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[국내논문] 머신비전 시스템을 이용한 마이크로드릴 마멸의 상태감시
Monitoring of Micro-Drill Wear by Using the Machine Vision System 원문보기

大韓機械學會論文集. Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers. A. A, v.30 no.6 = no.249, 2006년, pp.713 - 721  

최영조 (한양대학교 기계설계학과) ,  정성종 (한양대학교 기계공학부)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Micro-drill wear deteriorates accuracy and productivity of the micro components. In order to improve productivity and qualify of micro components, it is required to investigate micro-drill wear exactly. In this study, a machine vision system is proposed to measure the wear of micro-drills using a pr...

주제어

#윤곽선 검출   #머신비전   #마이크로-드릴   #신뢰도 평가   #초점결상   #마멸  

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 윤곽선 검출방법들에는 라플 라시 안 (Laplacian), LoG(Laplacian of Gaussian), DoG(difference of Laplacian), 소벨(Sobel), 로버츠(Roberts) 그리고 프리위트(Prewitt) 등과 같은 방법들이 제안되어 왔다.㈤ 본 연구에서는 임의의 점 次切에서 수직과 수평 방향의 기울기를 각각 계산하고 영상의 차이와 평활화 효과를 제공하는 소벨(Sobel) 방법⑹을 적용하여 윤곽선을 검출한다. 수직 방향기울기인 G, 와 수평 방향 기울기인 G), 는 입 력영상 /优〃와 소벨 연산자의 컨벌루션 과정을 통해 아래와 같이 식 (9)와 식 (10) 으로나타낸다.
  • 본 연구에서는 개발된 머신비전시스템의 보정 및 신뢰도를 평가하기 위해서 SFF 방법을 적용한 3차원 복원 실험을 실시한다. 0.
  • 본 연구에서는 마이크로-드릴의 마멸을 측정하기 위해서 정밀서보스테이지를 이용한 머신 비전 시스템을 제안한다. 제안된 머신비전시스템 상에서영상처리기술")과 초점결상(shape from focus: SFF)(7~'o) 방법을 이용하여 마이크로-드릴 마멸을 측정한다.
  • 본 연구에서는 정확한 영상을 얻기 위해서 정밀서보스테이지(precision servo stage)를 이용한 머신비전시스템을 제안한다. 마이크로-드릴의 마멸된표면의 3차원 복원과 윤곽선 검출을 위해서 얻어지는 영상은 정확한 측정이송간격( &/ = 5〃加 )으로움직여야 한다.
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참고문헌 (11)

  1. Lin, S. C. and C. J. Ting, 1995, 'Tool Wear Monitoring in Drilling Using Force Signals,' WEAR, Vol. 180, pp. 53-60 

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  2. Shih, A. J., M. BakkaI, S. B. McSpadden, and R. O. Scattergood, 2005, 'Thrust Force, Torque and Tool Wear in Drilling the Bulk Metallic Glass,' International Journal of Machine Tools and Manufacture, Vol. 45, pp. 863-872 

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  3. Bono, M. and J. Ni, 2005,. 'Location of the Maximum Temperature on the Cutting Edges of a Drill,' International Journal of Machine Tools and Manufacture, In Printing 

  4. Nickel, J., A. N. Shuaib, B. S. Yilbas, and S. M. Nizam, 2000, 'Evaluation of the Wear of Plasrnanitrided and TiN-coated HSS Drills using Conventional and Micro-PIXE Techniques,' WEAR, Vol. 239, pp. 155-167 

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  5. Chen, Y. C. and Y. S. Liao, 2003, 'Study on Wear Mechanisms in Drilling of Inconel 718 Superalloy,' Journal of Materials Processing Technology, Vol..140, pp. 269-273 

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  6. Gonzalez, R. C. and R. E. Woods, 2002, Digital Image Processing, Prentice Hall, Inc., New Jersey 

  7. Nayar, S. K. and Nakagawa, Y, 1994, 'Shape from Focus,' IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 16, No. 8, pp. 824-831 

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  8. Yoon, H. S. and Chung, S. C., 2004, 'Vision Inspection of Micro-drilling Processes on the Machine Tool,' Transactions of the NAMRI/SME, Vol .32, pp. 391-398 

  9. Yoon, H. S. and Chung, S. C., 2004, 'Machine Vision Inspection System of Micro-drilling Processes On the Machine Tool,' Transactions of KSME(A), Vol. 28, No. 6, pp. 867-875 (in Korean) 

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  10. Park, C. Y and Chung, S. C., 2006, '3D Wear Analysis of Valve Assemblies by using the Machine Vision,' Transactions of KSME(A), In Printing (in Korean) 

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  11. Altintas, Y, 2000, Manufacturing Automation, Cambridge University Press, Cambridge 

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