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NTIS 바로가기주관연구기관 | 조선대학교 Chosun University |
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연구책임자 | 주성민 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202200014748 |
과제고유번호 | 1711147757 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-11-09 |
키워드 | 용접 모니터링.머신러닝.용접결함.결함 분류.용접파형.Weld monitoring.machine leargning.weld defect.defect classificaiton.welding wave. |
□ 연구개요
용접시 발생하는 결함의 진단을 기계학습(machine learning)과 통계분석 방법을 적용하여 수행할 수 있는 기술을 개발하였으며 대상으로한 용접공정은 GMA 용접이다. 용접부의 결함의 분류는 용입부족과 용락 그리고 슬래그 혼입을 대상으로 하였다. 현재 여러 산업군에서 적용하고 있는 온라인 모니터링 설비나 비파괴 검사에 의한 방법보다 경제적이고 신속한 자동화된 용접결함 검출을 필요로 하고 있어 본 연구에서 수행한 용접부 결함 평가 기술은 기존 방법 대비 향상된 효율로 용접 결함을 신속하게 검출, 진단 할 수 있
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