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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김수민 (창원대학교) 정민수 (창원대학교) 박종규 (창원대학교)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제19권 제1호
발행연도
2024.3
수록면
65 - 70 (6page)
DOI
10.7746/jkros.2024.19.1.065

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Tool wear is considered an important issue in manufacturing and engineering, as worn tools can negatively impact productivity and product quality. Given that the wear status of tools plays a decisive role in the production process, measuring tool wear is a key task. Consequently, there is significant attention in manufacturing fields on the precise measurement of tool wear. Current domestic methods for measuring wear are limited in terms of speed and efficiency, with traditional methods being time-consuming and reliant on subjective evaluation. To address these issues, we developed a measurement module implementing the DeepContour algorithm, which uses image processing technology for rapid measurement and evaluation of tool wear. This algorithm accurately extracts the tool’s outline, assesses its condition, determines the degree of wear, and proves more efficient than existing, subjective, and time-consuming methods. The main objective of this paper is to design and apply in practice an algorithm and measurement module that can measure and evaluate tool wear using image processing technology. It focuses on determining the degree of wear by extracting the tool’s outline, assessing its condition, and presenting the measured value to the operator.
#Measurement Algorithm #Vision Module #Image Processing #DeepContour #Tool Wear

목차

Abstract
1. 서론
2. 공구 측정 알고리즘
3. 공구 측정 시스템 설계
4. 결론
References

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