Abstract: S. Choi, J. Park, D. An, C. Kim, G. Park, J. Park, T. Kim, B. Jung, S. Lee (2023)

Proceedings of the 9th 2023 International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT2023), 241–244p. (2023) DOI:10.1109/CoDIT58514.2023.10284371

A Comparative Study on the Failure Detection Methods Using Time-Series Data Image Generation and CNN for Driving Module of Cobots

The objective of this study was to propose the method to detect failure in the driving module of collaborative robots (cobots). We used three image generation algorithms and four convolutional neural network (CNN) models to detect failures and compared the performance of the models using the time-series vibration data acquired from the durability test of the driving module for cobots. We used recurrence plot, Gramian angular field, and spectrogram as image generation models and applied AlexNet, GoogleNet, ResNet, and DenseNet as CNN models. We generated images from time-series data, and using the images as input, we applied CNN models to detect failures. Subsequently, the detection accuracy for each image generation and CNN model was calculated and compared. The results of this study indicate that the spectrogram and ResNet models are relatively superior image generation and detection methods, respectively, compared to other methods.

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