A monitoring system which recognizes the present state of machining process plays a key role in unattended NC machining. This study defined five machining states - READY, NORMAL, ABNORMAL, COLLISION and COMPLETED - and modeled them with DEVS (discrete event system) formalism. The proposed monitoring system knows the machining state by analyzing the signals captured from a PC camera and a microphone. We propose an image processing algorithm to detect flames and smokes in ABNORMAL state and compare the sound signals in frequency domain among the states. The proposed algorithm has been implemented and applied to the actual die-cavity machining process.
납기 단축과 원가 절감 등의 시대적인 요구와 더불어 제조업 기피 현상에 따른 인력난등으로 인해 NC 가공 무인화에 대한 관심은 그 어느 때보다 고조되고 있다. 이러한 NC 가공 무인화를 구현하기 위해서는 가공의 현 상태를 판별할 수 있는 가공상태 모니터링 시스템의 구축이 반드시 필요하다. 따라서 본 연구에서는 가공상태 모니터링 시스템을 구축하기 위해 먼저 가공 상태를 5개(준비, 정상가공, 불안정가공, 충돌, 가공완료)로 나누어서 각 상태를 DEVS(discrete event system) formalism을 이용하여 정의하였다. 또한, 정의된 상태의 변화를 관찰하기 위하여 PC카메라와 마이크로폰를 이용하여 가공상황에 대한 영상 정보 및 음향 정보를 입수하고, 이를 영상처리 및 음향처리 기술을 이용하여 기 정의한 5개의 가공 상태를 판별하는 모니터링 시스템을 제안하였다. 영상모니터링의 경우 불안정 가공 시 발생하는 불꽃과 연기를 검출하는 알고리즘을 제안하였으며, 음향 모니터링은 주파수 분석을 통해 각 상태별 주파수영역을 비교하는 알고리즘을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 영상모니터링 및 음향 모니터링 알고리즘은 실제 금형공장에 적용하여 실험을 통해 검증하였다.
