KR20220074425A

KR20220074425A - 공구 경로 보정 모델 생성 방법 및 이를 이용한 공구 경로 보정 방법

Info

Publication number: KR20220074425A
Application number: KR1020200162925A
Authority: KR
Inventors: 남은석; 구정인
Original assignee: 한국생산기술연구원
Priority date: 2020-11-27
Filing date: 2020-11-27
Publication date: 2022-06-03
Also published as: KR102512875B1

Abstract

본 발명은 스핀들에 장착되는 다수의 공구날을 포함하는 하나 이상의 절삭 공구를 포함하고 상기 스핀들은 다수의 축으로 구동되어 피삭재를 절삭하는 절삭 가공 기기에서, 상기 절삭 공구의 공구 경로를 제어하기 위한 공구 경로 보정 모델을 생성하는 방법에 관한 것이다.

Description

공구 경로 보정 모델 생성 방법 및 이를 이용한 공구 경로 보정 방법{Tool path calibration model generation method and tool path calibration method using the same}

본 발명은 공구 경로 보정 모델 생성 방법 및 이를 이용한 공구 경로 보정 방법에 관한 것이다.

절삭 가공에서, 피삭재를 절삭하는 절삭 공구의 경로에 따라 피삭재의 절입 깊이 및 피삭재의 절삭 위치 등이 달라진다.

이에, 종래에는 절삭 공구의 경로를 제어하기 위해 절삭 가공 기기에서 절삭 공구의 위치, 스핀들 이송속도, 스핀들 RPM 등 절삭 공구의 경로에 영향을 미치는 인자를 모두 고려한 데이터를 실시간으로 수집하여 절삭 공구의 경로를 제어하였다.

다만, 이러한 제어 방법은 절삭 공구의 경로를 정확하게 제어할 수 있으나, 절삭 가공 기기에서 수집되는 데이터는 매우 방대하여, 이러한 데이터를 분류하여 효율적으로 절삭 공구의 경로를 제어하기 위한 모델을 생성하는 것은 어려운 문제가 있었다.

예를 들어, 한국등록특허문헌 제10-1378142호는 황삭 가공을 위한 공구 경로 생성방법에 관한 것으로, 기하학적인 정보로부터 계산한 공구경로에서 추가적인 공구의 이송경로를 생성하여 상 기 기초 공구 경로를 수정하는 것에 대한 인식은 있으나, 가공 기기로부터 직접 수집되는 데이터를 분류하는 것에 대한 인식은 없다.

다른 예를 들어, 한국등록특허문헌 제10-0299412호는 가공 처리 장치에 관한 것으로, 가공물을 가공하기 위한 공작기계의 기계 제원을 나타내는 기계 데이터 및 공작기계에 고정되는 공구의 제원을 나타내는 공구 데이터 중 하나 이상을 기억시키기 위한 데이터 기억 수단과, 가공물을 가공하기 위한 공구 경로를 생성하나, 수집되는 모니터링 데이터가 방대하여 공구 경로를 생성하는데 시간이 많이 소요되는 문제점이 있다.

(특허문헌 1) 한국등록특허문헌 제10-1378142호

(특허문헌 2) 한국등록특허문헌 제10-0299412호

(특허문헌 3) 한국등록특허문헌 제10-1491049호

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것이다.

구체적으로, 본 발명은 가공 기기로부터 수집되는 모니터링 데이터를 분할하여 신속하고 정확한 공구의 공구 경로 보정 모델을 생성하기 위함이다.

