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다층 리커런스 플롯을 활용한 전이학습 기반 가공 품질 모니터링 방법

  • 기술번호 : KST2022001837
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 다층 리커런스 플롯을 활용한 전이학습 기반 가공 품질 모니터링 방법에 관한 것으로서, 가공 과정에서 공작물에 가해지는 시계열 절삭력이 측정부에 의해 측정되는 측정 단계; 상기 시계열 절삭력이 변환부에 입력되어 시계열 분석법을 통해 비선형 동역학 신호로 변환되는 변환 단계; 및 상기 비선형 동역학 신호를 기초로 가공 표면의 품질에 대한 정보가 연산부에 의해 가공 과정에서 실시간으로 생성되는 연산 단계를 포함하되, 상기 비선형 동역학 신호는, 리커런스 플롯인 것을 특징으로 한다. 본 발명에 따르면, 절삭 가공에서 취득되는 절삭력 데이터로부터 다층 리커런스 플롯을 활용하여 3개의 채널로 구성된 다색의 이미지를 생성하고, 전이학습을 통해 사전에 대용량 이미지가 학습된 딥러닝 모델을 활용하여 높은 정확도를 갖는 가공 품질을 분류할 수 있고, 전이학습을 통해 사전에 대용량 이미지가 학습된 딥러닝 모델을 활용하여 높은 정확도를 갖는 가공 품질을 분류할 수 있으며, 이러한 효과들에 따르면 궁극적으로는 스마트 제조의 설비 및 가공의 신뢰성과 가용도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
Int. CL G01N 3/58 (2006.01.01) G01L 5/00 (2020.01.01) G01B 21/30 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06F 17/10 (2006.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020210142435 (2021.10.25)
출원인 서울대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2362971-0000 (2022.02.10)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20220214) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/분할
원출원번호/일자 10-2021-0038569 (2021.03.25)
관련 출원번호 1020210038569
심사청구여부/일자 Y (2021.10.25)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김윤한 서울특별시 관악구
2 윤병동 서울특별시 강남구
3 안성훈 경기도 성남시 분당구
4 김태겸 경기도 용인시 수지구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 박길환 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ***-**(가산동), **층 ****호~****호(피앤케이국제특허법률사무소)
2 임종승 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ***-**(가산동) 가산A*타워 **층 ****~****호(피앤케이국제특허법률사무소)
3 김갑수 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ***-**(가산동) **층 ****호~****호(피앤케이국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 서울특별시 관악구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [분할출원]특허출원서
[Divisional Application] Patent Application		 2021.10.25 수리 (Accepted) 1-1-2021-1218376-94
2 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
 2021.10.25 수리 (Accepted) 1-1-2021-1220004-28
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2021.11.08 수리 (Accepted) 1-1-2021-1286903-84
4 등록결정서
Decision to grant		 2022.01.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0061808-36
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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가공 과정에서 공작물에 가해지는 시계열 절삭력이 측정부에 의해 측정되는 측정 단계;상기 시계열 절삭력이 변환부에 입력되어 시계열 분석법을 통해 비선형 동역학 신호로 변환되는 변환 단계; 및상기 비선형 동역학 신호를 기초로 가공 표면의 품질에 대한 정보가 연산부에 의해 가공 과정에서 실시간으로 생성되는 연산 단계를 포함하되,상기 비선형 동역학 신호는,리커런스 플롯인 것을 특징으로 하는 다층 리커런스 플롯을 활용한 전이학습 기반 가공 품질 모니터링 방법
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청구항 1에 있어서,상기 측정 단계는,가공 툴의 회전축 방향인 제1방향 시계열 절삭력과 제1방향에 수직한 제2방향 시계열 절삭력을 측정하는 것을 특징으로 하는 다층 리커런스 플롯을 활용한 전이학습 기반 가공 품질 모니터링 방법
3 3
청구항 2에 있어서,상기 변환 단계는,상기 제1방향 절삭력과 상기 제2방향 절삭력을 제1리커런스 플롯과 제2리커런스 플롯으로 변환하는 것을 특징으로 하는 다층 리커런스 플롯을 활용한 전이학습 기반 가공 품질 모니터링 방법
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청구항 3에 있어서,상기 제1방향 절삭력과 상기 제2방향 절삭력의 교차 리커런스 플롯인 제3리커런스 플롯을 도출해내는 계산 단계를 더 포함하는 다층 리커런스 플롯을 활용한 전이학습 기반 가공 품질 모니터링 방법
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청구항 4에 있어서,상기 제1리커런스 플롯과, 상기 제2리커런스 플롯과, 상기 제3리커런스 플롯을 다층 리커런스 플롯으로 결합하는 결합 단계를 더 포함하는 다층 리커런스 플롯을 활용한 전이학습 기반 가공 품질 모니터링 방법
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청구항 5에 있어서,상기 연산 단계는,상기 다층 리커런스 플롯을 이용하여 가공 표면의 품질에 대한 정보를 실시간으로 생성하는 것을 특징으로 하는 다층 리커런스 플롯을 활용한 전이학습 기반 가공 품질 모니터링 방법
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청구항 6에 있어서, 상기 연산 단계는,딥러닝 기반의 학습기법을 이용하여 실험적으로 계측된 가공 품질에 대한 상기 다층 리커런스 플롯을 분석함으로써 도출된 가공 표면 품질 표준 모델을 사용하는 것을 특징으로 하는 다층 리커런스 플롯을 활용한 전이학습 기반 가공 품질 모니터링 방법
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청구항 7에 있어서, 상기 연산 단계는,전이학습 기반의 딥러닝 학습기법을 이용하여 실험적으로 계측된 가공 품질에 대한 상기 다층 리커런스 플롯을 분석함으로써 도출된 가공 표면 품질 표준 모델을 사용하는 것을 특징으로 하는 다층 리커런스 플롯을 활용한 전이학습 기반 가공 품질 모니터링 방법
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 서울대학교 집단연구지원(R＆D) 한국-독일 지능형 제조 시스템 연구실