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기계 결함 진단 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2020005333
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 기계 결함 진단 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 적어도 하나 이상의 센서를 기반으로 소리 데이터를 수집하는 수집부； 상기 수집된 데이터를 기반으로 특징 이미지를 획득하고, 상기 특징 이미지에 주성분 분석을 적용하여 차원을 줄여 특징을 선택하는 추출부; 및 인공신경망 기반의 비선형 분류기를 이용하여 상기 선택된 특징을 기반으로 결함을 최종 진단하는 진단부를 포함한다.
Int. CL G06T 7/00 (2017.01.01) G06T 3/40 (2006.01.01) G06T 5/30 (2006.01.01) G06T 5/40 (2006.01.01)
CPC G06T 7/0004(2013.01) G06T 7/0004(2013.01) G06T 7/0004(2013.01) G06T 7/0004(2013.01) G06T 7/0004(2013.01)
출원번호/일자 1020180116440 (2018.09.28)
출원인 부경대학교 산학협력단, 다운정보통신(주)
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0036599 (2020.04.07) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.09.28)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 부경대학교 산학협력단 대한민국 부산광역시 남구
2 다운정보통신(주) 대한민국 부산광역시 해운대구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 권기룡 대한민국 부산광역시 해운대구
2 이경민 경상남도 양산
3 이진흥 대한민국 부산광역시 북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 전소정 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **, *층(역삼동, 동경빌딩)(지심특허법률사무소)
2 유성원 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **, *층(역삼동, 동경빌딩)(지심특허법률사무소)
3 배경용 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **, *층(역삼동, 동경빌딩)(지심특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 부경대학교 산학협력단 부산광역시 남구
2 다운정보통신(주) 부산광역시 해운대구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.09.28 수리 (Accepted) 1-1-2018-0963149-94
2 보정요구서
Request for Amendment		 2018.10.02 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2018-0153213-80
3 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2018.11.02 수리 (Accepted) 1-1-2018-1086921-77
4 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2018.11.27 수리 (Accepted) 1-1-2018-1185100-54
5 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2018.11.29 수리 (Accepted) 1-1-2018-1193355-11
6 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2019.03.18 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
7 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2019.06.13 수리 (Accepted) 9-1-2019-0026812-78
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.04 수리 (Accepted) 4-1-2019-5132722-09
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.13 수리 (Accepted) 4-1-2019-5161225-98
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.12.31 수리 (Accepted) 4-1-2019-5277245-32
11 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.01.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0026797-87
12 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.03.10 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0255094-67
13 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2020.03.10 수리 (Accepted) 1-1-2020-0255093-11
14 등록결정서
Decision to grant		 2020.07.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0506661-13
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.07.31 수리 (Accepted) 4-1-2020-5172403-90
16 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.12.10 수리 (Accepted) 4-1-2020-5281933-00
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
기계 결함 진단 장치에 있어서,적어도 하나 이상의 센서를 기반으로 소리 데이터를 수집하는 수집부；상기 수집된 데이터를 기반으로 특징 이미지를 획득하고, 상기 특징 이미지에 주성분 분석을 적용하여 차원을 줄여 특징을 선택하는 추출부; 및인공신경망 기반의 비선형 분류기를 이용하여 상기 선택된 특징을 기반으로 결함을 최종 진단하는 진단부를 포함하며;상기 추출부는,상기 수집된 데이터에 대해 각 데이터의 스펙트럼 크기를 산출하는 산출부; 상기 산출된 스펙트럼 크기를 기반으로 이미지를 변환하는 변환부;상기 변환된 이미지를 히스토그램 평활화하여 콘트라스트를 강화함으로써 특징 이미지를 획득하는 획득부; 및상기 히스토그램 평활화된 이미지를 특징 이미지의 원본 데이터로 사용하여 주성분을 추출하고, 상기 추출된 주성분을 특징 이미지에 적용하여 프로젝션 데이터를 획득한 후, 일부 프로젝션 데이터를 선택함으로써 특징을 선택하는 분석부를 포함하는 것을 특징으로　하는　기계 결함 진단 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 산출부는,상기 수집된 데이터에 푸리에 분석을 사용하여 각 데이터의 스펙트럼 크기를 산출하는 것을 특징으로 하는 기계 결함 진단 장치
3 3
제1항에 있어서,상기 변환부는,스펙트럼을 포함하는 1차원 벡터를 분할하여 2차원 벡터로 변환하기 위해 상기 산출된 스펙트럼 크기를 기반으로 8비트 그레이 스케일 이미지로 변환하는 것을 특징으로 하는 기계 결함 진단 장치
4 4
기계 결함 진단 방법에 있어서,수집부가 적어도 하나 이상의 센서를 기반으로 소리 데이터를 수집하는 단계；추출부가 상기 수집된 데이터를 기반으로 특징 이미지를 획득하고, 상기 특징 이미지에 주성분 분석을 적용하여 차원을 줄여 특징을 선택하는 단계; 및진단부가 인공신경망 기반의 비선형 분류기를 이용하여 상기 선택된 특징을 기반으로 결함을 최종 진단하는 단계를 포함하며,상기 특징을 선택하는 단계는,산출부가 상기 수집된 데이터에 대해 각 데이터의 스펙트럼 크기를 산출하는 단계;변환부가 상기 산출된 스펙트럼 크기를 기반으로 이미지를 변환하는 단계;획득부가 상기 변환된 이미지를 히스토그램 평활화하여 콘트라스트를 강화함으로써 특징 이미지를 획득하는 단계; 및분석부가 상기 히스토그램 평활화된 이미지를 특징 이미지의 원본 데이터로 사용하여 주성분을 추출하고, 상기 추출된 주성분을 특징 이미지에 적용하여 프로젝션 데이터를 획득한 후, 일부 프로젝션 데이터를 선택함으로써 특징을 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로　하는　기계 결함 진단 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 스펙트럼 크기를 산출하는 단계는,상기 수집된 데이터에 푸리에 분석을 사용하여 각 데이터의 스펙트럼 크기를 산출하는 것을 특징으로 하는 기계 결함 진단 방법
6 6
제4항에 있어서,상기 이미지를 변환하는 단계는,스펙트럼을 포함하는 1차원 벡터를 분할하여 2차원 벡터로 변환하기 위해 상기 산출된 스펙트럼 크기를 기반으로 8비트 그레이 스케일 이미지로 변환하는 것을 특징으로 하는 기계 결함 진단 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 중소벤처기업부 부경대학교 산학협력단 연구마을사업 노후화된 자동화 생산설비의 성능향상을 위한 예지신호 분석 및 상태예측 시스템 개발
2 과학기술정보통신부 부산대학교 산학협력단 Grand ICT연구센터지원사업 IoT 및 지능정보 기반 동남권 제조 IT 기술 혁신 및 인재양성