상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예는, 스핀들에 장착되는 다수의 공구날을 포함하는 하나 이상의 절삭 공구를 포함하고 상기 스핀들은 다수의 축으로 구동되어 피삭재를 절삭하는 절삭 가공 기기에서, 상기 절삭 공구의 공구 경로를 제어하기 위한 공구 경로 보정 모델을 생성하는 방법으로서, (a) 데이터 전처리부(100)에 미리 결정된 설계 절입 깊이 정보와 공구의 옵셋값을 포함하는 공정 변수 데이터(10), 스핀들 RPM, 스핀들 이송속도 및 각 축의 위치를 포함하는 CNC정보(21)와 스핀들 전류에 대한 정보를 포함하는 센서 정보(22)를 포함하는 모니터링 데이터(20)가 입력되는 단계;(b) 상기 데이터 전처리부(100)는 상기 CNC정보(21)와 상기 센서 정보(22)의 시점을 동기화하여 동기화 데이터를 생성하고, 측정 프로브(P)가 기설정된 주기 마다 피삭재의 측정 절입 깊이 정보를 수집하여 상기 측정 절입 깊이 정보를 상기 데이터 전처리부(100)로 전송하고, 상기 데이터 전처리부(100)는 상기 전송된 측정 절입 깊이 정보와 상기 설계 절입 깊이 정보의 차이인 측정 오차 데이터를 생성하는 단계;(c) 상기 데이터 전처리부(100)는 상기 동기화 데이터를 상기 기설정된 주기에 따라 세그먼트(segment)하여 다수의 세그먼트 데이터를 생성하는 단계; 및 (d) 상기 데이터 전처리부(100)는 상기 세그먼트 데이터를 입력으로 하고, 상기 측정 오차 데이터를 출력으로 하는 학습을 수행하여 공구 경로 보정 모델을 생성하는 단계; 를 포함하는, 방법을 제공한다.

일 실시예는, 상기 (d)단계 이후, (e) 상기 데이터 전처리부(100)는 피삭재를 가공하여 다른 모니터링 데이터(20)를 수집하고, 상기 수집된 다른 모니터링 데이터(20)를 변환하여 상기 공구 경로 보정 모델에 입력하고 상기 공구 경로 보정 모델에서 측정 오차를 출력하는 단계; 및 (f) 상기 데이터 전처리부(100)는 상기 공구 경로 보정 모델에서 출력된 상기 측정 오차가 오차 허용 범위 내인지 판단하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.

일 실시예는, 상기 (f)단계는, (f1) 상기 데이터 전처리부(100)는 상기 공구 경로 보정 모델에서 출력된 상기 측정 오차가 상부 허용 범위(UCL)과 하부 허용 범위(LCL) 사이의 범위인 오차 허용 범위 중 상기 하부 허용 범위(LCL) 미만이면, 공구의 절입 깊이를 줄이도록 상기 공구의 옵셋값을 변경하도록 제어하는 제어신호를 생성하고, 상기 생성된 제어신호를 가공기기에 전달하는 단계; 및 (f2) 상기 데이터 전처리부(100)는 상기 공구 경로 보정 모델에서 출력된 상기 측정 오차가 상기 오차 허용 범위 중 상기 상부 허용 범위(UCL) 이상이면, 공구의 절입 깊이를 늘리도록 상기 공구의 옵셋값을 변경하도록 제어하는 제어신호를 생성하고, 상기 생성된 제어신호를 가공기기에 전달하는 단계; 를 포함할 수 있다.

일 실시예는, 상기 (f)단계 이후, (g) 상기 가공기기는 상기 (f)단계에서 변경된 상기 공구의 옵셋값으로 피삭재를 재가공하고, 상기 데이터 전처리부(100)는 상기 가공기기로부터 모니터링 데이터(20)과 변경된 상기 공구의 옵셋값을 입력 받아 상기 공구 경로 보정 모델을 추가 학습시키는 단계;를 더 포함할 수 있다.

일 실시예는, 상기 (g)단계 이후, (h) 상기 데이터 전처리부(100)는 피삭재에 대한 절입 깊이, 절삭 폭 및 절삭 길이가 각각 기설정된 값인지를 판단하여, 피삭재에 대한 절삭 가공이 완료되었는지 판단하고, 절삭 가공이 완료될 때까지 피삭재를 재가공하고 상기 (e)단계 내지 (g)단계를 반복 수행하는 단계; 및 (i) 상기 데이터 전처리부(100)는 변경된 공구의 옵셋값을 모두 포함하는 공구의 최종 경로를 생성하고, 생성된 공구의 최종 경로로 공구 경로 보정 모델을 추가 학습시키는 단계;를 더 포함할 수 있다.

