을 준비하며. 일정한 주기에 맞춰 새로운 환경에 맞게 재설정 가능하게 마련된다.

이하, 본 발명에 따른 실시 예를 도면에 따라서 설명한다.

도 2는 본 발명에 따른 최적 전류 전압을 찾아 세팅하는 머신 러닝 기반의 용접 품질 관리 시스템의 블록도 이고, 도 3은 본 발명에 적용되는 머신 러닝 기반의 용접품질 IoT 플랫폼의 개념도 이며, 도 4는 도 3에 도시된 머신 러닝 학습 세트의 개념도 이다.

본 발명에 따른 용접 품질 관리 시스템은 최적의 전류 전압을 찾아 세팅하는 머신 러닝 기반의 용접 품질 관리 시스템으로서, 도 2에 도시된 바와 같이, 현장의 용접 로봇 설비의 상태를 감지하는 감지부(100), 상기 감지부에서 감지된 용접 관련 데이터를 수집하는 데이터 수집부(200), 상기 데이터 수집부에서 수집된 용접 관련 데이터를 머신 러닝용 데이터로 가공하는 데이터 가공부(310)와 학습된 파라미터 값으로 상기 용접 로봇을 관리하는 센서 관리부(320)를 구비한 제어부(300), 상기 용접 로봇의 용접 포인트를 관리하고, 상기 제어부(300)로부터 전송된 가공 데이터로 머신 러닝을 실행하는 생산관리부(400) 및 상기 생산 관리부(400)에서 실행되는 상태를 표시하는 표시부(500)를 포함한다.

또 본 발명에 따른 용접 품질 관리 시스템은 상기 감지부(100) 및 데이터 수집부(200)의 에러, 감지된 데이터의 상하한값 초과 시 관리자에게 알람 기능을 통지하는 경고부를 더 포함할 수 있다.

상기 감지부(100)는 도 3에 도시된 바와 같이, 용접 로봇이 작업을 실행하는 현장의 온도와 용접된 부위의 온도 및 습도를 감지하는 온도 센서 및 습도 센서, 용접 로봇을 제어하는 PLC의 상태, 용접 로봇에 인가되는 전압 및 전류를 감지하는 전압 감지 센서 및 전류 감지 센서, CO₂ 가스량을 감지하는 가스 유량 조절기, 용접 속도를 감지하는 속도 감지 센서를 포함하고, 각각의 센서에서 감지된 감지 값은 데이터 수집부(200)로 전송된다. 이를 위해 각각의 센서에는 감지 값을 무선으로 전송하기 위한 송신 기능을 구비할 수 있다.

상기 감지부(100)의 전류 감지 센서는 용접 로봇의 용접기에 설치되고 상기 전류를 0.1초 단위로 감지하고, 상기 전압 감지 센서도 용접 로봇의 용접기에 설치되고 전압을 1초 단위로 감지하며, 가스 유량 조절기는 CO₂ 가스량은 1초 단위로 감지한다.

상기 데이터 수집부(200)는 전류 감지 센서, 전압 감지 센서 및 가스 유량 조절기에서 감지된 아날로그 데이터를 디지털 데이터로 변화하여 수집하는 DAQ(Data acquisition) 장치로 이루어질 수 있다. 즉 데이터 수집부(200)는 도 3에 도시된 바와 같이 PLC 제어기, 용접 로봇 컨트롤러, 전류 전압 측정기, 가스 유량 조절기로부터 용접에 필요한 데이터를 수집한다. 상기 데이터 수집부(200)에서는 수신된 데이터를 차례로 서버에 데이터를 설비 및 센서를 감안해서 데이터로 적재된다. 한편, 적재된 데이터는 관리자에 의해 상기 표시부(500)에서 실시간으로 전류, 전압, CO₂의 상태를 모니터링할 수 있다.

상기 데이터 가공부(310)는 데이터 수집부(200)에서 수집된 데이터에 대해 전처리로서 데이터의 의미 파악, 데이터 선택, 데이터 범위 설정 등을 실행하고, 상기 센서 관리부(320)는 생산관리부(400)에서 관리되는 센서 설정 동기화에 따라 센서 설정값을 관리한다.

또 제어부(300)는 생산관리부(400)에서의 머신 러닝에 따른 파라미터 값을 용접 로봇에 적용하여 학습된 용접 포인트로 용접 로봇이 작동하도록 제어할 수도 있다. 또한, 상기 제어부(300)는 용접 로봇이 용접하면서 특정부분에 설정한 데이터 값이 범위를 벗어나면, 경고부를 통해 관리자에게 범위 벗어난 상태를 메시지를 송부해서 정보를 고지하는 기능을 실행하기도 한다.

