Development of a Simulation Tool and a Monitoring System for Laser Welding Quality Inspection

레이저 용접품질 검사기법 개발을 위한 시뮬레이션 툴과 이를 이용한 감시 시스템의 개발

Neural networks are shown to be effective in being able to distinguish incomplete penetration-like weld defects by directly analyzing the plasma which is generated on each impingement of the laser on the materials. The performance is similar to that of existing methods based on extracted feature parameters. In each case around 93% of the defects in a database derived from 100 artificially produced defects of known types can be placed into one of two classes: incomplete penetration and bubbling. The present method based on classification using plasma is faster, and the speed is sufficient to allow on-line classification during data collection.

본 연구에서는 플라즈마 감시에 의한 용접성 평가방식과 효율적인 감시 알고리즘을 위한 시뮬레이션 툴의 개발을 목표로 한다. 레이저 용접 시 발생하는 플라즈마를 검출하기 위하여 플라즈마에서 발생하는 자외선신호를 반도체 광 센서를 사용하여 검출하고, 감시장치로 쓰이는 개인용 컴퓨터에 고속으로 전달, 저장하는 장치와 전달된 신호를 이용하여 용접 결함을 검출하는 모니터링 시스템을 개발하였다. 이 장치를 사용하여 용접 데이터베이스를 구축하고, 용접성과 플라즈마 신호와의 관계를 평가하고, 분석하였으며 특히 용접 결함 검출 모니터링에 적합한 특징의 선택, 결정을 위한 특징의 수, 분류기 사이의 비교 등을 위하여 오프라인 상태에서 시스템 구현에 적합한 특징의 선택, 결정을 위한 특징의 수, 분류기 사이의 비교 등을 비교 분석할 수 있는 시뮬레이션 툴의 개발과 이를 실제 시스템에 구현하는 방식을 취하였다. 목표로 하고 있는 시스템은 신뢰성 있고 효율적인 레이저 용접 결함 감시 시스템이며 이의 구현을 위해 용접 품질 모니터링 프로그램 중 분류기와 GUI을 구현하였으며 Perceptron, Wavelet, MLP 등을 적용하여 이의 결과가 실제 실시간 품질 해석에 적합한 데이터로 사용할 수 있는가에 대한 분석도 행하였다.