일 실시예는, 상기 (d)단계는, (d1) 상기 데이터 전처리부(100)는 상기 세그먼트 데이터를 푸리에 변환하는 변환하는 단계; 및 (d2) 상기 데이터 전처리부(100)는 상기 변환된 세그먼트 데이터를 입력으로 하고, 상기 측정 오차 데이터를 출력으로 하는 학습을 수행하고, 공구 경로 보정 모델을 생성하는 단계; 를 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 방법이 수행되는 시스템을 제공한다.

본 발명에 따라, 다음과 같은 효과가 달성된다.

본 발명은 가공 기기로부터 수집되는 모니터링 데이터를 분할하여 신속하고 정확하게 공구의 경로를 보정하는 모델을 생성할 수 있다.

또한, 본 발명은 공구 경로 보정 모델을 학습시켜, 공구의 옵셋값을 변경하는 시점을 정확하게 예측할 수 있어, 절삭 가공의 품질이 증대될 수 있다.

도 1은 본 발명에 따른 방법을 설명하기 위한 모식도이다.
도 2는 본 발명에 따른 공구 경로 보정 모델을 생성하기 위한 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 피삭재와 절삭 공구를 개략적으로 나타내며, 형상오차를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명에 따라 모니터링 데이터로부터 연산되는 측정오차를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명에 따라 측정 오차 데이터의 기설정된 주기에 따라, 세그먼트되는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은본 발명에 따른 오차 허용 범위를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명에 따라 옵셋값을 조정하는 것을 설명하기 위한 순서도이다.
도 8은 본 발명에 따른 공구 경로 보정 모델에서 예측하는 측정 오차를 설명하기 위한 도면이다.

몇몇 경우, 본 발명의 개념이 모호해지는 것을 피하기 위하여 공지의 구조 및 장치는 생략되거나, 각 구조 및 장치의 핵심기능을 중심으로 한 블록도 형식으로 도시될 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

이하, 절삭 가공 기기는 3축인 것을 가정하여 설명하나 이에 제한되는 것은 아니고, 다축으로 형성되면 제한되는 것은 아니다.

도 1 내지 도 8을 참조하여, 본 발명에 따른 공구 경로 보정 모델 생성 방법을 설명한다.

본 발명에 따른 공구 경로 보정 모델 생성 방법은 스핀들에 장착되는 다수의 공구날을 포함하는 하나 이상의 절삭 공구를 포함하고 스핀들은 다수의 축으로 구동되어 피삭재를 절삭하는 절삭 가공 기기에서, 절삭 공구의 공구 경로를 제어하기 위한 공구 경로 보정 모델을 생성하기 위한 방법이다.

데이터 전처리부(100)에 미리 결정된 설계 절입 깊이 정보를 포함하는 공정 변수 데이터(10), 스핀들 RPM, 스핀들 이송속도 및 각 축의 위치를 포함하는 CNC정보(21)와 스핀들 전류에 대한 정보를 포함하는 센서 정보(22)를 포함하는 모니터링 데이터(20)가 입력된다.

공정 변수 데이터(10)는 절삭 가공에서 사용되는 공정 변수를 포함하는 데이터로, 공정에 영향을 주는 변수를 모두 포함하며, 미리 설정되는 데이터이다.

공정 변수 데이터(10)는 미리 결정된 설계 절입 깊이 정보를 포함한다.

또한, 공정 변수 데이터(10)는 미리 결정되는 공구의 옵셋값을 포함할 수 있으며, 공구의 옵셋값은 후술하는 바와 같이 공구 경로 보정 모델의 출력값에 따라 제어될 수 있다.

