IJPEM-ST
Deep Learning-based Welding Quality Evaluation Using Arc Sound Classification in Gas Metal Arc Welding
소리만 듣고 스마트폰 앱이 용접 품질을 잡아낸다
김철희/포틀랜드 주립대학
- 기존 아크 용접 품질 평가는 복잡한 센서·영상 장비에 의존해 용접 중 실시간 자동 평가가 어려웠다.
- 스마트폰 앱으로 용접 아크음향을 실시간 수집하고 딥러닝으로 품질을 분류하는 저비용·현장형 방법을 개발했다.
- 다양한 조건에서 아크음향 샘플을 학습하고, 음향신호 기반으로 양호/불량 분류하거나 혹은 3가지 아크 모드 중 하나로 판정했다.
- 이진 분류 97.48%, 다중 분류 95.80%의 학습 정확도를 달성해 아크음향 기반 실시간 용접 모니터링의 가능성을 입증했다.
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