상기 생산관리부(400)는 MES(생산관리시스템 : Manufacturing Execution System) 서버를 구비하고, 용접의 품질을 결정하는 요소로서 모재, 두께에 따라서 용접 로봇에 인가되는 전류, 전압, CO₂ 공급량, 용접 속도를 변경해서 용접을 실행하도록 관리하여 최적의 용접 품질을 달성하도록 한다. 이를 위해 상기 생산관리부(400)는 용접에 대한 부위를 도 4에 도시된 바와 같은 머신 러닝 학습 세트로 학습시키고, 학습된 것을 토대로 용접 로봇이 해당 부위를 비전으로 촬영해서 송신하면 수신한 데이터로 판독해서 용접의 품질을 판독하도록 머신 러닝 기능을 실행하도록, 용접 포인트의 관리, 센서 설정의 동기화, 머신 러닝의 학습을 마련한다.

상기 표시부(500)는 대형 모니터로 마련되고, 용접된 상황을 표시하여 관리자가 해당 용접 부위를 점검해서 품질의 질을 판독하게 할 수 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 최적 전류 전압을 찾아 세팅하는 머신 러닝 기반의 용접 품질 관리 시스템에서는 용접 로봇이 작업하는 현장의 데이터를 센서/액츄에이터에서 감지하고, 이 감지 값을 DAQ 장비에서 수집하고, 제어부에 의해 마련된 센서 IoT(Internet of Things) 플랫폼을 적용하고, MES(Manufacturing Execution System) 서버에서 데이터의 전달(송신)과 수신을 실행하여 로봇 용접하는 경우, 약 20~30분 동안 30~100포인트 이상을 최적의 용접 품질로 용접할 수 있다.

즉, 생산관리부(400)는 감지부(100)의 센서에서 데이터 수집을 위한 값을 설정(센서-DAQ-센서 IoT 플랫폼-MES 서버 코드 통일)하고, 각 설정된 값은 데이터 수집부(200)를 통해서 센서 IoT 플랫폼에 저장되고, 저장된 데이터는 생산관리부(400)인 MES 서버에서 주기적으로 데이터를 가지고 와서 저장관리하고, 저장된 데이터를 토대로 공장 및 제품에 맞는 환경(온도, 습도, CO₂ 등), 모재(강종)의 종류와 두께, 용접위치, 전류, 전압, CO₂량, 품질결과 값을 가지고, 용접 로봇 별로 머신 러닝을 적용한 최적의 전류 및 전압을 찾고, 이 정보를 제어부(300)의 센서 IoT 플랫폼에 저장해서 대응한다. 따라서, 본 발명의 제어부(300)는 로봇이 용접을 진행할 때 전류 및 전원 장치에 적정한 값을 변경해서 최적의 용접을 진행할 수 있도록 한다. 또 이 데이터를 시간의 축으로 상관관계를 분석해서 포인 용접에서 전류 및 전압이 허용오차 범위를 벗어난 것에 대해서 모니터(500)의 현장 화면에 표시하여 관리자가 확인해서 다시 한번 품질을 확인할 수 있는 시스템을 마련한 것이다.

다음에, 본 발명에 따른 최적 전류 전압을 찾아 세팅하는 머신 러닝 기반의 용접 품질 관리 방법에 대해 도 5 내지 도 18에 따라 설명한다.

도 5는 본 발명에 따른 최적 전류 전압을 찾아 세팅하는 머신 러닝 기반의 용접 품질 관리 과정을 설명하는 흐름도 이고, 도 6은 도 5에 도시된 데이터 수집, 데이터 분석, 머신 러닝의 개념도 이며, 도 7 내지 도 18은 본 발명에 따른 최적 전류 전압을 찾아 세팅하는 머신 러닝 기반의 용접 품질 관리 과정에서 표시부에 표시된 상태를 나타내는 도면 이다.