이 때, 공구의 옵셋값은 공구의 위치에 대한 정보를 포함하는 것으로, 공구의 옵셋값을 제어하면, 공구의 위치가 변경되고 이에 따라, 공구의 경로가 보정되는 것을 의미한다.

또한, 공정 변수 데이터(10)는 피삭재에 대한 물성 정보를 포함하는 피삭재 정보, 절삭 공구의 공구날 수에 대한 정보를 포함하는 공구 정보, 스핀들 RPM 설정값, 스핀들 이송 속도, 절삭 폭에 대한 정보를 더 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.

모니터링 데이터(20)는 절삭 가공 기기로부터 모니터링 되는 데이터를 의미한다. 모니터링 데이터(20)는 CNC 정보(21)와 센서 정보(22)를 포함한다.

CNC 정보(21)는 절삭 가공 기기에서 수집되는 정보를 의미하는 것으로, 스핀들 RPM, 스핀들 이송속도, 각 축의 위치를 포함할 수 있다.

이 때, 각 축의 위치는 X축, Y축, Z축에 대한 이송 테이블의 위치 정보를 의미할 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니다.

센서 정보(22)는 절삭 가공 기기에 부착된 센서에서 수집되는 정보를 의미한다.

센서 정보(22)는 스핀들 전류를 측정하는 센서로부터, 스핀들 전류에 대한 정보를 수집할 수 있다.

이 때, 스핀들 전류는 스핀들을 구동하기 위한 스핀들 모터에서 측정하는 값을 의미한다.

또한, 센서 정보(22)는 스핀들 전압, 가속도 및 소음에 대한 정보를 더 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.

도 2를 참조하면, CNC 정보(21)와 센서 정보(22)가 도시되며, 측정 오차 데이터를 도시한다. 이 때, 사용되는 CNC 정보(21)는 30~40Hz일 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니고, 센서 정보(22)는 12800Hz일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.

데이터 전처리부(100)는 CNC정보(21)와 센서 정보(22)의 시점을 동기화하여 동기화 데이터를 생성한다.

이 때, 데이터 전처리부(100)가 CNC정보(21)와 센서 정보(22)의 시점을 동기화하는 것은 Cross correlation function, Dynamic time warping 등의 방법으로 동기화할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.

또한, 측정 프로브(P)가 기설정된 주기 마다 피삭재의 측정 절입 깊이 정보를 수집하여 측정 절입 깊이 정보를 데이터 전처리부(100)로 전송한다.

이 때, 측정 프로브(P)는 피삭재의 절입 깊이 정보를 측정하는 프로브를 의미한다.

이 때, 기설정된 주기는 60분으로, 측정 프로브(P)가 피삭재의 측정 절입 깊이를 60분에 한번 정도 측정할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.

또한, 측정 절입 깊이 정보는 100μm일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.

데이터 전처리부(100)는 전송된 측정 절입 깊이 정보와 설계 절입 깊이 정보의 차이인 측정 오차 데이터를 생성한다.

도 3을 참조하면, 피삭재와 절삭공구 피삭 부위(C)를 도시하며, 피삭 부위(C)에서 측정 절입 깊이와 설계 절입 깊이의 차이를 연산하는 것을 설명한다.

도 4를 참조하면, 시간에 따라 측정 프로브(P)에서 측정되는 측정 오차 값을 도시하며, LCL은 UCL은 각각 하부 허용범위와 상부허용범위를 의미하는 것이다. 이에 대한 자세한 설명은 후술한다.

이후, 데이터 전처리부(100)는 동기화 데이터를 기설정된 주기에 따라 세그먼트(segment)하여 다수의 세그먼트 데이터를 생성한다.

또한, 데이터 전처리부(100)는 생성된 세그먼트 데이터를 푸리에 변환할 수 있다. 또는 데이터 전처리부(100)는 세그먼트 데이터를 DWT(Discrete wavelet transform), max, min, mean, variance등을 이용하여 변환할 수 있다.

