KR20230106905A - 인공지능 분석기술을 이용한 용접훈련 시뮬레이션 장치 - Google Patents

인공지능 분석기술을 이용한 용접훈련 시뮬레이션 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR20230106905A
KR20230106905A KR1020220002624A KR20220002624A KR20230106905A KR 20230106905 A KR20230106905 A KR 20230106905A KR 1020220002624 A KR1020220002624 A KR 1020220002624A KR 20220002624 A KR20220002624 A KR 20220002624A KR 20230106905 A KR20230106905 A KR 20230106905A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
welding
virtual
base material
real
virtual welding
Prior art date
Application number
KR1020220002624A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102621008B1 (ko
Inventor
이재준
Original Assignee
(주)케이아이오티
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by (주)케이아이오티 filed Critical (주)케이아이오티
Priority to KR1020220002624A priority Critical patent/KR102621008B1/ko
Publication of KR20230106905A publication Critical patent/KR20230106905A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102621008B1 publication Critical patent/KR102621008B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B9/00—Simulators for teaching or training purposes
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23K—SOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
    • B23K9/00—Arc welding or cutting
    • B23K9/095—Monitoring or automatic control of welding parameters
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23K—SOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
    • B23K9/00—Arc welding or cutting
    • B23K9/10—Other electric circuits therefor; Protective circuits; Remote controls
    • B23K9/1006—Power supply
    • B23K9/1043—Power supply characterised by the electric circuit
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23K—SOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
    • B23K9/00—Arc welding or cutting
    • B23K9/32—Accessories
    • B23K9/321—Protecting means
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/011—Arrangements for interaction with the human body, e.g. for user immersion in virtual reality
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T19/00—Manipulating 3D models or images for computer graphics
    • G06T19/003—Navigation within 3D models or images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T19/00—Manipulating 3D models or images for computer graphics
    • G06T19/20—Editing of 3D images, e.g. changing shapes or colours, aligning objects or positioning parts
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B19/00—Teaching not covered by other main groups of this subclass
    • G09B19/24—Use of tools
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B5/00—Electrically-operated educational appliances
    • G09B5/06—Electrically-operated educational appliances with both visual and audible presentation of the material to be studied
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20081—Training; Learning

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Plasma & Fusion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Electrically Operated Instructional Devices (AREA)

Abstract

본 발명에 따른 인공지능 분석기술을 이용한 용접훈련 시뮬레이션 장치는 가상 용접 마스크, 가상 용접모재; 가상 용접건; 시뮬레이션 제어장치 및 디스플레이 장치를 포함하며, 상기 가상 용접건은 단부에 결합된 가상 용접봉; 상기 가상 용접봉과 상기 가상 용접모재까지의 거리 및 상기 가상 용접건의 이동경로를 감지하는 센싱부를 포함한다. 상기 시뮬레이션 제어장치는, 실재 용접장치에서의 실재 용접건과 실재 용접모재 사이의 거리 및 상기 실제 용접건의 이동 경로에 따른 실재 용접불꽃 및 비드 형성 영상에 대한 빅데이터 딥러닝 분석결과를 적용하여, 훈련과정에서의 상기 가상 용접봉과 상기 가상 용접모재까지의 거리 및 상기 가상 용접건의 이동경로에 따른 가상 용접불꽃 및 비드 형성 영상을 생성할 수 있다.

Description

인공지능 분석기술을 이용한 용접훈련 시뮬레이션 장치{welding training simulation device using artificial intelligence analysis technology}
본 발명은 용접훈련 시뮬레이션 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 인공지능 빅데이터 딥러닝 분석결과를 이용하여 실재 용접과 유사한 훈련 환경을 제공할 수 있는 용접훈련 시뮬레이션 장치에 관한 것이다.
아크 용접은 아크 방전을 통하여 접합하고자 하는 금속의 접합부분을 결합시키는 과정이라고 할 수 있는데, 아크 열로 금속재인 용접봉과 용접모재를 용융시킨 다음 냉각하는 방식으로 이루어진다.
이러한 용접작업은 일반적으로 열악한 작업환경에서 이루어지므로, 용접기술 및 로봇기술이 발달함에 따라 다양한 용접작업 자동화 기술개발이 진행중이고 현장에서 이미 많은 자동용접장치가 적용되고 있다. 그러나 아직까지도 작업 환경에 따라 작업자가 직접 용접하여야 하는 수동용접이 필요한 곳이 다수이다.
이와 같은 수동용접은 고도의 정밀성과 안전성을 요하는 경우가 많아, 작업자에게도 고도의 용접기술과 많은 경험이 요구된다. 하지만, 열악한 작업환경과 힘든 육체노동을 회피하는 현 노동시장에서는 이러한 숙련 기술자를 확보하는 것은 여간 어려운 일이 아니다.
