본 논문은 CNC 밀링머신을 이용한 절삭가공 등 2축시스템의 위치제어 시스템을 대상으로 한다. 기존의 제어방식은 크게 독립축제어와 상호결합제어로 분류할 수 있다. 독립축제어는 두 축의 통합된 운동을 각각의 독립된 축에 대한 추적제어를 수행하여 원하는 공구경로의 위치 정밀성을 향상시키고자 하는 것이고, 상호결합제어는 지령경로에 대한 추적성능보다는 현재의 윤곽오차를 감소시키는 방향으로 제어입력을 인가하여 가공윤곽의 오차를 감소시키는데 주목적이 있다. 또한 최근의 작업공정의 고속화 경향은 윤곽오차를 감소시키면서도 추적성능이 우수한 제어방식을 요구하고 있다.(중략)
CNC공작기계의 두 서보축을 대상으로 가공 정밀도를 향상시키기 위한 신경망 윤과제어 알고리즘을 제안한다. 이 연구에서는 두 축 상호간에 미치는 영향을 신경망의 학습 능력을 이용하여 보상하고자 한다. 윤곽제어를 위해서는 매 샘플링 주기마다 윤곽오차를 계산하여하나, 윤곽오차는 직선경로를 이동하는 경우 쉽게 계산가능하나 원호, 인볼루트곡선등 비선형 경로를 가공하는 경우에는 정확하게 계산하기 힘들다. 먼저 이 논문에서는 임의의 비선형 곡선경로에 대하여도 윤곽오차를 정확히 구해낼 수 있는 새로운 윤곽오차 모델링 방법을 제안다. 또한 이러한 윤곽오차에 대한 항을 포함하는 성능지수를 정의하고, 신경망 윤곽제어를 위한 온라인 학습법칙을 유도한다. 이러한 신경망윤곽제어기의 사용으로 시스템이 비선형 특성을 가지거나 외부 환경이 변화하는 경우에도 좋은 윤곽제어 성능을 유지할 수 있다.
이 논문에서는 CNC 머시닝 센터의 두 서보축을 대상으로 가공정밀도를 유지하면서 최고의 이송속도로 가공 속도를 증가시키는 퍼지 제어 기법을 제안한다. 또한 기존의 오차 모델링 방식이 아닌 비선형 궤적에서도 적용이 가능한 최근의 윤곽오차 모델을 사용한다. 퍼지 소속함수의 입력 변수가 허용 오차에 따라 스케링되고 이송속도와 윤곽오차와의 관계를 퍼지제어룰에 기초하여 허용 오차안에서 매 시간마다 보다 빠른 이송속도를 찾는다. 모의 실험 결과들이 제안한 방법이 기존의 고정된 이송속도를 사용하는 방법과 유사한 윤곽오차를 보이면서도 빠른 가공을 할 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 윤곽선의 다각근사화시 발생하는 오차신호를 표본화하고 표본화된 신호를 부호화하기 위한 새로운 변환을 제안한다. 제안하는 방법은 다각근사화시 발생하는 윤곽선의 단편들이 완만한 곡선의 형태를 갖고 양 끝점이 0이라는 특징을 고려해서 르장드르 다항식에 기반한 새로운 변환을 제안한다. 제안한 방법은, 기존의 방법인 이산여현변환, 이산정현변환 등과 변환부호화 이득면에서 비교해 볼 때 우수한 결과를 얻었다.
본 논문에서는 다각형 기반 윤곽선 부호화를 위한 새로운 정점 선택 기법을 제안한다. 객체의 모양을 효율적으로 표현하기 위해서 정점 선택 과정에서 기존의 최대 거리 척도뿐만 아니라 곡률 정보를 이용한다. 제안된 기법은 두 단계 과정으로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는 곡률이 큰 윤곽선 화소들을 CSS (curvature scale space)를 이용하여 키 정점(key vortices)으로 선택한다. 이 점들은 객체의 윤곽선을 여러 개의 부분 윤곽선(contour segment)들로 나누며, 각 부분 윤곽선은 양 끝점이 인접한 두 개의 키 정점인 하나의 열린 윤곽선으로 독립적으로 처리된다. 두 번째 단계에서는 각각의 부분 윤곽선에서 주어진 허용 오차(D/sub max//sup */)를 만족하면서 최소 개수의 정점을 선택하기 위해 순차적 정점 선택 기법을 이용하여 정점을 선택한다. 그리고 선택된 정점들은 오차 영역 면에서 최적의 위치를 찾기 위해 동적 프로그래밍(DP : dynamic programming) 기법을 사용하여 조정된다. 제안된 기법과 기존의 기법들의 근사 성능을 비교하기 위해 실험 결과를 제시한다.