도 5를 참조하면, 기설정된 주기에 따라 동기화 데이터가 세그먼트되는 것을 도시한다. 이 때, 기설정된 주기는 측정 오차 데이터의 수집 시점을 의미할 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.

데이터 전처리부(100)는 변환된 세그먼트 데이터를 입력으로 하고, 이 때의 측정 오차 데이터를 출력으로 하는 학습을 수행하고, 공구 경로 보정 모델을 생성한다.

이 때, 데이터 전처리부(100)는 세그먼트 데이터를 입력으로 하고, 측정 오차 데이터를 출력으로 하는 지도학습(Supervised learning)하여 공구 경로 보정 모델을 생성할 수 있으나, 학습 방법은 이에 제한되는 것은 아니다.

이에 따라, 본 발명에 따른 공구 경로 보정 모델은 가공 기기에서 모니터링되는 방대한 양의 모니터링 데이터(20)를 분할하여 학습함에 따라, 공구 경로 보정 모델을 생성하는데 소요되는 시간을 줄일 수 있다.

도 6 및 7을 참조하여, 공구의 옵셋값을 보정하는 것에 대해 설명한다.

이후, 피삭 부위(C)를 가공한다. 데이터 전처리부(100)는 다른 모니터링 데이터(20)를 수집하고, 수집된 다른 모니터링 데이터(20)를 변환하여 공구 경로 보정 모델에 입력하여 공구 경로 보정 모델에서 측정 오차를 출력한다.

데이터 전처리부(100)는 공구 경로 보정 모델에서 출력된 측정 오차가 오차 허용 범위 내인지 판단한다.

도 6을 참조하면, 오차 허용 범위는 상부 허용 범위(UCL)과 하부 허용 범위(LCL) 사이의 범위를 의미한다. 이 때, 오차 허용 범위는 기설정된 값이다.

이 때, 측정 오차가 오차 허용 범위 내라는 것은 하부 허용 범위(LCL) 이상이고, 상부 허용 범위(UCL) 미만인 것을 의미한다.

데이터 전처리부(100)는 공구 경로 보정 모델에서 출력된 측정 오차가 오차 허용 범위 중 하부 허용 범위(LCL) 미만이면, 공구의 절입 깊이를 줄이도록 공구의 옵셋값을 변경하도록 제어하는 제어신호를 생성하고, 생성된 제어신호를 가공기기에 전달한다.

즉, 이 때, 데이터 전처리부(100)는 공구 경로 보정 모델에서 출력된 측정 오차가 하부 허용 범위(LCL) 미만이면, 피삭재가 더 깎인 오버컷(overcut)으로 판단한다. 이 경우, 데이터 전처리부(100)는 공구의 옵셋값을 감소시키도록 판단한다.

또한, 데이터 전처리부(100)는 공구 경로 보정 모델에서 출력된 측정 오차가 오차 허용 범위 중 상부 허용 범위(UCL) 이상이면, 공구의 절입 깊이를 늘리도록 공구의 옵셋값을 변경하도록 제어하는 제어신호를 생성하고, 생성된 제어신호를 가공기기에 전달한다.

즉, 이 때, 데이터 전처리부(100)는 공구 경로 보정 모델에서 출력된 측정 오차가 상부 허용 범위(UCL) 이상이면, 피삭재가 덜 깎인 언더컷(undercut)으로 판단한다. 이 경우, 데이터 전처리부(100)는 공구의 옵셋값을 증가시키도록 판단한다.

이후, 가공기기는 제어신호를 전달받아, 변경된 공구의 옵셋값으로 피삭재를 재가공하여 공구의 경로를 보정한다.

또한, 데이터 전처리부(100)는 가공기기로부터 모니터링 데이터(20)와 변경된 공구 옵셋값을 입력받아 공구 경로 보정 모델을 추가 학습시킨다.

