[논문]딥러닝을 이용한 캠 열처리 공정 자동화에 관한 연구

최승욱

doi:10.21289/ksic.2020.23.2.281

[국내논문] 딥러닝을 이용한 캠 열처리 공정 자동화에 관한 연구
A Study on the Automation of Cam Heat Treatment Process using Deep Learning 원문보기

한국산업융합학회 논문집 = Journal of the Korean Society of Industry Convergence, v.23 no.2/1, 2020년, pp.281 - 288

최승욱 ((재)부산테크노파크)

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose a control method to solve the surface hardness non-uniformity due to flow non-uniformity occurring in the heat treatment process of marine CAM. In the water cooling method including the decarbonization method, an automation device for deformation control has been developed and applied. LSTM was used to estimate the water cooling conditions, and the proposed method was found to be meaningful by improving the prototype results.

주제어

표/그림 (15)

그림 Fig. 1 Ball stud
표 표 1. 열처리에 따른 문제점 해결방안
그림 Fig. 2 Characteristics change according to cooling conditions after heat treatment of austenite
표 표 2. 열처리에 변형의 대책
그림 Fig. 4 Change of cooling method
그림 Fig. 3 Jig design and production
그림 Fig. 5 Structure of RNN
그림 Fig. 6 Structure of LSTM
그림 Fig. 7 Controller circuit
그림 Fig. 8 Controller Unit
그림 Fig. 9 Carburizing furnace and controller
그림 Fig. 10 CP value setting
그림 Fig. 11 Gas flow control value
표 표 3. Vickers hardness texture picture
표 표 4. Surface hardness and effective curing depth

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문은 위의 상황에 대한 CAM 열처리 기술개발 공정에서 기존 대비 생산성을 약 10 % 이상 높이기 위한 공정개선을 목표로 하며, 특히 열처리와 관련된 부분을 개선하고자 한다.
이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 수동제어 방식의 CAM열처리 시스템을 자동제어 및 온라인을 통한 실시간 모니터링과 통합 제어가 가능하도록 현장에 적용함으로써 품질 균일화를 구축하였다.
퀜칭(Quenching) 열처리 후 냉각과정에서 CAM의 경도를 요구하는 수요처 Spec을 만족하기 위해 수냉 방법을 이용하되 변형을 줄일 수 있는 방법을 이용하고자 하였다. 최소한의 변형을 발생시키는 방법으로 그림 4와 같이 침탄 트레이와 수냉 변형방지 방법을 함께 적용하였다.

제안 방법

기존 CAM 열처리 유량의 수동 제어 방식을 자동제어 방식으로 변경하여 유량의 제어 및 스마트폰 앱을 통해 실시간으로 확인할 수 있도록 현장에 적용하여 실험을 진행하였다.
제작된 제어기가 적용된 침탄로 및 열처리 유량제어를 위한 제어기는 아래의 그림 9와 같다. 이를 통해 기존에 열처리로 운영이 작업 표준서에 따라 열처리 시간, 온도 및 CP 값을 수동 세팅하고 각각의 공정 단계마다 기록지 혹은 계기미터, 온도계를 육안 확인 하던 방식을 자동제어방식으로 변경하였다.
이를 해결하기 위한 방법으로 아래의 그림 3과 같이 일체형 지그를 설계 제작하여 현장 적용하였다. 일체형 지그의 설계는 1차적으로 CAM의 하중을 분산할 수 있는 모양으로 설계하고, 2차적으로 생산성을 높이기 위해 적치 높이를 조절하여 기존에 넣지 못하였던 CAM 제품을 넣을 수 있도록 하였다.
퀜칭(Quenching) 열처리 후 냉각과정에서 CAM의 경도를 요구하는 수요처 Spec을 만족하기 위해 수냉 방법을 이용하되 변형을 줄일 수 있는 방법을 이용하고자 하였다. 최소한의 변형을 발생시키는 방법으로 그림 4와 같이 침탄 트레이와 수냉 변형방지 방법을 함께 적용하였다.
변형은 단조 소재의 잔류 응력, 가공응력, 열처리 도중 발생되는 열응력에서 발생한다. 특히 담금질의 경우 앞서 언급한 조직 변태 과정에 일어나는 변형은 제어가 어려우므로, 이를 줄이기 위한 방법에 대하여 가장 빈번히 일어나는 담금질 열처리에서 변형 원인과 해결방안을 제시하였다.
특히 딥러닝의 LSTM을 기반으로 자동으로 제어함으로써 많은 데이터로부터 열처리 가스를 조정하여 상황별로 안정적인 품질을 유지할 수 있다는 것을 제안하였다.

