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스프레이건의 분사특성 분석을 이용한 자동차 보수도장 방법에 있어서, 스프레이건의 이송속도와 스프레이 거리를 변경해 가면서 도장작업을 반복하여 스프레이건의 이송속도와 스프레이 거리에 따른 유효 분사폭과 도막 두께 및 도막 무게의 변화를 각각 측정하고 측정결과에 대한 데이터를 수집하는 처리가 수행되는 데이터 수집단계; 상기 데이터 수집단계에서 수집된 데이터에 근거하여, 스프레이건과 피도장물과의 거리, 스프레이건의 이송속도, 유효 분사폭 및 도장겹침에 대한 상관관계를 분석하고, 분석결과에 대한 데이터를 수집하여 스프레이건의 분사특성에 관련된 데이터베이스를 구축하는 처리가 수행되는 데이터 분석단계; 피도장물이 입력되면, 상기 데이터 분석단계를 통해 구축된 데이터베이스의 내용에 근거하여 스프레이건과 상기 피도장물 사이의 거리에 따라 가장 양호한 결과를 나타내는 스프레이건의 이동속도, 분사폭, 도장겹침 폭 및 도장 횟수를 포함하는 보수도장 설정값을 각각 결정하여 상기 피도장물에 대한 보수도장 계획을 수립하는 처리가 수행되는 보수도장 계획단계; 및 상기 보수도장 계획단계에서 설정된 보수도장 계획에 따라 스프레이건을 제어하여 상기 피도장물에 대한 보수도장 작업이 수행되는 보수도장 수행단계를 포함하는 처리가 컴퓨터나 전용의 하드웨어에 의해 수행되도록 구성되고, 상기 데이터 수집단계는, 온도, 습도, 풍속을 포함하는 도장조건이 일정하게 유지되도록 수용성 도장 전용 스프레이 부스 내에 스프레이건과 피도장물을 각각 위치시키고, 상기 스프레이건의 자동제어가 가능하도록 이루어지는 3D 페인팅로봇을 이용하여 미리 정해진 설정에 따라 상기 스프레이 건의 이송속도, 스프레이 거리, 도장겹침 폭, 스프레이 압력을 일정하게 제어하면서 상기 피도장물에 대한 베이스 코트(base coat) 및 클리어 코트(clear coat) 도장작업이 각각 수행되는 도장단계; 상기 도장단계의 각각의 도장작업시 스프레이 거리에 따른 분사폭을 각각 측정하는 처리가 수행되는 분사폭 측정단계; 각각의 도장작업이 완료된 후 도막 두께를 각각 측정하는 처리가 수행되는 도막두께 측정단계; 각각의 도장작업이 완료된 후 도막 무게를 각각 측정하는 처리가 수행되는 도막무게 측정단계; 및 미리 정해진 설정에 따라 상기 스프레이건의 이송속도 및 스프레이 거리를 변경해 가면서 상기 도장단계, 상기 분사폭 측정단계, 상기 도막두께 측정단계 및 상기 도막무게 측정단계를 반복 수행하여 상기 스프레이건의 이송속도 및 스프레이 거리에 따른 분사폭과 도막 두께 및 도막 무게의 변화를 각각 측정하고 각각의 데이터를 수집하는 처리가 수행되는 반복수행단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 스프레이건의 분사특성 분석을 이용한 자동차 보수도장 방법
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제 1항에 있어서, 상기 데이터 분석단계는, 상기 데이터 수집단계의 각각의 도장작업시 상기 스프레이건의 이송속도 및 스프레이 거리 따른 도막 두께의 변화를 측정한 결과를 분석하는 단계; 상기 데이터 수집단계의 각각의 도장작업시 스프레이 거리에 따른 도막 무게의 변화를 측정한 결과를 분석하는 단계; 상기 데이터 수집단계의 각각의 도장작업시 스프레이 거리와 도장겹침 폭에 따른 도막 두께의 변화를 측정한 결과를 분석하는 단계; 상기 데이터 수집단계의 각각의 도장작업시 스프레이 거리와 도장겹침 폭에 따른 도막 무게의 변화를 측정한 결과를 분석하는 단계; 상기 데이터 수집단계의 각각의 도장작업시 스프레이 거리에 따른 유효 분사폭의 변화를 측정한 결과를 분석하는 단계; 각각의 분석결과에 근거하여, 상기 스프레이건의 이송속도, 스프레이 거리, 유효 분사폭, 도장겹침 및 도장횟수 사이의 상관관계를 설정하고 차종별로 보수도장 작업에 관한 데이터베이스를 구축하는 처리가 수행되는 단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 스프레이건의 분사특성 분석을 이용한 자동차 보수도장 방법
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제 3항에 있어서, 상기 데이터 분석단계 및 상기 보수도장 계획단계는, 인공지능(AI) 알고리즘을 이용하여, 상기 데이터 수집단계를 통해 구축된 데이터베이스의 내용을 학습하고 학습결과에 근거하여 가장 양호한 결과를 나타내는 보수도장 설정값을 찾아내는 처리가 자동으로 수행되도록 구성됨으로써, 각각의 차종별로 데이터베이스를 구축하여 두고 입력되는 차량의 종류에 따라 도장계획을 수립하여 자동으로 보수도장 작업이 이루어질 수 있도록 구성되는 것을 특징으로 하는 스프레이건의 분사특성 분석을 이용한 자동차 보수도장 방법
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제 4항에 있어서, 상기 인공지능(AI) 알고리즘은, 딥러닝(Deep Learning)이나 머신러닝(Machine Learning) 또는 인공신경망(Artificial Neural Network ; ANN)을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 스프레이건의 분사특성 분석을 이용한 자동차 보수도장 방법
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제 4항에 있어서, 상기 보수도장 수행단계는, 상기 데이터 분석단계 및 상기 보수도장 계획단계를 통해 도출된 보수도장 계획을 차량 보수도장 시스템에 입력하여 자동으로 도장작업이 이루어지도록 하는 처리가 수행되도록 구성됨으로써, 작업자의 숙련도나 작업방식 및 차량의 종류에 관계없이 항상 일정한 수준의 결과물을 얻을 수 있도록 구성되는 것을 특징으로 하는 스프레이건의 분사특성 분석을 이용한 자동차 보수도장 방법
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청구항 1항, 청구항 3항 내지 청구항 6항 중 어느 한 항에 기재된 스프레이건의 분사특성 분석을 이용한 자동차 보수도장 방법을 컴퓨터나 전용의 하드웨어에 실행시키도록 구성되는 프로그램이 기록된 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체
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작업자의 숙련도나 작업방식 및 차량의 종류에 관계없이 항상 일정한 수준의 결과물을 얻을 수 있도록 구성되는 자동차 보수도장 시스템에 있어서, 각각의 차종별로 미리 도장계획을 데이터베이스화하여 저장해 두고, 보수도장 차량이 위치되면 상기 데이터베이스의 내용에 따라 보수도장 계획을 수립하는 처리가 수행되도록 이루어지는 보수도장 계획 수립부; 및 상기 보수도장 계획 수립부를 통해 수립된 보수도장 계획에 따라 자동으로 보수도장 작업이 수행되도록 이루어지는 보수도장 실행부를 포함하여 구성되고, 상기 보수도장 계획 수립부는, 청구항 1항, 청구항 3항 내지 청구항 6항 중 어느 한 항에 기재된 스프레이건의 분사특성 분석을 이용한 자동차 보수도장 방법을 이용하여 상기 보수도장 계획을 수립하는 처리가 수행되도록 구성되는 것을 특징으로 하는 자동차 보수도장 시스템
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