능동형 수염 모사 딥러닝 기반 메카노센서를 활용한 식품 표면 물성 측정
- 주제(키워드) 능동형 수염 센서 , 균열 기반 메카노센서 , 식품 재료 , 머신러닝 알고리즘 , 표면 물성 측정
- 주제(DDC) 621.8
- 발행기관 아주대학교 일반대학원
- 지도교수 강대식
- 발행년도 2025
- 학위수여년월 2025. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 기계공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000034585
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
쥐의 수염은 주변 환경에서 정보를 추출하는 탁월한 감지 시스템입니다. 이 개념에서 영감을 얻은 능동 수염 센서는 물체와의 접촉을 통해 다양한 물리적 및 기하학적 특성을 측정합니다. 그러나 이전의 연구는 물체의 형상을 측정하는 데 초점을 맞추었기 때문에 센서의 광범위한 응용 가능성을 간과하는 경우가 많았습니다. 여기에서는 표면 경도, 접착력과 같은 표면 특성을 간단하게 측정할 수 있는 능동형 수염 센서를 소개합니다. 모터, 와이어, 크랙 기반 기계 센서로 구성된 액티브 위스커 센서는 쥐의 수염 움직임에서 영감을 얻은 두드리는 과정을 구현하여 물체 표면을 빠르게 평가합니다. 잠재적인 적용 분야 중 하나는 식품 산업입니다. 액티브 위스커 센서는 기존의 부피가 큰 시스템으로는 측정하기 어려운 점탄성 및 비탄성 식품의 표면 특성을 측정하는 새로운 접근 방식을 제공합니다. 우리는 탭핑 프로세스가 다양한 식품의 표면 특성을 측정하는 데 사용될 수 있음을 검증했습니다. 또한 머신러닝 알고리즘을 통해 숙성 단계에 따른 바나나 표면 특성의 차이를 인식하고 99%의 정확도로 분류할 수 있습니다. 이 보고서는 식품 산업, 로봇 공학, 의료 기기 등 액티브 위스커 센서의 응용 가능성을 열어줍니다.
more목차
제 1 장 서 론 1
제 2 장 본 론 5
제 1 절 액티브 위스커 센서 설계, 감지 메커니즘 5
제 2 절 액티브 수염 센서의 전기 기계적 특성 8
제 3 절 액티브 위스커 센서를 사용한 물체 표면 속성 측정 13
제 4 절 머신러닝 알고리즘을 이용한 바나나 숙성도 분류 18
제 3 장 결 론 24
실험 섹션 26
액티브 위스커 센서 제작 26
2D-CNN 모델 구조 27
보충자료 29
참고문헌 48