본 발명에 따른 용접 품질 관리 방법은 용접 로봇에 인가되는 최적의 전류 및 전압을 찾아 세팅하는 머신 러닝 기반의 용접 품질 관리 방법으로서, 먼저 도 5에 도시된 바와 같이, 다수의 센서로 용접 로봇이 작동하는 현장의 온도, 습도, PLC 상태, 용접 로봇에 인가되는 전압 및 전류, CO₂ 가스량, 용접 속도를 감지한다(S10). 이와 같은 다수의 설비 센서는 도 7에 도시된 바와 같은 설비 센서 관리 프로그램에 의해 관리된다. 도 7은 표시부(500)에 표시된 설비 센서의 일 예로서 설비 코드, 설비명, DAQ 코드 등이 표시된 도면이다.

또 각각의 센서는 도 8에 도시된 바와 같이 실시간으로 관리자에 의해 표시부(500)에서 모니터링 된다. 도 8은 표시부(500)에 표시된 실시간 센서의 모니터링 상태를 나타내는 도면이다.

상기 단계 S10에서 감지된 데이터는 도 6에 도시된 바와 같이, 용접 로봇, 각각의 센서와 PLC 데이터, 현장 내의 온도, 습도, 작업자, 작업 공정, 시간 등의 데이터가 수집된다(S20).

이와 같이 수집된 데이터에 따라 도 9에 도시된 바와 같은 로봇 센서의 데이터, 도 10에 도시된 바와 같은 로봇 센서에 인가되는 전압 및 전류, CO₂ 가스량의 데이터를 조회할 수 있다. 도 9는 표시부(500)에 표시된 로봇 센서 데이터의 조회 화면이고, 도 10은 표시부(500)에 표시된 로봇 센서의 실시간 데이터의 조회 화면이다.

또 상기 단계 S20에서 수집된 데이터에 따라 관리자는 도 11 내지 도 13에 도시된 바와 같이, 각각의 용접 로봇의 상황을 인식할 수 있다. 도 11은 표시부(500)에 표시된 각각의 작업장에서 로봇 가동의 조회 화면이고, 도 12는 표시부(500)에 표시된 일/월 단위의 로봇 가동률 분석의 조회 화면이다. 도 13은 표시부(500)에 표시된 실시간 로봇의 가동 상태를 모니터링하기 위한 화면이다. 따라서, 관리자는 작업 현장에서 용접 로봇의 가동, 비가동 상태를 인식할 수 있다.

다음에, 상기 단계 S20에서 수집된 데이터에 대해 제어부(300)는 도 6에 도시된 바와 같이, 데이터의 의미 파악, 데이터 선택, 데이터 범위 설정을 위해 분석한다(S30).

한편, 상기 단계 S30에서의 데이터의 분석을 위해 도 14에 도시된 바와 같은 용접을 위한 도면을 등록하고, 수정 프로그램을 마련한다. 또한, 도 15에 도시된 바와 같은 용접 포인트를 정의하고, 도 16에 도시된 바와 같이 용접 현장의 실적 처리를 표시한다. 도 14는 표시부(500)에 표시된 도면의 상태를 나타내는 화면이고, 도 15는 용접 포인트의 평면도 및 정면도를 나타내는 상세 조회 화면이며, 도 16은 도 14에서 작업이 완료된 상태를 나타내는 화면이다.

이어서, 상기 단계 S30에서 분석된 데이터에 따라 도 6에 도시된 바와 같이, 용접 조건을 학습하는 머신 러닝을 실행한다(S40). 상기 단계 S40에서는 생산관리부(400)가 용접 조건의 상황에 맞는 최적화 모델을 선정하고, 성능 및 속도가 개선되도록, 도 4에 도시된 바와 같은 머신 러닝 학습 세트에 따라 지도 학습과 강화 학습을 통해 딥 러닝을 실행한다.

이후, 상기 단계 S40에서 학습된 용접 조건에 대응하여 생산관리부(400)가 상기 용접 로봇에 인가되는 전류, 전압, CO₂ 가스량, 용접 속도를 변경해서 최적의 용접을 실행하도록 관리한다(S50).

본 발명에서는 현장 품질을 판독할 수 있도록, 코드명으로 용접 대상의 품목 검색 및 품목 목록을 조회하고, 이에 따라 부위 목록을 조회하여 품목을 선택하며, 용접 로봇으로부터 이미지가 특정 폴더로 저장되면 양품 이미지 등록을 실행할 수 있다. 또 부위 목록, 양품 이미지 및 결과를 조회하여 표시부(500)에 표시할 수도 있다.

