[논문]화상처리를 이용한 유연성디스크 가공 평면구간 측정에 관한 연구

노대호; 박환서; 이홍국; 신관수; 유송민

[국내논문] 화상처리를 이용한 유연성디스크 가공 평면구간 측정에 관한 연구
A Study on the Estimation of the Flat Zone Length by using Image Processing 원문보기

한국공작기계학회지 = Journal of the Korean society of machine tool engineers, v.19 no.5, 2010년, pp.672 - 677

노대호 (경희대학교 기계공학과) , 박환서 (경희대학교 기계공학과) , 이홍국 (경희대학교 기계공학과) , 신관수 (인천대학교 기계시스템공학부) , 유송민 (경희대학교 기계공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

The goal of this study is to simplify the measurement process of the flat zone length produced by a flexible disk grinding system for the process automation. The image of workpiece in the grinding process is obtained, and the cutting speed and the feeding speed are controlled carefully to maximize the flat zone length. The gradient, the inflection point and the length of the line in the image are calculated, and the length is also measured by using a projector. Processing conditions and inversely proportional to flat zone length was changing. The flat zone length is estimated by Neural network algorithm considering the process conditions with the estimated error range as 0.06~3.61%, the Neural network algorithm for the grinding process estimation is found to be useful for building the process automation database.

Keyword

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

중기단계는 디스크의 끝부분이 공작물에 완전히 접촉하여 가공이 되므로 정상상태의 평면구간이 된다. 본 연구에서는 버를 제거하기 위한 연삭공정에서 디스크의 특성변화에 따른 평면구간을 직선구간으로 측정하기 위한 길이에 대한 측정방법들 중 투영기에서 측정한 결과를 화상처리 기법을 이용한 결과와 비교하여 그 결과를 신경망을 통하여 예측하여 데이터베이스 구축을 하는데 이바지 하고자 한다.(8.
본 논문에서는 화상처리 기법을 이용하여 특징 점의 위치를 파악하였다’ 해상도를 높이기 위하여 시편의 양 끝을 확대 촬영하여 화상처 리의 해상도를 높였다(Figs. 4~5). 카메라에서 취득한 영상을 이미지 처리하기 위하여 식 3과 같이이진화 처리를 실시한 후 처리 시간을 단축하기 위하여 시편의 위치만을 취득하여 연산을 시행하였다.

제안 방법

2로 설정 하였다. 양 특징점을 취득하여 화소의 수를 이용하여 양쪽 곡면의 부분의 길이를 연산하고 역산으로 직선구간의 길이를 산출하였다.
본 연구에서는 밀링머신을 이용, 50x80x5mm의 탄소강 (SM45C)시편을 사용하여 각각의 절삭속도, 이송속도, 디스크 각도, 절삭깊이의 인자를 주어 가공하였다. 연삭공구는 3M사의 blue diamond 형의 직경 lOOmn 디스크 연삭 공구를 사용하였다(Fig.
평면구간의 가공면을 확인하기 위하여 밀링머신의 주축에 3M사의 디스크 연삭공구를 장착하고 50x80x5mm의 시편을 가공조건의 인자(Table 2)를 주어 연삭 기공을 하였다. 가공을 마친 시편을 투영기의 테이블에 고정시키고 가공면_{을 기준으로 하여 각각의}4, p.
측정된 데이터를 Matlab를이용하여 평면구간의 길이계산을 하였다.신뢰성 있는 데이터를 확보하기 위하여 5회 반복실험을 하였다.
4~5). 카메라에서 취득한 영상을 이미지 처리하기 위하여 식 3과 같이이진화 처리를 실시한 후 처리 시간을 단축하기 위하여 시편의 위치만을 취득하여 연산을 시행하였다. 여기서 Pij 는 (ij)위치의 화소의 명도 값이다.
여기서 Pij 는 (ij)위치의 화소의 명도 값이다. 또한 길이 보정을 위하여각 이미지 취득 시 2mm의 길이의 시편을 두어 화소 당 길이를 측정하였다(Fig. 5).
본 연구에서는 연삭단계에 따라 변형이 발생하는 유연성 연삭디스크에 대하여 각 연삭조건(Cutting Speed, Feed Speed)에 따라 피삭재의 평면구간을 투영기를 통하여 측정하고 이를 화상처리하여 평면구간을 정량화하였다. 연삭 조건에 대한 실험적 고찰과 신경망의 예측을 통한 결과분석으로 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.

