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학술저널
저자정보
김태곤 (한국생산기술연구원) 신강우 (한국생산기술연구원) 이석우 (한국생산기술연구원)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Vol.35 No.2
발행연도
2018.2
수록면
145 - 149 (5page)
DOI
10.7736/KSPE.2018.35.2.145

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Tool wear is an essential parameter in determining tool life, machining quality and productivity. Current or power signals from motor drivers in machine have been used to estimate tool wear. However, accuracy of tool wear estimation was not enough to measure the amount of tool wear. In this study, flank wear of a drill tool was measured using vision sensor module which has zoom lens, CCD camera and image processing technique. The vision module was set up in the machine tool. Therefore, the image was acquired without ejecting the tool from the machine. Image processing techniques were used to define the cutting edge shape, tool diameter, and the wear edge on cutting rips with the proposed measuring algorithm. The automatically calculated wear value was compared with a manually measured value. As a result, the difference between the manual and the automatic methods was below 4.7%. The proposed method has an advantage to decrease the measuring time and improve measuring repeatability because the tool is measured holding chuck in a spindle.
#Cutting tool wear (절삭공구마모) #Machining monitoring (가공감시) #Vision sensor (영상센서) #Image processing (영상처리)

목차

1. 서론
2. 공구 마모 측정 장치 구성
3. 마모 측정 실험 및 결과
4. 결론
REFERENCES

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
Korea Machine Tool Manufacturers’ Association, “Machine Tool Market Forecasting for 2018,” 2017. Zhang, C. and Zhang, J., “On-Line Tool Wear Measurent for Ball-End Milling Cutter Based on Machine Vision,” Computers in Industry, Vol. 64, pp. 708-719, 2013. Kim, H.-Y., Kim, T.-G., Lee, S.-W., Yoon, H.-S., Kyung, D.-S., et al., “Development of Manufacturing System Package for CFRP Machining,” J. Korean Soc. Precis. Eng., Vol. 33, No. 6, pp. 431-438, 2016. Sick, B., “On-Line and Indirect Tool Wear Monitoring in Turning with Artificial Neutral Networks: A Review of More than a Decade of Research,” Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 16, No. 4, pp. 487-546, 2002. Martinsen, K., Downey, J., and Baturynska, I., “Human-Machine Interface for Artificial Neural Network Based Machine Tool Process Monitoring,” Procedia CIRP, Vol. 41, pp. 933-938, 2016.

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