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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 385 - 397 (13page)
- DOI
- 10.7315/CDE.2023.385
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In electrode machining, determining the thickness of the shape to be processed is crucial for selecting machining conditions and tools. While legacy algorithms are proposed for measuring the thickness of given shapes, the automated identification of measurement areas in complex geometries remains challenging. This paper introduces a new approach, utilizing mesh data, to automatically segregate areas for thickness measurement in electrode shapes. The proposed method comprises four stages: mesh preprocessing, segmentation, clustering using spectral techniques, and thickness extraction. First, the mesh is aligned and segmented to isolate necessary parts. In the second step, the features of each face of the mesh is analyzed and the mesh is segmented by fusing similar faces together. In the third step, the similarity is calculated by comparing the features of the segmented meshes and spectral clustering is applied. Finally, distances between meshes within clusters are measured to compute thickness. By clustering essential components for thickness measurement, this method enables autonomous extraction of measurement parts in intricate shapes. A framework was developed by using the proposed method tested to 1274 machining samples. The test shows angular shapes are identified apparently whereas smooth cover is not correctly detected.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 방법론
4. 실험
5. 결과
6. 결론
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
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