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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.10
- 수록면
- 33 - 43 (11page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2020.18.10.33
이용수
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3D 프린팅은 가정이나 사무실에서 빠르고 쉽게 완제품을 만들 수 있는 대중화된 기술이지만, 시간과 비용이 많이 소모되는 3D 프린팅 과정에서 다양한 원인으로 제품 오류가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 3D 프린팅 과정에서 제작되는 제품의 오류 발생 여부에 대해 비전 인식 기술을 통하여 실시간 검사를 수행함으로써 제작 성능을 향상한 FDM 방식 3D 프린터 개발에 대하여 설명한다. 오류 검사 및 제어를 위한 시스템 구조와 실시간 획득 영상과 모델 예상 출력물 영상을 비교하여 오류를 검출하는 비전 인식 알고리즘을 제시하였다. 또한, 실제 프린팅 과정에 외부 빛의 반사로 카메라 인식 오류가 발생할 수 있어서, 차폐 및 LED 조명을 활용하며 안정적 영상 획득 방법 등을 설명하였다. 비전 인식 검사 기능을 갖는 FDM 방식 3D 프린터를 개발하였고, 성능 분석을 통하여 2mm 이상 비정상적으로 제작하는 경우 100% 인지할 수 있음을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 3D 프린터 기술 현황
Ⅲ. 비전 인식 기반의 검사 기능을 갖는 3D 프린터 시스템
Ⅳ. 3D 프린터 개발 및 성능 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
B. Berman / 2013 / 3D printing : the new industrial revolution / IEEE Engineering Management Review 41(4):72~80
Q. Huang / 2020 / Shape Deviation Generator-A Convolution Framework for Learning and Predicting 3-D Printing Shape Accuracy / IEEE Transactions on Automation Science and Engineering 17(3):1486~1500
X. Qi / 2019 / Applying Neural-Network-Based Machine Learning to Additive Manufacturing : Current Applications, Challenges, and Future Perspectives / Engineering 5(4):721~729
L. Gao / 2019 / New Trends in Intelligent Manufacturing / Engineering 5(4):619~620
N. G. Makagonov / 2017 / Development of visual inspection systems for 3D printing / Proc. of IEEE Conf. on Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering :3~8
Q. Huang / 2020 / Shape Deviation Generator-A Convolution Framework for Learning and Predicting 3-D Printing Shape Accuracy / IEEE Transactions on Automation Science and Engineering 17(3):1486~1500
X. Qi / 2019 / Applying Neural-Network-Based Machine Learning to Additive Manufacturing : Current Applications, Challenges, and Future Perspectives / Engineering 5(4):721~729
L. Gao / 2019 / New Trends in Intelligent Manufacturing / Engineering 5(4):619~620
N. G. Makagonov / 2017 / Development of visual inspection systems for 3D printing / Proc. of IEEE Conf. on Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering :3~8
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