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◼ Autonomous robotic NDE system for reliable structural assessment
◼ Autonomous robotic NDE system for reliable structural assessment
Autonomous robotic NDE system for reliable structural assessment.mp4개요
비파괴 초음파 검사의 자율화 및 측정 신뢰도 향상을 위해, 3D 스캐너 기반 비정형 점검 대상 형상 인식과 ROI 기반 검사 경로 생성을 결합한 자율화 로봇 시스템을 구축함. 점군 데이터 기반으로 다양한 형상과 복잡 구조를 인식하고, 초음파 신호 기반 접촉 품질 평가를 통해 센서와 대상 간 접촉 상태를 정량적으로 판단함. 이를 통해 신뢰도 높은 데이터 확보와 안정적인 자율 검사 수행 기반을 마련함.
주요 기여
▸ 정밀 3차원 스캔 기반 비정형 타겟 인식: 점군 데이터 기반으로 다양한 형상 및 복잡 구조에 대한 정밀 형상 인식
▸ 컴플라이언스 제어 기반 로봇 접촉 제어: 로봇 매니퓰레이터에 컴플라이언스 제어를 적용하여 안정적이고 정밀한 접촉 구현
▸ 접촉 품질 정량화 기법: 초음파 신호 기반 컨택 스코어 분석을 통해 접촉 상태를 정량적으로 평가하고 신뢰도 높은 데이터 획득
기대 효과
▸ 비정형 대상 적용 가능한 검사 자율화 기술 확보: 다양한 형상 환경에서 적용 가능한 초음파 검사 자율화 체계 구축
▸ 측정 신뢰도 및 품질 향상: 정밀 접촉 제어 및 품질 평가 기반의 일관된 검사 결과 확보
▸ 자율 검사 기반 효율성 및 품질 경쟁력 강화: 작업 효율 향상과 검사 편차 최소화를 통한 산업 적용성 증대
비파괴 초음파 검사의 자율화 및 측정 신뢰도 향상을 위해, 3D 스캐너 기반 비정형 점검 대상 형상 인식과 ROI 기반 검사 경로 생성을 결합한 자율화 로봇 시스템을 구축함. 점군 데이터 기반으로 다양한 형상과 복잡 구조를 인식하고, 초음파 신호 기반 접촉 품질 평가를 통해 센서와 대상 간 접촉 상태를 정량적으로 판단함. 이를 통해 신뢰도 높은 데이터 확보와 안정적인 자율 검사 수행 기반을 마련함.
주요 기여
▸ 정밀 3차원 스캔 기반 비정형 타겟 인식: 점군 데이터 기반으로 다양한 형상 및 복잡 구조에 대한 정밀 형상 인식
▸ 컴플라이언스 제어 기반 로봇 접촉 제어: 로봇 매니퓰레이터에 컴플라이언스 제어를 적용하여 안정적이고 정밀한 접촉 구현
▸ 접촉 품질 정량화 기법: 초음파 신호 기반 컨택 스코어 분석을 통해 접촉 상태를 정량적으로 평가하고 신뢰도 높은 데이터 획득
기대 효과
▸ 비정형 대상 적용 가능한 검사 자율화 기술 확보: 다양한 형상 환경에서 적용 가능한 초음파 검사 자율화 체계 구축
▸ 측정 신뢰도 및 품질 향상: 정밀 접촉 제어 및 품질 평가 기반의 일관된 검사 결과 확보
▸ 자율 검사 기반 효율성 및 품질 경쟁력 강화: 작업 효율 향상과 검사 편차 최소화를 통한 산업 적용성 증대
English version
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Overview
To improve autonomy and measurement reliability in NDE for ultrasonic sensor, a robotic inspection system is developed based on 3D scanner-driven shape recognition of unstructured targets and ROI-based inspection path planning. The system recognizes complex geometries using point cloud data and quantitatively evaluates sensor–target contact conditions through ultrasonic signal-based contact quality assessment. This enables reliable data acquisition and stable autonomous inspection.
Key contribution
▸ Accurate 3D scan-based recognition of unstructured targets: Precise shape recognition of complex geometries using point cloud data
▸ Compliance control-based robotic contact strategy: Stable and precise contact achieved by applying compliance control to the robotic manipulator
▸ Contact quality quantification method: Quantitative evaluation of contact conditions using ultrasonic signal-based contact score analysis
Impact
▸ Autonomous inspection capability for unstructured targets: Establishment of an ultrasonic inspection framework applicable to complex geometries
▸ Improved measurement reliability and quality: Consistent inspection results enabled by precise contact control and quality evaluation
▸ Enhanced efficiency and quality consistency through autonomous inspection: Enabling reliable deployment in real-world industrial environments
To improve autonomy and measurement reliability in NDE for ultrasonic sensor, a robotic inspection system is developed based on 3D scanner-driven shape recognition of unstructured targets and ROI-based inspection path planning. The system recognizes complex geometries using point cloud data and quantitatively evaluates sensor–target contact conditions through ultrasonic signal-based contact quality assessment. This enables reliable data acquisition and stable autonomous inspection.
Key contribution
▸ Accurate 3D scan-based recognition of unstructured targets: Precise shape recognition of complex geometries using point cloud data
▸ Compliance control-based robotic contact strategy: Stable and precise contact achieved by applying compliance control to the robotic manipulator
▸ Contact quality quantification method: Quantitative evaluation of contact conditions using ultrasonic signal-based contact score analysis
Impact
▸ Autonomous inspection capability for unstructured targets: Establishment of an ultrasonic inspection framework applicable to complex geometries
▸ Improved measurement reliability and quality: Consistent inspection results enabled by precise contact control and quality evaluation
▸ Enhanced efficiency and quality consistency through autonomous inspection: Enabling reliable deployment in real-world industrial environments
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