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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 82 - 89 (8page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2021.22.11.82
이용수
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SMT(Surface Mount Technology) 장비는 PCB(Printed Circuit Board) 기판에 각종 소형 전자 부품을 장착하고 납땜하는 자동화 장비를 의미한다. SMT 장비를 주기적으로 유지보수하지 않으면 장비의 고장이 발생하여 막대한 경제적 손실을 가져올 수 있으므로 SMT 장비의 동작상태 진단은 매우 중요하다. 본 논문에서는 데이터 전처리 단계에서 신호처리 기법인 시간-평균 스펙트럼의 특징 추출을 위한 새로운 기법을 제안한다. 데이터는 학습데이터와 실험데이터로 구분되며, 학습데이터를 이용하여 각 동작(소자 마운트, 실린더 에어 분출, 내부 부품 흔들림, 정지)의 정상신호를 정의한다. 그리고 시간-평균 스펙트럼 특징을 유사도 비교 기법(Histogram Intersection, KL-Divergence, Earth Mover Distance)으로 정상 임계치 범주에 속하는지 판단한다. 마지막으로, 모든 동작의 임계치 범주에 속하지 않는다면 새로운 동작이 발생하였고 비정상신호라 판단하는 시스템을 제안한다. 실험을 통해 검증 결과, 제안한 유사도 비교방법이 상대적으로 적은 학습시간으로 인공신경망과 유사한 분류 성능을 얻을 수 있다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 연구 내용
3. 실험 결과
4. 결론 및 향후 계획
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
G. Ping, Z. Zhang, X. Jianzhong, “CIMS Technique Should be used for SMT Production Line [J],” Elecktronics Process Technology, vol. 4, 1997.
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J. Lee, H. Choi, D. Park, Y. Chung, H. Kim, S. Yoon, “Fault detection and diagnosis of railway point machines by sound analysis,” Sensors, vol. 16, no. 4, pp. 549-561, 2016. DOI: https://doi.org/10.3390/s16040549
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