레이저 용접 불량의 사전 감지를 위한 1D-CNN VAE와 MSCRED의 Ensemble 모델 - 유근호 (The Graduate School, Ajou University, 2023)
이 연구는 레이저 용접 불량 사전 감지를 위한 1D-CNN VAE(Variational Autoencoder)와 MSCRED(Multi Scale Convolutional Recurrent Encoder Decoder)의 ensemble 모델을 제시한다. 제시한 ensemble 모델은 배터리 용접 시 발생한 플라즈마 데이터를 입력받으며, 1D-CNN VAE와 MSCRED의 복원 오차를 soft voting하여 레이저 용접기의 보호 렌즈 오염 상태에 따른 다양한 불량 패턴을 감지할 수 있다. 이상 탐지에 사용되는 플라즈마 데이터는 보호 렌즈 오염도에 따른 패턴을 갖기 때문에 간접적으로 보호 렌즈 오염도를 추정하는 데 도움이 된다. 하지만 상황에 따라 오염 기간 동안 정상 유사 패턴이 나타나거나 청결 기간 동안 갑작스러운 이상 패턴이 나타나기도 한다. 1D-CNN VAE는 단일 스케일, MSCRED는 다중 스케일로 데이터를 처리하기 때문에 두 모델을 혼합할 경우 위 두 가지 예외적인 상황에 모두 적합하게 동작할 수 있다. 이 연구는 플라즈마 데이터를 적절히 처리하는 전처리 모듈, 단일 스케일 모델과 다중 스케일 모델을 ensemble한 분석 모듈, 결과를 시각화하고 실시간 알람을 위한 모니터링 모듈로 구성된 프레임워크를 제시한다. 제안 모델의 성능 평가를 위해 실제 배터리 용접 시 발생한 기공 불량 시점 기준으로 이상 탐지 성능 평가를 진행했으며, 제안 모델의 AUC가 0.979807로 가장 높았음이 확인됐다.
학위논문(석사)--산업공학과,2023. 2
Keywords: 1D-CNN Variational Autoencoder; Deep Learning; MSCRED; Time Series Anomaly Detection