이 때, 본 발명에서 데이터 전처리부(100)가 공구 경로 보정 모델을 학습시킬 때는 시간 정보를 포함하여 학습시킬 수 있다.

또한, 데이터 전처리부(100)는 공구 경로 보정 모델에서 출력된 측정 오차가 오차 허용 범위 내이면, 피삭재에 대한 절삭 가공이 종료되었는지를 판단한다.

즉, 데이터 전처리부(100)는 피삭재에 대한 절입 깊이, 절삭 폭 및 절삭 길이가 각각 기설정된 값인지를 판단하여, 피삭재에 대한 절삭 가공이 완료되었는지 판단하고, 절삭 가공을 종료할지 판단한다.

데이터 전처리부(100)는 피삭재에 대한 절입 깊이, 절삭 폭 및 절삭 길이가 각각 기설정된 값이 아니면, 피삭재에 대한 절삭 가공이 완료되지 않았다고 판단하고, 피삭 부위(C)를 계속 가공한다.

데이터 전처리부(100)는 절삭 가공이 종료되면, 변경된 공구의 옵셋값을 모두 포함하는 공구의 경로를 생성할 수 있고, 생성된 공구의 최종 경로로 공구 경로 보정 모델을 추가 학습시킨다.

학습된 공구 경로 보정 모델을 통해, 피삭재를 가공할 때, 변경해야 되는 공구의 옵셋값을 정확하게 판단할 수 있고, 공구의 옵셋값 변경 시점을 정확하게 예측할 수 있어 절삭 가공의 품질이 증대되는 효과가 있다.

도 8을 참조하면, 샘플 지점에서 상부 허용 범위(UCL) 이상인 것이 도시되며, 이에 공구 옵셋값을 증가시키는 것이 도시된다. 또한, 공구 옵셋값을 증가시킨 이후의 공구 경로 보정 모델에서 측정 오차를 예측하는 것이 도시된다.

도 8(b)를 참조하면, 학습모델은 선형 회귀를 통해 옵셋값 변경 시점을 예측할 수도 있으나 이에 제한되는 것은 아니다.

이상, 본 명세서에는 본 발명을 당업자가 용이하게 이해하고 재현할 수 있도록 도면에 도시한 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당업자라면 본 발명의 실시예로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 보호범위는 특허청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다.

