[논문]크레이터 마모의 체적계산 및 분석법

정진석; 조희근; 윤문철

크레이터 마모의 체적계산 및 분석법
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한국공작기계학회지 = Journal of the Korean society of machine tool engineers, v.18 no.3, 2009년, pp.248 - 254

정진석 (부경대학교 기계공학부) , 조희근 (부경대학교 기계공학부) , 윤문철 (부경대학교 기계공학부)

Abstract ▼ AI-Helper

The worn crater wear geometry of coated tools after machining has been configured by using Confocal Laser Scanning Microscopy(CLSM) and the Wavelet-based filtering technique. The CLSM can be well suited to construct the three-dimensional crater wear on the rake surfaces of coated tips. However, The raw heightness data of HEI(height encoded image) acquired by CLSM must be filtered due to the electronic and imaging noise occurring in constructing the crater image. So the Wavelet-based filtering algorithm is necessary to denoise the shape features in a micro scales so as to realize accurate crater wear topography analysis. The crater wear patterns filtered enable us to predict the crater wear shape in order to study the tool wear evolution. The study shows that the technique by combining the CLSM and Wavelet-based filtering is an excellent one to obtain the geometries of worn tool rake surfaces over a wide range of surface resolution in a micro scale.

주제어

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문제 정의

따라서 공구 마모가 진전되어가는 모습을 보여줄 수 있는 기법이 있다면 아주 효율적으로 공구마모의 거동 연구에 접근할 수 있고 이는 이 분야에서 아주 효과적인 방법이라 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이 방법을 구현하기 위한 목적으로 웨이블렛을 이용한 공구마모 형상 구현 법을 연구하게 되었다. 우선 연구를 위해서는 마모패턴을 측정하는 방법이 중요하고 공구 경사면의 형상을 정확히 측정하는 방법이 필요하다.

제안 방법

의 강을 C₆ 팁 (SNMA 190612-ISO)을 이용하여 가공하였고 120분 가공한 후 크레이터 마모가 발생한 팁의 경사면을 CLSM 테이블에 올려 이미지를 얻었다.이때의 절삭조건은 V= 250m/min, f=0.
3에 나타나 있다. CLSM 장치로는 MBI(maximum brightness image) 및 HEI(Height Encoded Image) 데이터를 얻을 수 있고 본 연구에서는 HEI를 이용하여 마모 형상을 구현하였다. 이 CLSM 장치에서는 초점이 표면에 일치할 때 최대의 빛의 강도가 얻어지고 이 최대 빛의 강도가 나타나는 z 축 위치 z (x, y)로 8비트의 범위의 수 구성되게 되는데 이 높이가 저장되는 데이터가 고두 코딩 이미지(Height Encoded Image : HEI)이고 같은 위치에 최대 빛의 강도를 8비트 범위의 수(0~28-1) 로 표현하여 저장된 데이터가 최대 밝기를 나타내는 이미지 (MBI) 가 된다.
HEI 이미지 데이터를 이용하여 크레이터 마모 형상 표면을 생성하였다. 또한 웨이블렛 필터링을 이용한 표면 스무싱기법을 개발하여 마모형상을 구현하였고 그 주된 결론은 다음과 같다.
생성하였다. 또한 웨이블렛 필터링을 이용한 표면 스무싱기법을 개발하여 마모형상을 구현하였고 그 주된 결론은 다음과 같다.
본 연구에서 Matlab 언어를 사용하여 웨이블렛 필터링 및 기움(tilting) 보정 소프트웨어를 개발 하였으며 그 연구 결과는 다음과 같다. Fig.
또한 CLSM으로 측정 시에 스테이지에 놓이게 되는 팁의 틸팅 문제 때문에 이 기움을 보정하는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 우선 마모표면을 x, y 각 단계별로 프로파일을 구하여 그 프로파일의 선형직선 기울기를 구하여 전체 각각 단면에서의 기울기를 구하고 이단 면 기울기들의 평균을 구하여 이 평균기울기 만큼 마모표면의 기움을 보정하여 최종 표면을 구하였다.
되며 이를 보정해주는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 이 기움을 보정하기 위하여 마모형상을 x, y 방향으로 여러 섹션으로 나누어 2차원 프로파일 형상을 구한 후 각 섹션별로 기울어져 있는 프로파일형상을 고려하여 각각의 기울기를 구하였고 이 각각의 전체 기울기 평균치를 구하여 그 기울기 만큼 기움 보정을 하였고 그 수직한 방향도 같은 절차를 수행하여 x, y 방향으로 기움이 보정된 형상을 구하였다. 그 최종 크레이터 마모표면을 고려하여 마모체적을 표현하면 Fig.
사용된 팁은 TiCN 으로 코우팅 되어 있고 이 공구로 120분 가공하여 크레이터 마모 생성 후 CLSM을 이용하여 MBI및 HEI 를 얻을 수 있었다. Fig.

