KITECH 생산기술 전문지

산업용 로봇은 높은 자유도, 유연성, 비용 그리고 비용 효율성 등의 장점으로 인해 제조 현장에서 점점 더 널리 도입되고 있으며 이는 생산성 향상 측면에서 유망한 가공 수단으로 평가받고 있다. 그러나 산업용 로봇은 기존의 CNC 기계에 비해 구조적 강성이 낮아 가공 품질 저하를 초래하는 경우가 많다. 특히 드릴링 공정에서는 추력의 증가에 따른 표면 조도 저하의 경향을 보이므로 이러한 추력을 정밀하게 예측하고 모니터링하는 것은 매우 중요하다. 선행 연구에 따르면, 이송 속도의 증가가 추력을 증가시키며 이는 곧 가공 품질을 저하시키는 것으로 나타났다[1]. 또 다른 연구에서는 추력의 변화와 음향 신호 사이에 상관 관계가 존재함을 관찰하였다[2]. 이러한 선행 연구를 바탕으로, 본 연구에서는 Al 7075 소재 로봇 드릴링 공정의 가공음을 분석하여 추력을 예측하고 이상 가공 조건을 탐지하고자 하였다. 이를 위해 가공 중 발생하는 음향 신호를 FFT(Fast Fourier Transform) 및 STFT(Short-Time Fourier Transform) 기법을 이용해 분석하여 특징을 추출하고, 이를 활용해 이상 추력을 분류하기 위한 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 개발하였다.

키워드 로봇 드릴링, 추력 예측, 가공음향 분석