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딥 러닝을 활용한 공구 상태 진단 Tool Condition Monitoring Using Deep Learning in Machining Process
저자
박병희; 이윤제; 이창우
학술지명
한국정밀공학회지
출판/발행연도
2020
주제
요약
본 연구에서는 밀링 공정에서 효율적인 부품 생산을 위해 딥 러닝 기반의 공구 상태 진단 시스템을 개발하였다. 삼축 가속도계를 사용하여 밀링 중 진동 신호를 수집하고, Alexnet을 수정하여 두 방향의 진동 신호 이미지를 학습하여 공구 상태를 예측하였다. 실험 데이터 기반 학습 결과 분석을 통해, 적절한 데이터 이미지 방법 선택이 모니터링 시스템 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
학술지 영향력
[한국정밀공학회지]
- CiteScore
- 0.4
- KCI
- 0.22
- SJR
- 0.168
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