만약, 새로운 인력이 확보된다고 하더라도, 숙련된 용접기술을 익히기 위해서는 많은 용접훈련을 할 필요가 있다. 그러나 실제로 용접 훈련은, 훈련자가 용접작업에 대한 구체적이고 객관적인 데이터 없이 이루어지는 경우가 많고, 훈련자가 육안 치구를 사용하여 용접상태의 양호성을 판단하여야 하며, 용접 훈련의 반복 횟수가 증가할수록 훈련시 필요한 용접재료들의 소모량도 크게 증가하기 때문에 비용이 많이 드는 문제점도 발생한다.
이에 본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 훈련자가 수행하는 용접훈련에 대한 구체적이고 객관적인 데이터를 확인할 수 있고, 실재 용접을 수행하는 것과 같은 환경에서 용접훈련하는 것이 가능하고, 용접재료를 소모하지 않고도 용접훈련이 가능한 인공지능 분석기술을 이용한 용접훈련 시뮬레이션 장치를 제공하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 인공지능 분석기술을 이용한 용접훈련 시뮬레이션 장치는, 가상 용접 마스크, 가상 용접모재; 가상 용접건; 시뮬레이션 제어장치 및 디스플레이 장치를 포함할 수 있다.
상기 가상 용접건은, 단부에 결합된 가상 용접봉; 상기 가상 용접봉과 상기 가상 용접모재까지의 거리 및 상기 가상 용접건의 이동경로를 감지하는 센싱부를 포함할 수 있다.
상기 시뮬레이션 제어장치는, 실재 용접장치에서의 실재 용접건과 실재 용접모재 사이의 거리 및 상기 실제 용접건의 이동 경로에 따른 실재 용접불꽃 및 비드 형성 영상에 대한 빅데이터 딥러닝 분석결과를 적용하여, 훈련과정에서의 상기 가상 용접봉과 상기 가상 용접모재까지의 거리 및 상기 가상 용접건의 이동경로에 따른 가상 용접불꽃 및 비드 형성 영상을 생성할 수 있다.
상기 시뮬레이션 제어장치는, 상기 실재 용접봉과 상기 실재 용접모재 사이의 거리에 따른 상기 실재 용접장치에서의 아크 용접시의 전류 전압 관계를 나타내는 사이클로그램(cyclogram)에 대한 인공지능 빅데이터 딥러닝 분석결과를 적용하여, 훈련과정에서의 상기 가상 용접봉과 상기 가상 용접모재까지의 거리에 따른 가상 사이클로그램을 생성하고, 상기 가상 사이클로그램에 기초하여 훈련자의 용접작업 숙련도를 평가할 수 있다.
상기 가상 용접건은, 상기 가상 용접봉을 전진 또는 후진시킬 수 있는 가상 용접봉 길이 조절부를 더 포함할 수 있다. 이때, 상기 시뮬레이션 제어장치는, 상기 실재 용접봉과 상기 실재 용접모재 사이의 거리 및 실재 용접시간에 따른 실재 용접봉의 감소길이에 대한 인공지능 빅데이터 딥러닝 분석결과를 적용하여, 훈련과정에서의 상기 가상 용접봉과 상기 가상 용접모재까지의 거리 및 용접시간에 따라 상기 가상 용접봉의 가상 감소길이를 산출하고, 상기 가상 길이감소에 기초하여 상기 가상 용접봉이 상기 가상 용접건 내부로 후진하도록 상기 가상 용접봉 길이 조절부를 제어할 수 있다.
상기 시뮬레이션 제어장치는, 상기 실재 용접불꽃 및 비드 형성 영상이 실재 용접마스크를 통하여 보여지는 실재 마스크 투시 영상에 대한 인공지능 빅데이터 딥러닝 분석결과를 적용하여, 상기 가상 용접불꽃 및 비드 형성 영상에 대한 가상 마스크 투시 영상을 생성할 수 있다.
상기 가상 용접 마스크는, 상기 시뮬레이션 제어장치와 무선통신으로 연결되며, 상기 실재 용접마스클의 투시창에 대응되는 디스플레이부를 포함할 수 있다. 이때, 상기 시뮬레이션 제어장치는, 상기 디스플레이부를 통하여 상기 가상 용접불꽃 비드 형성 영상 또는 상기 가상 마스크 투시 영상을 선택적으로 제공할 수 있다.
상기 가상 용접건은, 상기 가상 용접모재와의 상기 가상 용접봉 사이의 인력을 전자석의 전류제어를 통한 제어할 수 있는 인력제어부를 더 포함할 수 있다. 이때, 상기 시뮬레이션 제어장치는, 상기 실재 용접봉과 상기 실재 용접모재 사이의 거리에 따른 상기 실재 용접봉과 상기 실재 용접모재 사이의 인력에 대한 인공지능 딥러닝 분석결과를 적용하여, 훈련과정에서의 상기 가상 용접봉과 상기 가상 용접모재 사이의 거리에 따라 상기 가상 용접봉과 상기 가상 용접모재 사이의 가상 인력을 산출하고, 상기 가상 인력에 대응되는 인력을 발생하도록 상기 인력제어부를 제어할 수 있다.
