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문제 정의
- 따라서 이러한 단점을 개선하기 위하여 새로운 툴 제어부를 제작 하였다. 개선된 툴 제어부는 그림 2와 같다.
- 본 연구는 새로운 연마 기술로서 툴 영향 함수를 이용한 피치 툴의 물질 제거 기법의 초기 연구에 관한 것이다. 피치툴의 툴 영향 함수 실험 및 수치모사를 실시하여 두 결과가 79%의 정확도로 일치하는 것을 보여 정량적 피치 툴 연마 기법의 가능성을 제시하였다.
- 본 연구는 피치를 이용한 연마 툴의 영향 함수(이하 툴 영향 함수)를 적용하여 연마 후의 가공 결과를 예측하고 최적화된 가공 공정을 찾음으로써 기술자의 경험을 적게 사용할 수 있도록 하기 위한 것이다. 이를 위해, 표준연의 드래이퍼(Draper)[5]방식 600 mm 광학연마기를 사용하였으며 연마기의 운동분석을 실시하였다.
제안 방법
- ZYGO®사의 GPI 간섭계를 이용하여 피가공물의 형상오차를 실험 전과 후에 측정하고 두 데이터의 차를 계산하여 물질의 제거 형상을 구하였다.
- 기본 원리는 가공데이터 베이스의 동적 툴 영향 함수 중에서 현재의 형상오차와 가장 유사한 형태를 갖는 툴 영향 함수를 찾아내게 되는데, 이에 대한 원리는 그림 11에 나타나 있다. 우선 초기 형상오차(initial surface error)에 맞게 2156개의 동적 툴 영향 함수 각각의 크기 즉 가공 시간을 조절한다. 그리고 초기 형상오차에서 각각의 툴 영향 함수를 뺀다.
- 이러한 가공데이터 베이스를 이용하여 가상의 직경 280 mm 평면 형상 연마를 위한 알고리즘을 구현하였다. 기본 원리는 가공데이터 베이스의 동적 툴 영향 함수 중에서 현재의 형상오차와 가장 유사한 형태를 갖는 툴 영향 함수를 찾아내게 되는데, 이에 대한 원리는 그림 11에 나타나 있다.
- 12%의 정확도로 물질 제거 형상을 수치모사를 통해서 예측할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 실제 광학거울 가공시 적용되는 연마기의 다양한 운동을 적용한 동적 툴 영향 함수(Dynamic Tool Influence Function)를 수치 모사하였다. 또한, 각각의 동적 툴 영향 함수를 기반으로 가공 데이터 베이스를 제작하여 280 mm 광학면의 가공 수치모사를 실시한 결과 p-v 1 μm, rms 340 nm의 형상오차를 p-v 168 nm, rms 26 nm까지 낮출 수 있었다.
- 이러한 알고리즘을 이용하여, 도넛 형태의 형상오차를 제거하는 연마 수치모사를 실시하였다. 도넛형태의 형상 오차는 연삭 후 초기 연마단계에서 나타나는 가장 일반 적인 형태의 형상 오차이며, 그림 12와 같이 피가공물의 중심과 모서리 부근이 움푹 패인 형태를 보여준다.
- 툴 제어부에 서보모터(servo motor)를 장착한 후 타이밍 벨트(timing belt)를 사용하여 툴의 회전 축과 연결하였다. 이러한 연마기의 개선을 통해 툴의 회전 속도를 일정한 속도로 제어할 수 있었으며, 연마기의 각 제어부에 대한 초기 변수 제어가 가능한 반자동화된 광학연마 시스템을 구성하였다.
- 따라서 물질 제거 상수의 값을 일정하게 유지시켜 주는 것이 정량적 피치 툴 연마의 핵심이라고 할 수 있다. 이러한 피치 툴의 물질제거 상수의 변화 및 연마 특성을 파악하기 위하여 표 1과 같은 조건에서 실험 및 수치모사를 실시하였다. 툴을 피가공물의 중앙에 위치 시킨 후 툴의 회전과 압력에 의해서만 연마를 하도록 설정하였다.
- 툴의 운동 방정식이 물질의 제거 깊이와 형상을 예측하기 위한 중요한 요인으로 작용하기 때문에 식 (1)의 운동 방정식에 대한 검증을 실시하였다. 이를 위하여, CosmosMotiontm에서 3차원 모델링 기법을 사용하여 600 mm 광학연마기를 동일한 크기와 구조로 재 구성하고 가공변수의 초기값을 준 후 툴의 운동 궤적을 동일 시간 간격으로 추적하였다. 그림 4는 반사거울의 회전속도 6 rpm, 스트로크(stroke)의 길이 20mm, 회전속도 2 rpm으로 1분간 가공할 경우 툴의 임의의 점이 만드는 운동 궤적으로, 그림 4의 (a)는 운동방정식에 의한 궤적이고, 그림 4의 (b)는 3차원 모델링에 의한 것이다.