대상 데이터

절삭깊이의 인자를 주어 가공하였다. 연삭공구는 3M사의 blue diamond 형의 직경 lOOmn 디스크 연삭 공구를 사용하였다(Fig. 3). 가공된 시편을 Mitutoyo PJ-A3000 (Table 1) 투영기를 사용하여 특정점 위치를 측정하였다.
3). 가공된 시편을 Mitutoyo PJ-A3000 (Table 1) 투영기를 사용하여 특정점 위치를 측정하였다.

데이터처리

, , p3, p4_{점을 측정하였고} 각각의 점을 화상촬영을 하였다. 측정된 데이터를 Matlab를이용하여 평면구간의 길이계산을 하였다.신뢰성 있는 데이터를 확보하기 위하여 5회 반복실험을 하였다.

이론/모형

에지를 검출하는 많은 방법 들 중 특정한 용도에 잘 적용될 수 있으며 용도에 알맞은 에지를 검출하기 위해서 여러 차례의 실험이 요구된다. 본 실험에서는 화상이 가지고 있는 잡음 등을 제거하기 위해 Matlab을 이용하였다. 디지털 화상을 이용 배열원을 화상원(picture element) 또는 픽셀, 회소(pixel)라 부른다.
화상에서 직선과 곡선부가 만나는 지점(특징점)을 구해내기 위하여 구배 연산 방식을 사용하였다. 인접한 화소와 비교 시 연삭 작업에의한 시편의 기울어진 가공면 또는 미세하게 기울어진 부분의 영향을 피하기가 어렵다.
학습데이터의 신경망 구조는 입 력층(input layer), 은닉층(hidden layer), 출력층(output layer)으로 구성되었으며, 서로 가중치(Weight)로 연결되어진다. 입력층을 제외한 모든 층의 신경 세 표에서 각 앞층의 신경세포사이의 가중치들의 곱에 의하여 가중합 °1 구해지며 역전파법(Backpropagation)을 사용하였다. 하위 층으로부터 나온 값이 가중치와 곱해지고 다시 합쳐져 다음 층의 입력값이 된다.

성능/효과

된다. 본 실험결과 절삭속도와 평면구간 길이는 반비례의 관계를가지고 있으며(Fig. 6), 이송속도에 따른 경향의 변화는 거의 없다. 동일한 이송속도를 가지는 경우 절삭속도에 따른 평면 구간 길이의 최대, 최소 변화량의 차이는 대략 2mm 가량 발생하며, 절삭속도가 증가하면 평면구간 길이가 감소하는 원인은 연삭력(Fx)의 증가에 따른 유연성 연삭디스크의 과도한 변형으로 추정되어 진다.
(1) 적용한 가공조건에 대하여 산출한 평면구간의 길이는 반비례 적으로 변화하는 것으로 나타났다.
(2) 가공조건을 고려하여 산출한 평면구간 길이를 신경망 시스템에 적용시켜 예측한 결과 오차는 최대 3.6%로 나타나 실제 제품의 품질을 비교적 정확한 범위 내로 예측할 수 있었다.
전문가의 확보가 어려운 분야에 상시 적용시킬 수 있는 데이터베이스의 확보가 가능하여 실제 가공조건 산출에 효율적으로 활용할 수 있는 기반을 구축할 수 있었다.

참고문헌 (11)

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Yoo, S. M., 2008, "A Study on the Flexible Disk Grinding Process Parameter Prediction Using Neural Network", Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers, Vol. 17, No. 5, pp. 123-130.

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Kim, J. M., Choi, Y. W., and Chung, K. S., 2002, "MPEG Video Segmentation using Two-stage Neural Networks and Hierarchical Frame Search," The Journal of the Korea Information Science Society Vol. 27 No. 2, pp 114-125.

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