상기 가상 용접 마스크는, 상기 시뮬레이션 제어장치와 무선통신으로 연결되며, 스피커를 포함할 수 있다. 이때, 상기 시뮬레이션 제어장치는, 상기 실재 용접봉과 상기 실재 용접모재 사이의 거리에 따른 실지 용접소리에 대한 인공지능 빅데이터 분석결과를 적용하여, 훈련과정에서의 상기 가상 용접봉과 상기 가상 용접모재 사이의 거리에 따른 가상 용접소리를 생성하고, 상기 가상 용접소리를 출력하도록 상기 스피커를 제어할 수 있다.
본 발명에 따른 인공지능 분석기술을 이용한 용접훈련 시뮬레이션 장치는 훈련자가 자신이 수행하는 용접훈련에 대한 구체적이고 객관적인 데이터를 확인할 수 있는 효과를 제공할 수 있다.
그리고 본 발명에 따른 인공지능 분석기술을 이용한 용접훈련 시뮬레이션 장치는 훈련자가 실재 용접을 수행하는 것과 같은 환경에서 용접훈련을 할 수 있는 효과를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 인공지능 분석기술을 이용한 용접훈련 시뮬레이션 장치는 용접재료를 소모하지 않고도 실제 용접훈련에 준하는 용접훈련이 가능한 효과를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 용접훈련 시뮬레이션 장치(100)의 구성도이다.
도 2는 본 발명에 따른 용접훈련 시뮬레이션 장치(100)의 가상 용접건(140)의 상세 구성도이다.
도 3은 본 발명에 따른 용접훈련 시뮬레이션 장치(100)의 가상 용접마스크(200)를 나타낸다.
도 4는 본 발명에 따른 용접훈련 시뮬레이션 방법의 일예를 나타내는 순서도이다.
도 5는 본 발명에 따른 용접훈련 시뮬레이션 방법에 따라 생성된 가상 용접불꽃 및 비드 형성 영상 및 상기 가상 마스크 투시 영상의 일예를 나타낸다.
도 6은 실재 아크 용접작업에서의 전압 및 전류를 측정 그래프이다.
도 7은 도 6의 실재 아크 용접작업에 따른 전압 및 전류 측정 그래프가 적용된 사이클로그램 및 상기 용접과정 결과 생성된 품질이 우수한 비드의 사진이다.
도 8은 본 발명에 따른 용접훈련 시뮬레이션 방법에 따라 훈련자가 수행한 용접훈련 결과 생성된 사이클로그램의 예시들이다.
도 9는 본 발명에 따른 용접훈련 시뮬레이션 장치(100)가 실재 용접작업 과정과 유사한 작업환경을 구현하기 위하여, 용접훈련 시간이 경과함에 따라 가상 용접봉(143)의 길이를 조절하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 발명에 따른 용접훈련 시뮬레이션 장치(100)가 실재 용접작업 과정과 유사한 작업환경을 구현하기 위하여, 가상 용접봉(143)과 가상 용접 모재(300) 사이의 거리에 따라 상기 가상 용접봉(143)과 상기 가상 용접 모재(300) 사이의 인력을 조절하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명과 본 발명의 동작상 또는 기능상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명을 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다. 첨부된 도면에 있어서, 구조물들의 치수는 본 발명의 명확성을 기하기 위하여 실제보다 확대 또는 축소하여 도시한 것일 수 있다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 1은 본 발명에 따른 용접훈련 시뮬레이션 장치(100)의 구성도이다. 상기 용접훈련 시뮬레이션 장치(100)는 실재 용접작업에 대한 인공지능 빅데이터 딥러닝 분석결과를 적용하여 실재 용접작업을 통하여 용접훈련을 수행하는 것과 같은 훈련환경을 제공할 수 있다.
상기 용접훈련 시뮬레이션 장치(100)는 몸체(110), 시뮬레이션 제어장치(120), 설정부(130), 가상 용접건(140), 가상 용접마스크(200), 디스플레이 장치(160) 및 가상 용접 모재(300)를 포함한다.
한편, 상기 용접훈련 시뮬레이션 장치(100)의 구성요소들이 필수적인 것은 아니어서, 상기 용접훈련 시뮬레이션 장치(100)는 보다 많은 구성요소들을 갖거나 그보다 적은 구성요소들을 가질 수도 있다. 이하 각 구성요소들에 대해서 보다 상세히 살펴본다.