10: 공정 변수 데이터
20: 모니터링 데이터
21: CNC정보
22: 센서 정보
100: 데이터 전처리부
C: 피삭 부위
P: 측정 프로브

Claims

스핀들에 장착되는 다수의 공구날을 포함하는 하나 이상의 절삭 공구를 포함하고 상기 스핀들은 다수의 축으로 구동되어 피삭재를 절삭하는 절삭 가공 기기에서, 상기 절삭 공구의 공구 경로를 제어하기 위한 공구 경로 보정 모델을 생성하는 방법으로서,
(a) 데이터 전처리부(100)에 미리 결정된 설계 절입 깊이 정보와 공구의 옵셋값을 포함하는 공정 변수 데이터(10), 스핀들 RPM, 스핀들 이송속도 및 각 축의 위치를 포함하는 CNC정보(21)와 스핀들 전류에 대한 정보를 포함하는 센서 정보(22)를 포함하는 모니터링 데이터(20)가 입력되는 단계;
(b) 상기 데이터 전처리부(100)는 상기 CNC정보(21)와 상기 센서 정보(22)의 시점을 동기화하여 동기화 데이터를 생성하고, 측정 프로브(P)가 기설정된 주기 마다 피삭재의 측정 절입 깊이 정보를 수집하여 상기 측정 절입 깊이 정보를 상기 데이터 전처리부(100)로 전송하고, 상기 데이터 전처리부(100)는 상기 전송된 측정 절입 깊이 정보와 상기 설계 절입 깊이 정보의 차이인 측정 오차 데이터를 생성하는 단계;
(c) 상기 데이터 전처리부(100)는 상기 동기화 데이터를 상기 기설정된 주기에 따라 세그먼트(segment)하여 다수의 세그먼트 데이터를 생성하는 단계; 및
(d) 상기 데이터 전처리부(100)는 상기 세그먼트 데이터를 입력으로 하고, 상기 측정 오차 데이터를 출력으로 하는 학습을 수행하여 공구 경로 보정 모델을 생성하는 단계; 를 포함하는,
방법.
제1항에 있어서,
상기 (d)단계 이후,
(e) 상기 데이터 전처리부(100)는 피삭재를 가공하여 다른 모니터링 데이터(20)를 수집하고, 상기 수집된 다른 모니터링 데이터(20)를 변환하여 상기 공구 경로 보정 모델에 입력하고 상기 공구 경로 보정 모델에서 측정 오차를 출력하는 단계; 및
(f) 상기 데이터 전처리부(100)는 상기 공구 경로 보정 모델에서 출력된 상기 측정 오차가 오차 허용 범위 내인지 판단하는 단계; 를 더 포함하는,
방법.
제2항에 있어서,
상기 (f)단계는,
(f1) 상기 데이터 전처리부(100)는 상기 공구 경로 보정 모델에서 출력된 상기 측정 오차가 상부 허용 범위(UCL)과 하부 허용 범위(LCL) 사이의 범위인 오차 허용 범위 중 상기 하부 허용 범위(LCL) 미만이면, 공구의 절입 깊이를 줄이도록 상기 공구의 옵셋값을 변경하도록 제어하는 제어신호를 생성하고, 상기 생성된 제어신호를 가공기기에 전달하는 단계; 및
(f2) 상기 데이터 전처리부(100)는 상기 공구 경로 보정 모델에서 출력된 상기 측정 오차가 상기 오차 허용 범위 중 상기 상부 허용 범위(UCL) 이상이면, 공구의 절입 깊이를 늘리도록 상기 공구의 옵셋값을 변경하도록 제어하는 제어신호를 생성하고, 상기 생성된 제어신호를 가공기기에 전달하는 단계; 를 포함하는,
방법.
제3항에 있어서,
상기 (f)단계 이후,
(g) 상기 가공기기는 상기 (f)단계에서 변경된 상기 공구의 옵셋값으로 피삭재를 재가공하고, 상기 데이터 전처리부(100)는 상기 가공기기로부터 모니터링 데이터(20)와 변경된 상기 공구의 옵셋값을 입력 받아 상기 공구 경로 보정 모델을 추가 학습시키는 단계;를 더 포함하는,
방법.
제3항에 있어서,
상기 (g)단계 이후,
(h) 상기 데이터 전처리부(100)는 피삭재에 대한 절입 깊이, 절삭 폭 및 절삭 길이가 각각 기설정된 값인지를 판단하여, 피삭재에 대한 절삭 가공이 완료되었는지 판단하고, 절삭 가공이 완료될 때까지 피삭재를 재가공하고 상기 (e)단계 내지 (g)단계를 반복 수행하는 단계; 및
(i) 상기 데이터 전처리부(100)는 변경된 공구의 옵셋값을 모두 포함하는 공구의 최종 경로를 생성하고, 생성된 공구의 최종 경로로 공구 경로 보정 모델을 추가 학습시키는 단계;를 더 포함하는,
방법.
제1항에 있어서,
상기 (d)단계는,
(d1) 상기 데이터 전처리부(100)는 상기 세그먼트 데이터를 푸리에 변환하는 변환하는 단계; 및
(d2) 상기 데이터 전처리부(100)는 상기 변환된 세그먼트 데이터를 입력으로 하고, 상기 측정 오차 데이터를 출력으로 하는 학습을 수행하고, 공구 경로 보정 모델을 생성하는 단계; 를 포함하는,
방법.
제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 따른 방법이 수행되는, 시스템.