3D 프린터의 시장 규모가 증가되는 시점에서 출력물에 대한 정밀도와 모터에 의한 작업속도는 매우 중요한 사항 중 하나이다. 본 논문에서는 PLC 장비와 아두이노 CNC의 동일 출력물 비교를 위해서 CURA 프로그램을 이용하여 동일 출력물의 G-code를 생성하였으며, NC File로 변환 후, 각각의 장비에 펜을 부착하여 A4 용지에 특정 결과물을 출력하였다. 그 결과, 출력 시간이 PLC 장비의 경우 1m 39s, 아두이노 CNC의 경우 2m 5s로 측정되었으며 2D 출력물이 두 장비에서 동일하게 출력되는 것을 확인하였다.
Purpose: The purpose of this study was to assess precision of crown prostheses that were fabricated by using 2 kinds of bur or 3 kinds of bur. Methods: The crowns were fabricated by using the first molar of the right maxillary in this study. The abutments that were prepared were scanned by using a scanner and designed by using CAD software. Based on the crown design, NC data were created with CAM software. The created NC data were used while fabricating the crown prostheses by using 5-axis milling machine. Scanning was done for the internal and external surface of the completed crown prostheses and 3-dimensional measurement was conducted for precision assessment. Results: The $RMS{\pm}SD$ value for the external surface of the crown prostheses that was fabricated by using two burs and three burs were $28.5{\pm}4.1{\mu}m$ and $19.1{\pm}2.8{\mu}m$, respectively; and the value for two burs were bigger than that for three burs with statistical significance (p<0.001). The $RMS{\pm}SD$ value for the internal surface of the crown prostheses that was fabricated by using two burs and three burs were $14.9{\pm}1.9{\mu}m$ and $13.3{\pm}2.5{\mu}m$, respectively; and the value for two burs were bigger than that for three burs but with no statistical significance. Conclusion: Based on this study, the prostheses that were fabricated by using 3 bur presented better stability compared to those that were fabricated by using 2 bur and statistically significant difference was found only in the external surface.
이 연구의 목적은 글라스 아이오노머 시멘트의 표면 보호가 미세경도와 마모저항성에 미치는 효과를 알아보고자 하는 것이다. 글라스 아이오노머와 레진강화형 글라스 아이오노머를 사용하려 각각 60개의 시편을 제작하였다. 각 시편을 표면 보호를 시행하지 않은 경우, 나노필러가 함유된 표면 보호재, 필러가 함유되어 있지 않은 표면 보호재에 따라 20개씩 나누었다. $37^{\circ}C$ 증류수에 24시간 보관한 후 각 군당 10개의 시편은 비커스 미세경도를 측정하였고, 10개의 시편은 마모 시험을 시행한 후 마모된 깊이를 측정하였다. 표면보호를 시행한 군들보다 표면 보호를 시행하지 않은 군들이 높은 표면경도를 보였다. 글라스아이오노머와 레진강화형 글라스아이오노머 모두에서 표면 보호를 시행한 경우에 마모저항성이 더 증가하였지만 유의한 차이는 아니었다. 나노필러의 유무는 마모도에 유의한 영향을 미치지 못하였다.
After the US government declared 3D printing technology a next-generation manufacturing technology, there have been many practical studies conducted to expand 3D printing technology to manufacturing technologies, called AMERICA MAKES. In particular, the Keck Center, located at the University of Texas at El Paso, has studied techniques for easily combing the 3D stacking process with space mobility and expanded these techniques to simultaneous staking techniques for multiple materials. Additionally, it developed convergence manufacturing techniques, such as direct inking techniques, in order to produce a module structure that combines electronic circuits and components, such as CUBESET. However, in these studies, it is impossible to develop a unified system using traditional independent through simple sequencing connections. This is because there are many problems in the integration between the stacking modeling of 3D printers and post-machining, such as thermal deformations, the precision accuracy of 3D printers, and independently driven coordinate problems among process systems. Therefore, in this paper, the integration method is suggested, which combines these 3D printers and subsequent machining process systems through an Internet-based cloud. Additionally, the sequential integrated system of a 3D printer, an NC milling machine, machine vision, and direct inking are realized.
