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고온 전기로에서 쇳물을 이송 용기에 담는 출강 공정을 자동화하는 시스템이 개발됐다.
포항공대(포스텍)는 철강·에너지소재대학원 홍대근 교수와 임창희 교수 공동연구팀이 인공지능을 활용한 출강 자동화 시스템을 개발했다고 1일 밝혔다.
출강은 용광로에서 나온 쇳물(선철)을 전로에 집어넣고 불순물을 제거한 뒤 이송 용기에 담는 공정이다.
출강 작업자는 고온·고열 환경에서 눈으로 확인하면서 전로를 천천히 기울여 불순물을 걸러내 용기에 담는다.
일일이 사람 손을 거쳐야 해서 작업자 숙련도와 집중력이 조업에 절대적인 영향을 미친다.
연구팀은 전로 출강을 자동화하기 위해 포스코 기술연구원, 광양제철소 제강부와 협업해 영상을 분석했다.
실시간으로 수집되는 내화물 투입 영상과 슬래그 감지 시스템 영상을 이용해 내화물 투입 적중 여부를 자동으로 판정하는 기술을 개발했다.
작업 단계별로 데이터를 수집한 뒤 표준화해 딥러닝을 통해 공정이 자동으로 이뤄지도록 만들었다.
이 기술은 작업자 간 편차를 줄이고 고온 작업에 따른 위험을 줄일 수 있다.
포스코는 현재 광양제철소 2제강 2전로에 이 시스템을 적용하고 있다.
홍대근 교수는 “출강 자동화 알고리즘을 더욱 고도화해 모든 위험에 대비할 수 있도록 하겠다”고 말했다.
저자 | 연합뉴스 |
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원문 | 사이언스타임즈 |
출처 | https://www.sciencetimes.co.kr/?p=225381 |
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