상기 시뮬레이션 제어장치(120)는 용접훈련 시뮬레이션을 수행하기 위한 소프트웨어를 탑재하고 있으며, 각 구성요소들의 동작과 기능을 제어할 수 있다. 상기 용접훈련 시뮬레이션 장치(100)는 상기 가상 용접건(140)과 상기 설정부(130) 및 상기 디스플레이 장치(160)와는 전기적으로 연결되어 있으며, 상기 가상 용접마스크(200)와는 근거리 무선통신으로 연결되어 있다.
상기 설정부(130)는 실재 용접장치와 같은 용접 조건을 설정하기 위한 부분으로, 터치스크린으로 구현되었다. 그러나 본 발명의 다른 예에서 상기 설정부(130)는 실질적인 물리버튼이나 레버 등을 포함하도록 구현될 수도 있다.
상기 가상 용접건(140)은 용접훈련 시뮬레이션을 위한 각종 데이터를 수집하여 시뮬레이션 제어장치(120)로 전송할 수 있다. 상기 가상 용접건(140)은 상기 몸체(110)에 마련된 거치부(150)에 거치될 수 있다.
도 2는 본 발명에 따른 용접훈련 시뮬레이션 장치(100)의 가상 용접건(140)의 상세 구성도이다.
상기 가상 용접건(140)의 몸체(141)에는 연결부재(142), 단부에 결합된 가상 용접봉(143), 상기 가상 용접봉(143)과 가상 용접 모재(300)까지의 거리를 감지하고 상기 가상 용접건(140)의 이동경로를 감지하는 센싱부(144)를 포함한다.
상기 가상 용접건(140)은 상기 몸체(110)에 탑재되어 상기 가상 용접봉(143)을 전진 또는 후진시킬 수 있는 가상 용접봉 길이 조절부(145)를 포함한다. 예컨대, 상기 가상 용접봉 길이 조절부(145)는 전기 모터에 의하여 상기 가상 용접봉(143)을 전진 또는 후진시킬 수 있다. 그러나 본 발명의 범위가 이로 한정되는 것은 아니다.
상기 가상 용접건(140)은 상기 가상 용접 모재(300)와 상기 가상 용접봉(143) 사이의 인력을 전자석의 전류제어를 통하여 제어할 수 있는 인력 제어부(146)를 포함한다. 이때, 상기 가상 용접 모재(300)는 상기 인력 제어부(146)에서 발생하는 자력에 감응하는 금속을 포함하고 있어야 한다.
상기 가상 용접건(140)은 용접훈련을 개시하기 위한 작동 버튼(147)을 포함한다.
상기 가상 용접마스크(200)는 실재 용접마스크와 같은 형상을 가지나, 용접 훈련 시뮬레이션 과정에 따른 정보를 훈련자에게 제공하는 역할을 수행할 수 있다. 여기서 제공되는 정보에는 시각정보, 음향정보 등이 포함될 수 있다.
상기 디스플레이 장치(160)는 용접훈련 시뮬레이션 과정에서의 입력되거나 발생하는 정보를 디스플레이할 수 있다.
도 3은 본 발명에 따른 용접훈련 시뮬레이션 장치(100)의 가상 용접마스크(200)를 나타낸다.
상기 가상 용접마스크(200)는 상기 시뮬레이션 제어장치(120)와 무선으로 연결되어 있다. 상기 가상 용접마스크(200)는 몸체(210), 디스플레이부(220), 착용부(230), 스피커(240), 및 버튼(250)을 포함한다.
상기 디스플레이부(220)는 훈련자가 볼 수 있도록 용접훈련 시뮬레이션 과정에 따른 영상 정보를 상기 가상 용접마스크(200)의 내측에서 제공할 수 있다. 상기 디스플레이부(220)는 실재 용접마스크의 투시창에 대응되는 위치에 마련되나, 실질적인 투시기능을 수행하지 않을 수 있다.
상기 스피커(240)는 상기 용접훈련 시뮬레이션 과정에 따른 음성 정보를 출력할 수 있다.
도 4는 본 발명에 따른 용접훈련 시뮬레이션 방법의 일예를 나타내는 순서도이다. 이하, 필요한 도면들을 참조하여 상기 시뮬레이션 방법을 설명한다.
먼저, 실재 용접장치에 대한 인공지능 빅데이터 딥러닝 분석이 수행되고 그 결과가 시뮬레이션 제어장치(120)에 저장된다(S100).
예컨대, 실재 용접작업에서 실재 용접건과 실재 용접모재 사이의 거리 및 상기 실제 용접건의 이동 경로에 따른 실재 용접불꽃 및 비드 형성 영상에 대한 인공지능 빅데이터 딥러닝 분석이 수행되고, 그 결과는 시뮬레이션 제어장치(120)에 저장된다.