대상 데이터

본 연구에서 기계적 특성을 향상시키기 위하여 필요한 조직은 오스테나이트(Austenite)와 마르텐사이트(Martensite) 조직이다. 오스테나이트는 침탄된 CAM을 담금질로 약 850℃ 이상으로 승온하여 얻을 수 있는 조직이며, 마르텐사이트 조직은 오스테나이트 조직을 150℃ 이하로 냉각 시 얻을 수 있는 조직이다.

이론/모형

불균일한 유량 제어 문제는 PID 자동 비례 제어 방식으로 변환한 것으로 정밀한 유량 제어가 가능하다. CAM의 열처리는 가스 침탄법을 적용하였다. 이는 탄소 가스를 공급할 수 있는 메탄가스를 투입하여 열적 분해를 한 뒤 이를 CAM의 표면에 침투시키는 방식이다.

성능/효과

본 연구에서는 선박용 엔진에 들어가는 CAM의 열처리를 자동 제어기를 사용하여 공정 모니터링 과 함께 열처리의 생산에 영향을 미치는 주요한 공정변수들을 실시간으로 측정하고, 공정변수가 설정값을 유지하도록 자동 제어함으로써 공정의 최적화, 생산성 향상, 불량률 감소, 소재 절감 및 수율 감소의 효과를 얻을 수 있다.
제안하는 방법으로 인한 결과물의 성능 측정을 외부 공인기관으로부터 성적서를 발급받아 확인함으로써 신뢰할 만한 방법임을 확인할 수 있었다. 최근 부각되고 있는 딥러닝에 의한 데이터의 처리는 피드백 제어가 필요한 산업현장에서 유효성이 입증되고 있으며, 변화하는 환경에 대한 예측제어방법에 대해 다양한 연구가 추가될 예정이다.

후속연구

이는 기존의 유냉방법에 비해 제어에 어려운 단점이 있으나 전반적인 제품성능이 우위에 나타나고 있어서 향후 연구가 계속되어야 할 부분이다.
제안하는 방법으로 인한 결과물의 성능 측정을 외부 공인기관으로부터 성적서를 발급받아 확인함으로써 신뢰할 만한 방법임을 확인할 수 있었다. 최근 부각되고 있는 딥러닝에 의한 데이터의 처리는 피드백 제어가 필요한 산업현장에서 유효성이 입증되고 있으며, 변화하는 환경에 대한 예측제어방법에 대해 다양한 연구가 추가될 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	가스 침탄법은 어떤 방식인가?	CAM의 열처리는 가스 침탄법을 적용하였다. 이는 탄소 가스를 공급할 수 있는 메탄가스를 투입하여 열적 분해를 한 뒤 이를 CAM의 표면에 침투시키는 방식이다.
	열처리 과정에서 변형은 무엇에 의해 발생하는가?	금속의 열처리 중 또는 후 변형은 필연적으로 나타난다. 변형은 단조 소재의 잔류 응력, 가공응력, 열처리 도중 발생되는 열응력에서 발생한다. 특히 담금질의 경우 앞서 언급한 조직 변태 과정에 일어나는 변형은 제어가 어려우므로, 이를 줄이기 위한 방법에 대하여 가장 빈번히 일어나는 담금질 열처리에서 변형 원인과 해결방안을 제시하였다.
	열처리 공정관리의 문제점은 무엇이 있는가?	본 논문에서 대상으로 하는 문제는 크게 3가지로 분류된다. 첫째 불균일 유량 수동 제어에 따른 표면 침탄 불균일 문제와 둘째 침탄로의 CAM 받침 트레이가 열처리 도중 파손되는 문제, 그리고 셋째 퀜칭(Quenching) 후 냉각 방법에 따른 경도 확보 문제이다.

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