용접은 항상 육체적인 실습 작업이었지만 이제 곧 바뀔 수도 있습니다. 일리노이 대학 어바나-샴페인(Urban-Champaign) 연구진이 새로운 방법을 개발했기 때문이다. 마인드 컨트롤 시스템 이는 누군가가 뇌전도(EEG) 캡을 통해 정신적 지시를 전송하여 용접 로봇을 제어할 수 있게 해줍니다. 로봇 용접기는 이미 업계에서 사용되고 있지만, 이 혁신은 프로세스를 더욱 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 잠재적으로 치명적인 기계로부터 작업자를 안전한 거리에 유지하는 것 외에도 효율적입니다. 작업.
“용접은 고도의 기술을 필요로 하는 작업입니다.” 텐쿠루시 케사바다스, 산업 및 기업 시스템 공학 교수는 Digital Trends에 말했습니다. “숙련된 용접공은 부품 도면을 기반으로 용접이 필요한 정확한 접합부를 식별할 수 있습니다. 그러나 로봇을 용접에 사용하는 경우 프로그래밍에는 추가적인 기술과 시간이 필요합니다. 우리 연구는 용접에 대한 인간의 지식과 컴퓨터 비전을 활용하여 자동화를 수행함으로써 로봇 용접을 자동화하는 데 중점을 두고 있습니다.”
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이러한 인간의 지식은 앞서 언급한 EEG 캡을 사용하여 수집됩니다. 사용자가 잠재적으로 용접될 수 있는 다양한 접합부의 이미지를 컴퓨터 화면에서 볼 때, BCI(뇌-컴퓨터 인터페이스)는 운영자가 가장 적절한 상황에 어떻게 반응하는지를 기반으로 의도를 인식합니다. 옵션.
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Kesavadas는 "현재로서는 이것은 기술 데모입니다."라고 말했습니다. “저희는 BCI와 A.I. 기반 컴퓨터 비전을 사용해 시뮬레이션 환경에서 자동 용접을 하고 있습니다. 우리의 계획은 이것을 산업 환경에서 시도하는 것입니다. 이것이 해결하게 될 문제는 작은 배치 크기의 로봇 용접이 경제적이지 않다는 것입니다. 대량 용접에서 프로그래밍에 필요한 시간은 수백만 개의 부품을 용접하는 데 드는 비용에 비해 무시할 수 있습니다. 그러나 로봇을 이용한 용접은 일반적으로 프로그래밍에 너무 많은 시간이 소요되므로 부품 수가 적기 때문에 경제적이지 않습니다. 이 기술은 용접에 로봇 공학을 도입하는 저렴한 방법을 만들기 위해 인간의 기술을 사용하는 혁신적인 방법을 모색하고 있습니다.”
앞으로 팀은 더 넓은 범위의 3D 형상을 포함하여 더욱 발전된 용접 기술을 탐구할 것입니다. Kesavadas는 “우리는 또한 운영자를 돕기 위해 더 많은 입력 양식을 통합하는 방법도 고려할 것입니다.”라고 말했습니다. “상용화까지는 앞으로 2년 정도 남았습니다.”
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