The growing need for higher precision and productivity in manufacturing industry has lead to an increased interest in computer numerical control (CNC) systems. It is well known fact that the cross-coupling controller (CCC) is an effective method for contouring applications. In this paper, a multi-axis contour error controller (CEC) based on a contour error vector using parametric curve interpolator is introduced. The contour error vector is a vector from the actual tool position to the nearest point on the desired path. The contour error vector is the closest error model to the contour error. The simulation results show that the CEC is more accurate than the conventional CCC for a biaxial motion system. In addition, the experimental results on 3-axis motion system show that the CEC is simply applied to 3-axis motions and contouring accuracy is significantly improved.
The higher precision is demanded in modem manufacturing and it requires the more accurate servo controller. Cross-coupling control (CCC) has been developed to improve contouring motion. In this paper we introduce a new nonlinear CCC that is based on contour-error-vector using a parametric curve interpolator. A vector from the actual tool position to the nearest point on the desire path is directly adopted. The contour-error-vector is determined by constructing a tangential vector of nearest point on desired curve and determining the vector perpendicular to this tangential vector from the actual tool position. Moreover, the vector CCC can apply directly and easily to free-form curves include convex and concave form. The experimental results on a three-axis CNC machine center show that the present approach significantly improves motion accuracy in multi-axis motion
내용 기반 부호화에서는 장면내의 객체를 독립된 단위로 부호화를 수행하므로, 객체의 모양, 질감, 움직임등의 정보가 중요한 부호화 대상이 된다. 특히, 객체의 모양정보를 나타내는 윤곽선은 전체 정보량의 큰 부분을 차지하면서 주관적 화질에 커다란 영향을 끼치므로 부호화시 심각한 왜곡이 발생하지 않도록 해야한다. 본 논문에서는 윤곽선 부호화를 위해 윤곽선 다각근사화와 이때 발생하는 오차신호를 보상하기 위해 이를 변환 부호화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는, 윤곽선의 다각 근사화시 발생하는 윤곽선의 단편들이 완만한 곡선의 형태를 갖고 오차신호의 양 끝점이 0이라는 특징을 고려해서, 르장드르 다항식에 기반한 새로운 기저를 설계해서 오차신호를 변환한다. 제안한 방법은, 원, 타원 등의 합성영상에 적용했을 경우 이산 여현 변환, 이산 정현 변환 등에 비해 변환부호화 이득면에서 전반적으로 우수한 결과를 얻었고, 자연영상에 적용했을 경우에도 이산 여현보다 우수한 결과를 얻었으며, 이산 정현변환과 대등한 결과를 얻었다.
본 논문에서는 PDP내에서 의사 윤곽이 발생할 가능성이 큰 화소를 찾고 대상 이미지에 따라 적응적으로 그 효과를 보상하는 방법을 제안한다. 우선 이미지의 화소 값 정보만을 이용해서 간단하면서 효과적으로 화소 값의 분포를 이용해서 화질의 저하를 야기하는 화소를 찾는 방법을 제안하였다. 다음으로 선택된 후보 화소 군을 특정영역으로 트리 구조를 통해서 그룹화하고 그 영역에서만 계조 수를 감소시킨다. 이 과정에서 의사 윤곽이 발생하는 영역에 한해서만 계조 감소가 필요하므로 전체 이미지가 아닌 그룹화 된 영역을 대상으로만 국한해서 계조 수를 감소시킨다. 마지막으로 계조 수 감소로 생긴 오차와 트리 구조를 이용한 그룹화로 생긴 오차를 오차 확산 기법을 이용해서 사람 눈에 잘 띄지 않게 한다. 제안한 기법은 정지 영상의 화소 값을 바꿈으로써 객관적인 화질의 손해 보는 대신에 의사 윤곽이 감소된 영상을 얻는다. 모의실험을 통해서 제안하는 의사 윤곽 제거 기법이 낮은 계산 복잡도를 가지면서 기존 방법들 보다 효과적으로 의사 윤곽을 제거함을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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