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단위 작업들이 차례로 반복되는 자동화 생산 라인의 음향을 실시간 검출하는 적어도 하나의 음향 센서와;음향 센서에 의해 실시간 검출되는 자동화 생산 라인의 시간 도메인 음향 신호를 국소 푸리에 변환(STFT : Short-Time Fourier Transform)하여 주파수 도메인의 변환 샘플 신호를 생성하는 국소 푸리에 변환기와;국소 푸리에 변환기에 의해 생성되어 입력되는 고차원의 변환 샘플 신호를 인코딩(Encoding)하여 압축한 후, 다시 디코딩(Decoding)하여 입력과 동일한 고차원의 복원 샘플 신호로 확장하는 오토 인코더(Autoencoder)와;오토 인코더로 입력되는 변환 샘플 신호와, 오토 인코더로부터 출력되는 고주파 성분이 유실된 복원 샘플 신호 간의 차이에 관련된 손실 함수(Loss Function)를 계산하고, 계산된 손실 함수(Loss Function)를 기준값과 비교하여 자동화 생산 라인의 비정상 여부를 판단하는 오류 판단기를;포함하는 자동화 생산 라인의 작업 오류 검출 장치
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제 1 항에 있어서,자동화 생산 라인의 작업 오류 검출 장치가:오토 인코더를 학습시키는 학습기를;더 포함하는 자동화 생산 라인의 작업 오류 검출 장치
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제 2 항에 있어서,학습기가:음향 센서에 의해 실시간 검출되는 자동화 생산 라인의 시간 도메인 음향 신호를 일정 시간 동안 샘플링하고, 일정 시간 동안 샘플링된 자동화 생산 라인의 시간 도메인 음향 신호를 국소 푸리에 변환(STFT : Short-Time Fourier Transform)하여 주파수 도메인의 변환 샘플 신호를 생성하고, 고차원의 변환 샘플 신호를 인코딩(Encoding)하여 압축한 후, 다시 디코딩(Decoding)하여 입력과 동일한 고차원의 복원 샘플 신호로 확장했을 때, 변환 샘플 신호와 복원 샘플 신호 간의 차이에 관련된 손실 함수가 최소가 되는 방향으로 오토 인코더를 학습시키는 자동화 생산 라인의 작업 오류 검출 장치
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제 1 항에 있어서,손실 함수(Loss Function)가:평균 제곱 오차(Mean Square Error) 또는 바이너리 크로스 엔트로피(Binary Cross-Entropy)인 자동화 생산 라인의 작업 오류 검출 장치
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제 1 항 내지 제 4 항 중의 어느 한 항에 있어서,자동화 생산 라인의 작업 오류 검출 장치가:오류 판단기에 의해 자동화 생산 라인이 비정상이라 판단된 경우, 이를 경고하는 경고부를;더 포함하는 자동화 생산 라인의 작업 오류 검출 장치
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음향 센서에 의해 실시간 검출되는 자동화 생산 라인의 시간 도메인 음향 신호를 국소 푸리에 변환(STFT : Short-Time Fourier Transform)하여 주파수 도메인의 변환 샘플 신호를 생성하는 국소 푸리에 변환 단계와;국소 푸리에 변환 단계에 의해 생성되어 입력되는 고차원의 변환 샘플 신호를 오토 인코더(Autoencoder)를 사용해 인코딩(Encoding)하여 압축한 후, 다시 디코딩(Decoding)하여 입력과 동일한 고차원의 복원 샘플 신호로 확장하는 오토 인코딩 단계와;오토 인코더로 입력되는 변환 샘플 신호와, 오토 인코더로부터 출력되는 고주파 성분이 유실된 복원 샘플 신호 간의 차이에 관련된 손실 함수(Loss Function)를 계산하고, 계산된 손실 함수(Loss Function)를 기준값과 비교하여 자동화 생산 라인의 비정상 여부를 판단하는 오류 판단 단계를;포함하는 자동화 생산 라인의 작업 오류 검출 방법
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제 6 항에 있어서,자동화 생산 라인의 작업 오류 검출 방법이:오토 인코더를 학습시키는 학습단계를;더 포함하는 자동화 생산 라인의 작업 오류 검출 방법
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제 7 항에 있어서,학습단계에서:음향 센서에 의해 실시간 검출되는 자동화 생산 라인의 시간 도메인 음향 신호를 일정 시간 동안 샘플링하고, 일정 시간 동안 샘플링된 자동화 생산 라인의 시간 도메인 음향 신호를 국소 푸리에 변환(STFT : Short-Time Fourier Transform)하여 주파수 도메인의 변환 샘플 신호를 생성하고, 고차원의 변환 샘플 신호를 인코딩(Encoding)하여 압축한 후, 다시 디코딩(Decoding)하여 입력과 동일한 고차원의 복원 샘플 신호로 확장했을 때, 변환 샘플 신호와 복원 샘플 신호 간의 차이에 관련된 손실 함수가 최소가 되는 방향으로 오토 인코더를 학습시키는 자동화 생산 라인의 작업 오류 검출 방법
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제 6 항에 있어서,손실 함수(Loss Function)가:평균 제곱 오차(Mean Square Error) 또는 바이너리 크로스 엔트로피(Binary Cross-Entropy)인 자동화 생산 라인의 작업 오류 검출 방법
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제 6 항 내지 제 9 항 중의 어느 한 항에 있어서,자동화 생산 라인의 작업 오류 검출 방법이:오류 판단단계에 의해 자동화 생산 라인이 비정상이라 판단된 경우, 이를 경고하는 경고단계를;더 포함하는 자동화 생산 라인의 작업 오류 검출 방법
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