- 이러한 피치 툴의 물질제거 상수의 변화 및 연마 특성을 파악하기 위하여 표 1과 같은 조건에서 실험 및 수치모사를 실시하였다. 툴을 피가공물의 중앙에 위치 시킨 후 툴의 회전과 압력에 의해서만 연마를 하도록 설정하였다. 툴의 회전속도는 20, 25, 30, 35, 40 rpm, 연마압력은 0.
- 툴의 회전속도는 20, 25, 30, 35, 40 rpm, 연마압력은 0.0056, 0.0081, 0.0097, 0.0103, 0.0109×10-6 N/mm2의 값으로 변화를 시켜가면서 총 13가지 경우를 선택하여 각각에 대해 3회씩 반복적으로 툴 영향 함수 실험을 실시하였다.
대상 데이터
- 수치모사를 위해서, 그림 5와 같이 실제 피치 툴의 형상과 동일한 모양과 크기를 갖도록 수치모사용 툴을 구성하였다. 수치모사 및 실험에 사용된 툴의 크기는 직경 96 mm로, 25 mm 간격으로 연마제의 유입을 원활히 하기 위한 홈을 내었다. 수치모사에서는 툴 위에 1 mm 간격으로 툴 영향 함수를 적용하기 위한 점들을 생성시켰다.
- 이러한 운동방정식과 툴 영향 함수를 이용하면, 초기 가공 변수의 설정에 따라 다양하게 발생되는 툴의 운동 및 물질의 제거 형상을 예측하도록 하는 툴 영향 함수의 수치모사가 가능하다. 수치모사를 위해서, 그림 5와 같이 실제 피치 툴의 형상과 동일한 모양과 크기를 갖도록 수치모사용 툴을 구성하였다. 수치모사 및 실험에 사용된 툴의 크기는 직경 96 mm로, 25 mm 간격으로 연마제의 유입을 원활히 하기 위한 홈을 내었다.
- 그림 10(a)는 직경 280 mm인 피가공물의 회전속도는 6 rpm, 스트로크 1 rpm, 스트로크 폭이 40 mm인 상태에서 생성되는 툴의 중심의 궤적을 나타내며, (b)는 이러한 툴의 운동에 의해 발생되는 동적 툴 영향 함수의 물질 제거 형상을 보여준다. 초기 조건을 다르게 하면 다른 물질 제거 형상을 얻을 수 있는데, 이와 같이 피가공물의 회전속도, 스트로크 및 스트로크의 폭에 관한 조건을 달리해가면서 총 2156개의 동적 툴 영향 함수로 구성된 가공 데이터 베이스를 구축하였다.
- 피가공물은 p-v 0.5 λ(λ=633 nm) 이하의 형상오차를 갖는 직경 150 mm의 Astro_Sitall[7]을 사용하였다.
- 피치 툴의 연마 실험 및 수치모사를 위하여 표준 과학 연구원의 드래이퍼 방식 600 mm 광학연마기를 사용하였다. 그림 1과 같이 드래이퍼 방식 연마기는 피가공물의 회전과 툴의 스트로크(stroke)를 이용한 가공 방식으로 가공 변수의 설정에 따라 다양한 툴의 운동이 만들어 진다.
이론/모형
- 본 연구는 피치를 이용한 연마 툴의 영향 함수(이하 툴 영향 함수)를 적용하여 연마 후의 가공 결과를 예측하고 최적화된 가공 공정을 찾음으로써 기술자의 경험을 적게 사용할 수 있도록 하기 위한 것이다. 이를 위해, 표준연의 드래이퍼(Draper)[5]방식 600 mm 광학연마기를 사용하였으며 연마기의 운동분석을 실시하였다. 또한 피치 툴 연마시 발생하는 물질의 제거 깊이 및 물질제거형상을 예측하기 위하여 툴 영향 함수 실험을 실시하고 동일조건에 대한 수치모사와 비교한 결과 부피를 기준으로 79.
성능/효과
- 또한, 오차의 폭은 증가 하지 않고 주기적으로 반복되었다. 따라서, cut-off error를 감안했을 때, 위에서 구한 운동방정식이 드래이퍼 연마기가 만드는 툴의 운동 궤적을 정확하게 표현한다는 것을 확인하였다.
- 피치툴의 툴 영향 함수 실험 및 수치모사를 실시하여 두 결과가 79%의 정확도로 일치하는 것을 보여 정량적 피치 툴 연마 기법의 가능성을 제시하였다. 또한 실제 가공에 적용이 가능한 가공 수치 모사 기법을 개발하였고 수치모사 단계에서 가공 표면의 오차 형상을 효과적으로 제거하는 결과를 얻을 수 있었다. 앞으로 이러한 연구를 바탕으로 실제 평면 가공에 대한 피치 툴 연마 실험 및 수치모사와의 결과 비교를 실시할 것이다.
