Image Conversion and Data Augmentation Method for Anomaly Detection of CNC Machine tools based on Deep Learning
Eun‐Kyeong Kim, Backcheon Kim, Jin-Yong Kim, Sungshin Kim · Journal of Korean institute of intelligent systems · 2025
CNC 머신은 공구 또는 가공품의 회전을 통해 제품을 가공하는 공작기계로 툴의 상태가 제품 품질과 밀접한 관련이 있다. 이에 CNC 머신 툴 모니터링에 대한 연구가 꾸준히 수행되고 있으며, 최근에는 우수한 성능을 보이는 딥러닝을 기반으로 한 연구가 수행되고 있다. 하지만 산업현장에서 수집되는 데이터는 주로 1D이므로 다수의 기개발된 우수한 영상 처리 딥러닝 모델 적용이 어렵다는 단점이 있다. 이에 신호 데이터를 이미지로 변환하기 위한 데이터 기반 신호-이미지 변환방법을 제안한다. 또한 딥러닝 적용을 위해서는 충분한 학습데이터 수집과 클래스 간 데이터 수의 균형이 중요하다. 하지만 산업현장에서는 데이터 부족과 불균형 문제가 다수 존재한다. 이를 해결하기 위해 데이터 분포 기반 확장기법 연구에 대해 제안한다. 실험을 통해 제안하는 두 가지 방법으로 데이터 부족과 불균형 문제를 해결하고 이상감지 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.