그리고 실재 용접작업에서 상기 실재 용접불꽃 및 비드 형성 영상이 실재 용접마스크를 통하여 보여지는 실재 마스크 투시 영상에 대한 인공지능 빅데이터 딥러닝 분석이 수행되고, 그 결과는 상기 시뮬레이션 제어장치(120)에 저장되어 있다.
또한, 실재 용접작업에서 상기 실재 용접봉과 상기 실재 용접모재 사이의 거리에 따른 상기 실재 용접장치에서의 아크 용접시의 전류 전압 관계를 나타내는 사이클로그램(cyclogram)에 대한 인공지능 빅데이터 딥러닝 분석이 수행되고, 그 결과는 상기 시뮬레이션 제어장치(120)에 저장된다.
상기 인공지능 빅데이터 딥러닝 분석결과가 상기 시뮬레이션 제어장치(120)에 저장되어 있는 상태에서, 용접훈련 시뮬레이션 장치(100)를 통한 훈련과정에서 가상 용접봉(143)과 가상 용접 모재(300)까지의 거리 및 가상 용접건(140)의 이동경로가 센싱부(144)에 의하여 감지되어(S110), 상기 시뮬레이션 제어장치(120)로 전달된다.
그러면, 상기 시뮬레이션 제어장치(120)는 상기 인공지능 빅데이터 딥러닝 분석결과를 적용하여, 상기 가상 용접봉(143)과 상기 가상 용접 모재(300)까지의 거리 및 상기 가상 용접건(140)의 이동경로에 따른 가상 용접불꽃 및 비드 형성 영상을 생성하여 제공하고, 이를 저장한다(S120).
그리고 상기 시뮬레이션 제어장치(120)는 상기 인공지능 빅데이터 딥러닝 분석결과를 적용하여, 상기 가상 용접불꽃 및 비드 형성 영상에 대한 가상 마스크 투시 영상을 생성하여 제공하고, 이를 저장한다(S130).
S120 및 S130 단계를 통하여 생성된 상기 가상영상들은 디스플레이 장치(160)를 통하여 제공될 수도 있고, 가상 용접마스크(200)의 디스플레이부(220)를 통하여 제공될 수도 있다.
도 5는 본 발명에 따른 용접훈련 시뮬레이션 방법에 따라 생성된 가상 용접불꽃 및 비드 형성 영상의 일예를 나타낸다.
도면에 도시되지는 않았으나, 상기 가상 용접불꽃 및 비드 형성 영상에 대응되는 상기 시뮬레이션 제어장치(120)는 가상 마스크 투시 영상을 생성할 수 있음은 앞서 설명한 바 있다.
한편, 상기 용접훈련 시뮬레이션 장치(100)는 상기 디스플레이부(220)를 통하여 상기 가상 용접불꽃 및 비드 형성 영상 또는 상기 가상 마스크 투시 영상을 선택적으로 제공할 수 있다. 이러한 선택은 훈련자가 상기 가상 용접마스크(200)의 버튼(250)에 따라 이루질 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따르면, 훈련자는 상기 가상 용접마스크(200)를 통해 실재 용접마스크 투시 영상과 같은 영상을 확인할 수도 있고, 실제 용접이 이루어지는 것과 같은 가상 영상을 확인할 수도 있어, 객관적이고 구체적인 정보를 확인해가면서 현실감 높은 용접훈련을 수행할 수 있다.
다시 도 4를 참조하면, 상기 시뮬레이션 제어장치(120)는 상기 인공지능 빅데이터 딥러닝 분석결과를 적용하여, 훈련과정에서의 상기 가상 용접봉(143)과 상기 가상 용접 모재(300)까지의 거리에 따른 가상 사이클로그램을 생성하고, 상기 가상 사이클로그램에 기초하여 훈련자의 용접작업 숙련도를 평가한다(S140).
도 6은 실재 아크 용접작업에서의 전압 및 전류를 측정 그래프이다. 참고로, 상기 전압 및 전류는 로봇용접 또는 그에 준하는 고급 기술자의 용잡작업에 있어서, 실재 용접봉과 실재 용접모재 사이의 거리를 고려하여 측정된 것이다.
도 7은 도 6의 실재 아크 용접작업에 따른 전압 및 전류 측정 그래프가 적용된 사이클로그램 및 상기 용접과정 결과 생성된 품질이 우수한 비드의 사진이다. 참고로, 상기 사이클로그램은 훈련자의 용접훈련을 통하여 생성되는 사이클로그램과 비교되어, 훈련자의 용접숙련도를 판단하는 기준이 될 수 있다.
도 8은 본 발명에 따른 용접훈련 시뮬레이션 방법에 따라 훈련자가 수행한 용접훈련 결과 생성된 사이클로그램의 예시들이다.
도 8의 사이클로그램들은 도 7은 사이클로그램에 비하여 분포영역이 넓고 산만한 것을 알 수 있다. 이는 훈련자가 용접작업에 숙련되어 있지 않음을 나타낸다. 이와 같이, 본 발명에 따르면 용접훈련 결과물이 사이클로그램에 기초하여 훈련자의 용접작업 숙련도를 평가할 수 있다.
