Earticle

초록

영어

In the wave of the 4th industrial revolution, smart factory is required in many factories. However, small and mid-sized companies (SMEs) still have aging machines and are having difficulties in the data collection stage, which is the basis of smart factories. This study proposes a low cost monitoring method by using an open source based technology that extracts data from the image of the facility control panel without the need for modification of existing facilities. The proposed method was tested and evaluated for forging facilities in automobile parts manufacturing plants through prototyping. As a result of the evaluation, it was confirmed that low-cost facility monitoring is possible, and it will help SMEs build smart factories.

한국어

4차 산업 혁명의 물결 속에서 스마트팩토리는 많은 공장에서 요구되고 있다. 하지만, 중소/중견 기업에서는 여전 히 노후화된 설비를 보유하고 있어 스마트팩토리의 기초가 되는 데이터 수집 단계에서 어려움을 겪고 있다. 이 연구는 기존 설비의 개조 필요 없이, 설비 제어판의 이미지로부터 데이터를 추출하는 오픈 소스 기반의 기술을 활용 함으로써, 저비용으로 설비 모니터링하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 프로토타핑을 통해 자동차 부품 제조 공장의 단조 설비 를 대상으로 테스트하고 평가되었다. 평가 결과 저가형 설비 모니터링이 가능함을 확인하였으며, 중소/중견 기업이 스마 트팩토리를 구축하는 데 도움을 줄 것이다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
1. Human Machine Interface (HMI)
2. Scene Text Recognition (STR)
3. Optical Character Recognition (OCR)
Ⅲ. 설비 모니터링 방법
1. OCR 기반 설비 데이터 수집
2. 설비 모니터링 항목 정의
Ⅳ. 실험 및 결과
1. OCR 기반 데이터 수집 프로그램 개발
2. 소스 이미지 생성
3. Image Processing
4. OCR 엔진 옵션 조정
5. OCR 수치 인식 결과
Ⅴ. 결론
References

키워드

저자

• 성정환 [ Junghwan Seong | 정회원, 성균관대학교 스마트팩토리융합학과 ]
• 정종필 [ Jongpil Jeong | 정회원, 성균관대학교 스마트팩토리융합학과 ] Corresponding Author

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380