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Anomaly Detection of Industrial Robots using Autoencoder Neural Network
본 연구는 자체 개발한 청진기 기반 내부 음향 센서 (Internal Sound Sensor) 의 성능을 증명하고, 오토인코더(Autoencoder) 신경망 모델 (Neural Network, NN) 을 활용하여 공정 이상을 예측하는 플랫폼을 제안하였다. 로봇 내부의 소리와 오토인코더를 통해 산업용 로봇의 허용 중량 초과 여부를 판단함을 시연했다. 공정 이상시의 데이터는 정상 상태 대비 수집량이 제한적이며, 이는 기계학습 모델에 데이터 불균형을 초래하는데,…
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Robotic Bin Picking: CNN with Humans #2
본 연구는 물체들을 잡아내는 로봇 (Robotic Bin Picking) 을 위해 사람이 협동로봇을 통해 시연하고, 이때 측정된 2D/3D 이미지를 활용해 무작위로 분산된 물체 중 잡을수 있는 것을 찾아내기 위한 신경망 모델을 자동으로 학습할 수 있는 플랫폼을 개발했다. 해당 신경망 모델은 YOLOv5 (You Only Look Once) 로, 2D 이미지에서 대상 객체와 그 영역을 빠르게 찾아낼 수 있다.…
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Robotic Bin Picking: CNN with Humans
본 연구는 로봇이 통에 담긴 물체를 잡아내는 어플리케이션에서 ,기존 연구와 다른 방식으로 접근하여 사람의 유연성과 판단 능력을 활용하여 문제점을 해결하고자 하였다. 특히 사람과AI가 협업을 통해학습 데이터의 양과 처리능력을 줄일수 있는 로봇 소재투입 장치 플랫폼을 제안하였다. 해당 플랫폼으로 소재가 통(Bin) 에 담겨저 랜덤하게 위치해 있더라도 로봇이 자동으로 소재를 잡을 수 있으며, 적은 학습량으로 높은 성공률을 보여주었다.…
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Immersive and Interactive Cyber-Physical System (I2CPS)
산업용 로봇이나 공작기계는 복잡한 인터페이스 때문에 바로 운용하기 어렵고, 별도의 교육과 오랜 기간 경험을 통해 익숙해지게 됩니다. 최근 숙련자의 은퇴와 인구 감소 등으로 인해 제조업의 인력 공급이 문제가 되고 있으며, 이를 극복할 수 있는 방법의 하나로 가상현실 (Virtual Reality, VR) 을 통해 보다 직관적인 인터페이스를 생각해 보았습니다. 또한 스마트 제조에서 빅데이터와 인공지능 등의 사이버 시스템과…