도 9는 본 발명에 따른 용접훈련 시뮬레이션 장치(100)가 실재 용접작업 과정과 유사한 작업환경을 구현하기 위하여, 용접훈련 시간이 경과함에 따라 가상 용접봉(143)의 길이를 조절하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 9를 참조하면, 상기 용접훈련 시뮬레이션 장치(100)가 상기 가상 용접건(140) 내부에 탑재된 가상 용접봉 길이 조절부(145)를 제어하여, 용접훈련 시간이 경과함에 따라 상기 가상 용접봉(143)이 상기 가상 용접건(140)의 내부로 후진시키는 것을 나타낸다.
이는 훈련과정에서 상기 가상 용접봉(143)과 가상 용접 모재(300)까지의 거리 및 용접훈련 시간에 따라 산출된 상기 가상 용접봉(143)의 가상 감소 길이에 따라 이루어지는 것이다.
상기 가상 감소길이는, 상기 시뮬레이션 제어장치(120)에 저장되어 있는, 실재 용접봉과 실재 용접모재 사이의 거리 및 실재 용접시간에 따른 실재 용접봉의 감소길이에 대한 인공지능 빅데이터 딥러닝 분석결과에 기초하여 산출될 수 있다.
한편, 용접훈련이 종료되면, 상기 가상 용접건(140) 내부로 후진한 상기 가상 용접봉(143)은 원상태로 돌아가기 위한 상기 가상 용접건(140) 외부로 전진한다.
도 10은 본 발명에 따른 용접훈련 시뮬레이션 장치(100)가 실재 용접작업 과정과 유사한 작업환경을 구현하기 위하여, 가상 용접봉(143)과 가상 용접 모재(300) 사이의 거리에 따라 상기 가상 용접봉(143)과 상기 가상 용접 모재(300) 사이의 인력을 조절하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 10을 참조하면, 상기 용접훈련 시뮬레이션 장치(100)가 상기 가상 용접건(140)과 상기 가상 용접 모재(300) 사이의 거리에 따라 상기 가상 용접봉(143)과 상기 가상 용접 모재(300) 사이의 거리에 따라 상기 가상 용접봉(143)과 상기 가상 용접 모재(300)의 인력을 발생하도록 전자석의 전류를 조절하도록 인력 제어부(146)를 제어하는 것을 나타낸다.
상기 인력은 훈련과정에서의 상기 가상 용접봉(143)과 상기 가상 용접 모재(300) 사이의 거리에 따라 산출되는 상기 가상 용접봉(143)과 상기 가상 용접 모재(300) 사이의 가상 인력에 기초한 것이다.
상기 가상 인력은, 상기 시뮬레이션 제어장치(120)에 저장되어 있는, 실재 용접봉과 실재 용접모재 사이의 거리에 따른 상기 실재 용접봉과 상기 실재 용접모재 사이의 인력에 대한 인공지능 딥러닝 분석결과에 기초하여 산출된 것일 수 있다.
한편, 도면으로 도시되지는 않았으나, 상기 시뮬레이션 제어장치(120)는 실재 용접봉과 실재 용접모재 사이의 거리에 따른 실재 용접소리에 대한 인공지능 빅데이터 분석결과를 적용하여, 훈련과정에서의 상기 가상 용접봉(143)과 상기 가상 용접 모재(300) 사이의 거리에 따른 가상 용접소리를 생성하고, 상기 가상 용접소리를 출력하도록 가상 용접마스크(200)에 탑재된 스피커(230)를 제어함으로써, 보다 생생한 현장감을 제공할 수도 있다.