상술한 바와 같이, 표시부(500)가 현장에 마련되고 관리자에 의해 판독된 이미지는 생산관리부(400)로 송신되고, 도 17에 도시된 바와 같이, 이미지 프로세스로 관리되고, 도 18에 도시된 바와 같이, 이미지 결과로 조회 가능하도록 데이터베이스화되어 저장된다. 도 17는 표시부(500)에 표시된 이미지 관리 프로세스를 나타내는 화면이고, 도 18은 이미지 결과의 조회 화면이다.

또한, 본 발명에 따른 용접 품질 관리 방법에서는 상기 감지부(100) 및 데이터 수집부(200)의 에러, 감지된 데이터의 상하한값 초과 시 관리자에게 알람 기능을 통지하게 할 수도 있다.

상술한 바와 같이, 로봇 용접의 작업 현장의 환경 및 인가되는 전류, 전압, 용접속도와 CO₂ 양을 머신 러닝에 의한 학습으로 최적의 용접 조건을 마련하므로, 최적의 용접 품질을 확보할 수가 있다.

이상 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시 예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되는 것은 아니고 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 물론이다.

본 발명에 따른 용접 품질 관리 시스템 및 용접 품질 관리 방법을 사용하는 것에 의해 전류, 전압, 용접속도와 CO₂ 양을 머신 러닝에 의한 학습으로 최적의 용접 조건을 마련할 수 있다.

100 : 감지부
200 : 수집부
300 : 제어부
400 : 생산관리부
500 : 표시부

Claims (5)

1. 용접 로봇에 인가되는 최적의 전류 및 전압을 찾아 세팅하는 머신 러닝 기반의 용접 품질 관리 시스템으로서,
   현장의 용접 로봇 설비의 상태를 감지하는 감지부,
   상기 감지부에서 감지된 용접 관련 데이터를 수집하는 데이터 수집부,
   상기 데이터 수집부에서 수집된 용접 관련 데이터를 머신 러닝용 데이터로 가공하는 데이터 가공부와 학습된 파라미터 값으로 상기 용접 로봇을 관리하는 센서 관리부를 구비한 제어부,
   상기 용접 로봇의 용접 포인트를 관리하고, 상기 제어부로부터 전송된 가공 데이터로 머신 러닝을 실행하는 생산관리부 및
   상기 생산 관리부에서 실행되는 상태를 표시하는 표시부를 포함하는 것을 특징으로 하는 용접 품질 관리 시스템.
2. 제1항에서,
   상기 감지부는 현장의 온도, 습도, PLC 상태, 용접 로봇에 인가되는 전압 및 전류, CO₂ 가스량, 용접 속도, 용접된 부위의 온도를 감지하는 다수의 센서를 포함하고,
   상기 감지부는 상기 전류를 0.1초 단위로 감지하고, 상기 전압 및 CO₂ 가스량은 1초 단위로 감지하는 것을 특징으로 하는 용접 품질 관리 시스템.
3. 제2항에서,
   상기 감지부 및 데이터 수집부의 에러, 감지된 데이터의 상하한값 초과 시 관리자에게 알람 기능을 통지하는 경고부를 더 포함하고,
   상기 생산관리부는 상기 머신 러닝에 의해 상기 용접 로봇에 인가되는 전류, 전압, CO₂ 가스량을 관리하는 것을 특징으로 하는 용접 품질 관리 시스템.
4. 용접 로봇에 인가되는 최적의 전류 및 전압을 찾아 세팅하는 머신 러닝 기반의 용접 품질 관리 방법으로서,
   (a) 다수의 센서로 용접 로봇이 작동하는 현장의 온도, 습도, PLC 상태, 용접 로봇에 인가되는 전압 및 전류, CO₂ 가스량, 용접 속도를 감지하는 단계,
   (b) 상기 단계 (a)에서 감지된 데이터를 수집하는 단계,
   (c) 상기 단계 (b)에서 수집된 데이터에 대해 데이터의 의미 파악, 데이터 선택, 데이터 범위 설정을 위해 분석하는 단계,
   (d) 상기 단계 (c)에서 분석된 데이터에 따라 용접 조건을 학습하는 머신 러닝 단계,
   (e) 상기 단계 (d)에서 학습된 용접 조건에 대응하여 상기 용접 로봇에 인가되는 전류, 전압, CO₂ 가스량, 용접 속도를 변경해서 용접을 실행하도록 관리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 용접 품질 관리 방법.
5. 제4항에서,
   (f) 상기 감지부 및 데이터 수집부의 에러, 감지된 데이터의 상하한값 초과 시 관리자에게 알람 기능을 통지하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 용접 품질 관리 방법.

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