A Simple Paint Thickness Estimation Model in Shipyard Spray Painting

Abstract

This paper aims to develop a model to estimate the paint thickness in a shipyard spray painting according to changes of spraying distance and speed. We acquired the experimental datasets of five different conditions with respect to the spraying distance and speed using a painting robot. In addition, we applied a preprocessing step to handle noises which might be caused by various reasons such as a nozzle damage. Our method is to transform a thickness function of a specified spraying distance and speed into another function of an unknown spraying and speed. We observed that the proposed method shows more stable and more accurate predictions compared with an artificial neural network-based approach.

본 논문에서는 조선소 페인트 분사작업에서 분사 거리와 속도의 변화에 따라 페인트 두께를 추정할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 도장로봇을 이용하여 다섯가지 서로 다른 분사 거리와 속도값에 대한 실험 데이터를 취득하였다. 또한 노즐의 훼손 등으로 인해 노이즈가 발생하는데 이를 처리하기 위해 적절한 전처리과정을 적용하였다. 제안하는 방법은 주어진 데이터로부터 분사 거리와 속도에 대한 페인트 두께 추정 함수를 새로운 분사 거리와 속도에 대한 페인트 두께 추정 함수로 변형하는 계산을 한다. 인공신경망기반 예측 모델과 비교한 결과 제안하는 방법이 더욱 안정적이고 정확하게 예측할 수 있음을 확인할 수 있었다.