이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명에 따른 인공지능 분석기술을 이용한 용접훈련 시뮬레이션 장치(100)는 훈련자가 자신이 수행하는 용접훈련에 대한 구체적이고 객관적인 데이터를 확인할 수 있고, 훈련자가 실재 용접을 수행하는 것과 같은 환경에서 용접훈련을 할 수 있는 효과를 제공할 수 있고, 용접재료를 소모하지 않고도 실제 용접훈련에 준하는 용접훈련이 가능한 효과를 제공할 수 있다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
100: 용접훈련 시뮬레이션 장치 110: 몸체
120: 시뮬레이션 제어장치 130: 설정부
140: 가상 용접건 150: 거치부
160: 디스플레이 장치 200: 가상 용접마스크
210: 몸체 220: 디스플레이부
230: 착용부 240: 스피커
250: 버튼 300: 가상 용접모재

Claims (7)

  1. 가상 용접 마스크, 가상 용접모재; 가상 용접건; 시뮬레이션 제어장치 및 디스플레이 장치를 포함하며,
    상기 가상 용접건은,
    단부에 결합된 가상 용접봉; 상기 가상 용접봉과 상기 가상 용접모재까지의 거리 및 상기 가상 용접건의 이동경로를 감지하는 센싱부를 포함하며,
    상기 시뮬레이션 제어장치는,
    실재 용접장치에서의 실재 용접건과 실재 용접모재 사이의 거리 및 상기 실제 용접건의 이동 경로에 따른 실재 용접불꽃 및 비드 형성 영상에 대한 인공지능 빅데이터 딥러닝 분석결과를 적용하여,
    훈련과정에서의 상기 가상 용접봉과 상기 가상 용접모재까지의 거리 및 상기 가상 용접건의 이동경로에 따른 가상 용접불꽃 및 비드 형성 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는, 인공지능 분석기술을 이용한 용접훈련 시뮬레이션 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 시뮬레이션 제어장치는,
    상기 실재 용접봉과 상기 실재 용접모재 사이의 거리에 따른 상기 실재 용접장치에서의 아크 용접시의 전류 전압 관계를 나타내는 사이클로그램(cyclogram)에 대한 인공지능 빅데이터 딥러닝 분석결과를 적용하여,
    훈련과정에서의 상기 가상 용접봉과 상기 가상 용접모재까지의 거리에 따른 가상 사이클로그램을 생성하고, 상기 가상 사이클로그램에 기초하여 훈련자의 용접작업 숙련도를 평가하는 것을 특징으로 하는, 인공지능 분석기술을 이용한 용접훈련 시뮬레이션 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 가상 용접건은,
    상기 가상 용접봉을 전진 또는 후진시킬 수 있는 가상 용접봉 길이 조절부를 더 포함하며,
    상기 시뮬레이션 제어장치는,
    상기 실재 용접봉과 상기 실재 용접모재 사이의 거리 및 실재 용접시간에 따른 실재 용접봉의 감소길이에 대한 인공지능 빅데이터 딥러닝 분석결과를 적용하여,
    훈련과정에서의 상기 가상 용접봉과 상기 가상 용접모재까지의 거리 및 용접시간에 따라 상기 가상 용접봉의 가상 감소길이를 산출하고, 상기 가상 길이감소에 기초하여 상기 가상 용접봉이 상기 가상 용접건 내부로 후진하도록 상기 가상 용접봉 길이 조절부를 제어하는 것을 특징으로 하는, 인공지능 분석기술을 이용한 용접훈련 시뮬레이션 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 시뮬레이션 제어장치는,
    상기 실재 용접불꽃 및 비드 형성 영상이 실재 용접마스크를 통하여 보여지는 실재 마스크 투시 영상에 대한 인공지능 빅데이터 딥러닝 분석결과를 적용하여,
    상기 가상 용접불꽃 및 비드 형성 영상에 대한 가상 마스크 투시 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는, 인공지능 분석기술을 이용한 용접훈련 시뮬레이션 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 가상 용접 마스크는,
    상기 시뮬레이션 제어장치와 무선통신으로 연결되며, 상기 실재 용접마스크의 투시창에 대응되는 디스플레이부를 포함하며,
    상기 시뮬레이션 제어장치는,
    상기 디스플레이부를 통하여 상기 가상 용접불꽃 및 비드 형성 영상 또는 상기 가상 마스크 투시 영상을 선택적으로 제공할 수 있는 것을 특징으로 하는, 인공지능 분석기술을 이용한 용접훈련 시뮬레이션 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 가상 용접건은,
    상기 가상 용접모재와의 상기 가상 용접봉 사이의 인력을 전자석의 전류제어를 통한 제어할 수 있는 인력제어부를 더 포함하며,
    상기 시뮬레이션 제어장치는,
    상기 실재 용접봉과 상기 실재 용접모재 사이의 거리에 따른 상기 실재 용접봉과 상기 실재 용접모재 사이의 인력에 대한 인공지능 딥러닝 분석결과를 적용하여,
    훈련과정에서의 상기 가상 용접봉과 상기 가상 용접모재 사이의 거리에 따라 상기 가상 용접봉과 상기 가상 용접모재 사이의 가상 인력을 산출하고, 상기 가상 인력에 대응되는 인력을 발생하도록 상기 인력제어부를 제어하는 것을 특징으로 하는, 인공지능 분석기술을 이용한 용접훈련 시뮬레이션 장치.
  7. 상기 가상 용접 마스크는,
    상기 시뮬레이션 제어장치와 무선통신으로 연결되며, 스피커를 포함하며,
    상기 시뮬레이션 제어장치는,
    상기 실재 용접봉과 상기 실재 용접모재 사이의 거리에 따른 실지 용접소리에 대한 인공지능 빅데이터 분석결과를 적용하여,
    훈련과정에서의 상기 가상 용접봉과 상기 가상 용접모재 사이의 거리에 따른 가상 용접소리를 생성하고, 상기 가상 용접소리를 출력하도록 상기 스피커를 제어하는 것을 특징으로 하는, 인공지능 분석기술을 이용한 용접훈련 시뮬레이션 장치.