- 또한 피치 툴 연마시 발생하는 물질의 제거 깊이 및 물질제거형상을 예측하기 위하여 툴 영향 함수 실험을 실시하고 동일조건에 대한 수치모사와 비교한 결과 부피를 기준으로 79.12±0.12%의 정확도로 물질 제거 형상을 수치모사를 통해서 예측할 수 있었다.
- 또한, 각각의 동적 툴 영향 함수를 기반으로 가공 데이터 베이스를 제작하여 280 mm 광학면의 가공 수치모사를 실시한 결과 p-v 1 μm, rms 340 nm의 형상오차를 p-v 168 nm, rms 26 nm까지 낮출 수 있었다.
- 그림 7은 각 실험에서의 물질 제거 상수의 변화를 보여준다. 물질 제거 상수값이 가공 변수와 뚜렷한 상관관계를 가지고 있지 않는 것으로 보아 물질 제거 상수값이 상수 역할을 하고 있음을 알 수 있다. 이 상수값은 그림 8과 같은 분포를 보여준다.
- x축 중심으로부터 27 mm와 40 mm 지점의 융기된 지점들은 연마제의 유입을 위해 피치 툴에 만든 홈의 패턴에 의해 생성된 것으로 생각된다. 이러한 결과들은 툴 영향 함수를 이용한 피치 툴의 물질 제거 제어 기법의 가능성과 본 연구를 위해 제작된 툴 영향 함수 수치모사의 정확성을 입증해 주었다.
- 따라서, 실제 광학면의 연마에서 발생하는 물질의 제거 형상을 예측하기 위해서는 다양한 가공변수들에 의해 생성되는 동적 툴 영향 함수가 필요하다. 즉, 연마툴의 스트로크, 피가공물의 회전, 연마툴의 초기 위치에 의해 생성되는 다양한 물질 제거 형상(동적 툴 영향 함수)에 기존의 정적 툴 영향 함수에서 제시된 물질 제거 상수의 범위를 이용하면, 현재의 피가공물 표면의 형상오차를 효과적으로 제거 하기 위한 가공변수 및 가공 시간을 예측할 수 있는 것이다. 그림 9는 이러한 동적 툴 영향 함수의 한 예이다.
- 총 5회의 연마 실행으로 초기에 p-v 1 μm, rms 340 nm의 형상오차를 가졌던 면이 p-v 168 nm, rms 26 nm까지 낮추어지는 결과를 얻을 수 있었다.
- 평균값 0.1909×10-6 mm2/N에 표준편차 0.045×10-6 mm2/N인 Gaussian 함수와 유사한 형태의 분포를 보였으며, 최소값은 0.104×10-6 mm2/N, 최대값은 0.312×10-6 mm2/N이었다.
- 본 연구는 새로운 연마 기술로서 툴 영향 함수를 이용한 피치 툴의 물질 제거 기법의 초기 연구에 관한 것이다. 피치툴의 툴 영향 함수 실험 및 수치모사를 실시하여 두 결과가 79%의 정확도로 일치하는 것을 보여 정량적 피치 툴 연마 기법의 가능성을 제시하였다. 또한 실제 가공에 적용이 가능한 가공 수치 모사 기법을 개발하였고 수치모사 단계에서 가공 표면의 오차 형상을 효과적으로 제거하는 결과를 얻을 수 있었다.
후속연구
- 또한 실제 가공에 적용이 가능한 가공 수치 모사 기법을 개발하였고 수치모사 단계에서 가공 표면의 오차 형상을 효과적으로 제거하는 결과를 얻을 수 있었다. 앞으로 이러한 연구를 바탕으로 실제 평면 가공에 대한 피치 툴 연마 실험 및 수치모사와의 결과 비교를 실시할 것이다. 이러한 결과비교를 통해 피치 툴 연마 수치모사의 정확성이 입증되면, 향후 미터급 대구경 가공에 확대 적용할 예정이다.
- 앞으로 이러한 연구를 바탕으로 실제 평면 가공에 대한 피치 툴 연마 실험 및 수치모사와의 결과 비교를 실시할 것이다. 이러한 결과비교를 통해 피치 툴 연마 수치모사의 정확성이 입증되면, 향후 미터급 대구경 가공에 확대 적용할 예정이다. 피치 툴을 이용한 이러한 정량화된 물질 제거 기법은 과거 시도된 적이 거의 없었던 만큼 이러한 결과는 광학 가공공정에 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 생각된다.
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