A new design for deburring tools for intersecting holes is introduced. The tool tip is mounted on a slender cantilever assembled into a circular shank. The tool tip has been design to cover ranges of exit angle and diameter ratio between intersecting holes. The design is an improvement over the previous ones by the authors. Experiments have been performed on AL6061. With the new design, mild exit burrs with exit angles greater than 45$^{\circ}$ are successfully removed. For large burrs with smaller exit angles, however, the deburring could be incomplete.
Internal capacity of a refrigerator is an important indicator for design and purchasing criteria. The components facing the internal space may have holes or gaps between parts. In traditional way, design engineers manually remodeled the parts to fill the holes and the gaps for enclosed boundary of the internal space. Then they calculated internal volume by subtracting the assembly of parts from its enclosing volume. However, filling holes and gaps is not an automated process requiring a plenty of labor and time. In this research, we have developed a voxel-based method to estimate the internal volume of a refrigerator automatically. It starts transforming all components facing the interior space into voxels and fills all holes and gaps automatically by the developed hole-filling algorithm to form a completely closed boundary of the assembly. Then, it identifies the boundary voxels that are facing to the internal voxels with any part of the component. After getting the intersection points between the boundary voxels and the surfaces of components, it generates the boundary surface of triangular facets with the intersection points. Finally, it estimates the internal volume by adding volume of each tetrahedron composed of a triangle of boundary surface and an arbitrary point.
본 논문은 무선 센서 네트워크의 경계노드를 효과적으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 경계노드는 센서 네트워크의 외부 경계 또는 홀의 경계에 존재하는 센서이다. 제안한 알고리즘은 센서의 위치정보만을 이용하여 네트워크의 경계노드를 검출한다. 또한 검출 속도를 향상시키기 위해 센서는 거리에 따라 근접한 센서와의 중첩영역을 먼저 계산한다. 알고리즘의 동작을 검증하기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션에서 현실 세계를 최대한 반영하기 위해 정해진 영역에 여러 개의 장애물을 설치하고 센서의 개수를 500~1500개 범위에서 다르게 배치하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘이 네트워크 외부 및 홀의 경계에 존재하는 경계노드들을 효과적으로 검출하는 것을 확인하였다.
For efficient deburring of burrs that form inside mechanical parts after drilling, new special deburring tool was developed specifically for the burr found at intersecting holes. In this paper, the process for finding ideal cutting conditions has been carried out to identify the efficient performance of deburring using a new tool. The burrs at the entrance and exit surface were analyzed for efficient removal. The surface roughness after deburring was also reviewed for better performance. In addition, the influence of the feed rate on deburring quality was analyzed for improved productivity. Through this process, a new deburring tool can be applied effectively to remove burrs formed at intersecting holes.
This study proposes an automated assembly performance evaluation method for prefabricated steel structures (PSSs) using machine learning methods. Assembly component images were segmented using a modified version of the receptive field pyramid. By factorizing channel modulation and the receptive field exploration layers of the convolution pyramid, highly accurate segmentation results were obtained. After completing segmentation, the positions of the bolt holes were calculated using various image processing techniques, such as fuzzy-based edge detection, Hough's line detection, and image perspective transformation. By calculating the distance ratio between bolt holes, the assembly performance of the PSS was estimated using the k-nearest neighbors (kNN) algorithm. The effectiveness of the proposed framework was validated using a 3D PSS printing model and a field test. The results indicated that this approach could recognize assembly components with an intersection over union (IoU) of 95% and evaluate assembly performance with an error of less than 5%.
In order to generate the input data for rapid prototyping, a new approach which is based on the implicit surface interpolation method is presented. In the method a surface is reconstructed by creating smooth implicit surface from unorganized cloud of points through which the surface should pass. In the method an implicit surface is defined by the adaptive local shape functions including quadratic polynomial function, cubic polynomial function and RBF(Radial Basis Function). By the reconstruction of a surface, various types of error in raw STL file including degenerated triangles, undesirable holes with complex shapes and overlaps between triangles can be eliminated automatically. In order to get the slicing data for rapid prototyping an efficient intersection algorithm between implicit surface and plane is developed. For the direct usage for rapid prototyping, a robust transformation algorithm for the generation of complete STL data of solid type is also suggested.
Gas turbines are extensively used in flight propulsion, electrical power generation, and other industrial applications. During its life span, a turbine blade is taken out periodically for repair and maintenance. This includes re-coating the blade surface and re-drilling the cooling holes/channels. A successful laser re-drilling requires the measurement of a hole within the accuracy of ${\pm}0.15mm$ in position and ${\pm}3^{\circ}$ in orientation. Detection of gas turbine blade/vane cooling hole position and orientation thus becomes a very important step for the vane/blade repair process. The industry is in urgent need of an automated system to fulfill the above task. This paper proposes approaches and algorithms to detect the cooling hole position and orientation by using a vision system mounted on a robot arm. The channel orientation is determined based on the alignment of the vision system with the channel axis. The opening position of the channel is the intersection between the channel axis and the surface around the channel opening. Experimental results have indicated that the concept of cooling hole identification is feasible. It has been shown that the reproducible detection of cooling channel position is with +/- 0.15mm accuracy and cooling channel orientation is with +/$-\;3^{\circ}$ with the current test conditions. Average processing time to search and identify channel position and orientation is less than 1 minute.
본 논문에서는 drag-sail의 수납 효율을 높이기 위해 새로운 접기 방법인 blossom method를 제안하였다. 가항력 돛을 접을수록 두께가 늘어남에 따라 발생하는 문제점을 해결하기 위해 접히는 라인에 여유 공간(offset)을 주고, offset film 라인이 교차하는 지점에는 구멍을 뚫어 film의 일그러짐을 방지하였다. 또한, blossom method의 적용 가능성을 확인하기 위해 mylar film으로 제작하여 전개 실험을 수행하였다. Blossom method를 적용할 경우, 수납부피 대비 전개면적 비인 수납비는 1: 68.64로 기존의 가항력 돛 접기 방법인 z-fold method보다 약 1.88배 향상되었으며, 전개 실험 결과 구멍이나 jamming에 의한 손상이 없는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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