KR1020220002624A 2022-01-07 2022-01-07 인공지능 분석기술을 이용한 용접훈련 시뮬레이션 장치 KR102621008B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220002624A KR102621008B1 (ko) 2022-01-07 2022-01-07 인공지능 분석기술을 이용한 용접훈련 시뮬레이션 장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220002624A KR102621008B1 (ko) 2022-01-07 2022-01-07 인공지능 분석기술을 이용한 용접훈련 시뮬레이션 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20230106905A true KR20230106905A (ko) 2023-07-14
KR102621008B1 KR102621008B1 (ko) 2024-01-04

Family

ID=87155340

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220002624A KR102621008B1 (ko) 2022-01-07 2022-01-07 인공지능 분석기술을 이용한 용접훈련 시뮬레이션 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102621008B1 (ko)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110043986A (ko) * 2009-10-22 2011-04-28 한국전자통신연구원 가상용접 훈련의 가시화 방법
KR20120053123A (ko) * 2010-11-17 2012-05-25 한국과학기술원 실시간으로 비드 형상을 시뮬레이션 할 수 있는 용접 시뮬레이션 방법, 장치, 시스템 및 이를 위한 기록 매체
JP3201785U (ja) * 2012-07-10 2016-01-07 リンカーン グローバル，インコーポレイテッド 仮想現実パイプ溶接シミュレータ及びセットアップ
KR20170049990A (ko) * 2015-10-29 2017-05-11 (주)토탈소프트뱅크 가상 용접 훈련 시뮬레이터의 비드 생성 장치
KR20210096821A (ko) * 2020-01-29 2021-08-06 울산과학기술원 가상현실을 이용한 용접 훈련 장치 및 훈련 방법

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110043986A (ko) * 2009-10-22 2011-04-28 한국전자통신연구원 가상용접 훈련의 가시화 방법
KR20120053123A (ko) * 2010-11-17 2012-05-25 한국과학기술원 실시간으로 비드 형상을 시뮬레이션 할 수 있는 용접 시뮬레이션 방법, 장치, 시스템 및 이를 위한 기록 매체
JP3201785U (ja) * 2012-07-10 2016-01-07 リンカーン グローバル，インコーポレイテッド 仮想現実パイプ溶接シミュレータ及びセットアップ
KR20170049990A (ko) * 2015-10-29 2017-05-11 (주)토탈소프트뱅크 가상 용접 훈련 시뮬레이터의 비드 생성 장치
KR20210096821A (ko) * 2020-01-29 2021-08-06 울산과학기술원 가상현실을 이용한 용접 훈련 장치 및 훈련 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR102621008B1 (ko) 2024-01-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6646115B2 (ja) 仮想現実環境で拡張された教育及びトレーニングを提供するシステム及び方法
US11423800B2 (en) Welding training system
RU2491649C2 (ru) Система и способ, обеспечивающие обучение дуговой сварке в моделируемой среде виртуальной реальности в реальном времени с использованием обратной связи сварочной ванны в реальном времени
JP6449422B2 (ja) 仮想現実オービタルパイプ溶接シミュレータ及びセットアップ
JP3201785U (ja) 仮想現実パイプ溶接シミュレータ及びセットアップ
US9928755B2 (en) Virtual reality GTAW and pipe welding simulator and setup
JP6687543B2 (ja) 手溶接訓練のためのシステム及び方法
US9836987B2 (en) Virtual reality pipe welding simulator and setup
RU2492526C2 (ru) Имитатор сварки труб в виртуальной среде
US7149602B2 (en) Correction data checking system for rebots
US11257395B2 (en) Systems and methods to provide weld training
EP1471402A2 (en) Teaching position correcting apparatus
EP3400587A1 (en) Systems and methods to provide weld training
US20210012678A1 (en) Systems and methods to simulate robotic joining operations
US20230041258A1 (en) Welding Control Device, Welding Robot System, and Welding Control Method
US11403962B2 (en) System and method for weld training
KR20230106905A (ko) 인공지능 분석기술을 이용한 용접훈련 시뮬레이션 장치
JP7394023B2 (ja) 溶接作業評価装置、溶接作業評価方法およびプログラム
KR101649807B1 (ko) 용접 기능 교육 지원 장치
CN111727100B (zh) 焊接动作测量系统
JP2017523045A (ja) 手溶接作業を監視し、特徴付けるための方法及びシステム
JP4100545B2 (ja) 技能評価方法
WO2024171945A1 (ja) 溶接作業訓練システム及びそれを用いた溶接作業訓練方法、溶接作業訓練プログラム

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right