성능/효과

(1) CLSM의 HEI 이미지 데이터를 이용하여 크레이터 마모형상을 구현 할 수 있었고 웨이블렛 필터링과의 조합을 통하여 크레이터 마모를 미크론 단위로 측정할 수 있었고 이 비접촉식 마모 표면형상 생성 기술은 마모의 거동을 수월하게 나타낼 수 있다.
(2) 웨이블렛 필터링법은 크레이터 마모표면을 왜곡 없이 잘 표현 하였으며 특히 고주파의 성분을 제거하여 다단계로 부드럽게 다양한 크레이터 마모의 형상을 표현 할 수 있었다. 또한 이 방법으로 구현한 마모형상을 기준으로 마모 체적을 계산할 수 있고 1~4단계의 레벨에서는 계산된 체적이 서로 잘 일치하는 결과를 얻었다.
7의 표면이 되고 이 마모면 위의 체적을 계산하였다. 다른 레벨에서도 유사한 형상을 이용하여 계산한 결과는 레벨 1~4에서는 거의 차이가 없이 0.004㎟ 레벨 5에서는 0.0042mm3, 레벨 6에서는 0.0046mm³ 그리고 레벨 7에서는 0.0068mm3 로 체적이 약간 증가하는 형태로 계산이 되었다.
그림에서 크레이터 마모의 폭과 깊이도 비교적 미크론 단위로 정확하게 측정할 수 있었다. 또 여러 레벨에서 약간의 특성이 다른 마모형상을 구현 할 수 있었고 적절한 레벨의 자료로 마모 형상의 진전되어가는 특성을 정확하게 유추할 수 있다. 그림에서 근사 계수를 이용한 마모표면은 높은 레벨로 갈수록 스무싱을 통하여 그 방향성이 사라지고 부드럽게 나타남을 알 수 있다.
또한 이 방법으로 구현한 마모형상을 기준으로 마모 체적을 계산할 수 있고 1~4단계의 레벨에서는 계산된 체적이 서로 잘 일치하는 결과를 얻었다. 특히 이미지처리 시에 나타나는 고주파의 잡음을 웨이블렛 필터링 기법으로 충분히 체적의 오차를 줄여 스무싱 하여 나타낼 수 있었다.
성분을 제거하여 표현 할 수 있었다。, 지3). 본 연구의 주된 결과는 기존 연구와 달리 2차원 웨이블렛을 이용한 마모 형상의 구현에 있고 특히 필터뱅크를 이용하여 여러 단계에서의 다른 마모거동의 결과를 얻어 마모의 거동을 분석을 할 수 있었고 공구 경사면의 크레이터 마모의 진전 단계를 보다 실감나게 분석 할 수 있다.
최근 크레이터 마모에 대하여 비접촉식으로 3차원적으로 연구한 결과가 있다© 그러나 실험적인데 이 터 분석에 국한 되고 있으며 또한 필터링을 이용한 표면 연구도 되었으나 그 주된 내용은 bandwidth를 고려한 2차원 프로파일 연구였다② 그러나 크레이터 마모형상 연구는 저주파의 큰 파장의 형상으로 필터링 하는 문제가 필요하게 되었다 많이사용되고 있는 가우시안 필터 (Gaussian filter) 역시 미세한 bandwidth 필터의 역할을 내기에는 어려움이 있었고 특히 마모 부의 급격한 순간 돌출부를 제거하여 스무싱하는 필터링이 필요하다고 할 수 있다. 이러한 점에서 웨이블렛 분해와 역변환을 이용한 필터뱅크를 이용한 기법을 사용하면 크레이터 형상을 부드럽게 필터링 할 수 있음을 알 수 있었고 특히 비접촉식의 CLSM 하드웨어 장치를 이용하여 이미지로 형상을 얻을시피할 수 었는 이미지 잡음 성분을 이 필터링 기법을 통하여 크레이터 마모형상을 여러 레벨에서 완벽하게 구현 할 수 있었다.
또한 이 방법으로 구현한 마모형상을 기준으로 마모 체적을 계산할 수 있고 1~4단계의 레벨에서는 계산된 체적이 서로 잘 일치하는 결과를 얻었다. 특히 이미지처리 시에 나타나는 고주파의 잡음을 웨이블렛 필터링 기법으로 충분히 체적의 오차를 줄여 스무싱 하여 나타낼 수 있었다.

후속연구

(3) 본 연구는 시간에 따라 진전되어 가는 크레이터 마모의 거동 상태를 3차원적으로 쉽게 표현하여 마모가 진전되어가는 형상을 수월하게 확인할 수가 있어 공구의 마모 거동의 분석에 아주 유용하게 사용될 수 있다.

참고문헌 (14)

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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