In this paper, we present the gouging and collision-free tool-path generation for manufacturing model propellers using the 5-axis NC machine. Because it takes much time to generate tool-paths when we use general purpose CAD/CAM systems, a specific system would be necessary for marine propellers. Overall manufacturing process is composed of two steps: roughcut and finishcut steps. The roughcut is conducted using only 3-axis for efficient machining and the finishcut is done using 5-axis for avoiding collision. The tool-path that might happen to gouging is searched and the tool position is also decided for avoiding interference between the tool and the propeller blades. The present algorithm is applied extensively to the surface piercing propellers. Some results are demonstrated for its validation.
조선분야에서 CNC, 혹은 CAM이 사용되는 분야는 주로 강재 절단, 프로펠러 제작 자동화와 수조 실험용 모델제작에 관한 것이며 대학에서는 대부분 선형과 구조 설계용 CAD 연구를 수행하고 있고 CAM 분야는 활성화되어 있지 않은 편이다. 본 문에서는 Pro/Engineer CAD 시스템으로 3차원 선체 형상을 모델링 하고 이를 CNC 공작기계로 제작하는 과정을 수행하고 부수적으로 이기종 소프트웨어간 데이터 교환을 위한 중립 데이터 양식에 관한 기초 조사연구도 하였다. CIM 과정에서 소프트웨어간의 형상 정보 교환 시 IGES, STEP을 사용할 수 있으나 본 연구에 적용된 CAM s/w에서 STEP을 인식할 수 없어 IGES를 사용하였고 TRIMC VMC 공작기계의 제작물 크기에 제한이 있어 작은 규모의 선박 모형(prototype) 가공을 수행하였다.
Custom-tailored products are meant by the products having various sizes and shapes to meet the customer's different tastes or needs. Thus fabrication of custom-tailored products inherently involves inefficiency. To minimize this inefficiency, a new paradigm is proposed in this work. In this paradigm, different parts are grouped together according to their sizes and shapes. Then, representative shape of each group is derived and it will be used as the work-piece from which the parts in the group are machined. Once a new product is ordered, the optimal work-piece is selected through making similarity comparisons of new product and each representative shape. Then an effective NC tool-path is generated to machine only the different portions between the work-piece and the ordered product. The efficient machining conditions are also derived from this shape difference. By machining only the different portions between the work-piece and the ordered product, it saves time. Similarity comparison starts with the determination of the closest pose between two shapes in consideration. The closest pose is derived by comparing the ray distances while one shape is virtually rotated with respect to the other. Shape similarity value and overall similarity value calculated from ray distances are used for grouping. A prototype system based on the proposed methodology has been implemented and applied to the grouping and machining of the shoe lasts of various shapes and sizes.
Five-Axis machines can generate undesirable defects such as the undercutting and overcutting errors that frequently occur in the three-axis machining process. It is therefore necessary to develop a program for NC-code generation, whereby the cutter posture is considered to decrease the occurrence of defects. In previous studies, the Easy-Impeller CAM(E-ICAM), an automatic CAM program used for the five-axis machining of impellers, was developed; however, when E-ICAM is used to machine an impeller, it is possible to gouge the hub and blade. Therefore, the aim of this study is the establishment of a formula for each type of endmill to minimize gouging according to the cutter posture, in consideration of several factors that affect accuracy in the machining of an impeller. This study also aimed to improve the performance and accuracy of E-ICAM in the manufacturing of impellers.
The extruder screw is a part for extruding material in a injection molding machine. The screw's geometrical shape can mathematically be described by a sweep surface which is constructed by sweeping a section curve composed of a few circular arcs, along a helical guide curve. In the paper we developed a dedicated CAD system which basically is parametric in a sense that the system initially takes several design parameters to construct the geometric elements including the final sweep surface of the screw as well as section & guiding curves, along with feasibility check of the input parameter values, without further user interaction. The system has been developed as a built-in module onto a commercial CAD system, which can further incorporate additional NC-out functions with ease.
Over the past decade, researchers were able to solve complex medical problems as well as acquire deeper understanding of entire issue due to the availability of machine learning techniques, particularly predictive algorithms and automatic recognition of patterns in medical imaging. In this study, a technique called transfer learning has been utilized to classify Magnetic Resonance (MR) images by a pre-trained Convolutional Neural Network (CNN). Rather than training an entire model from scratch, transfer learning approach uses the CNN model by fine-tuning them, to classify MR images into Alzheimer's disease (AD), mild cognitive impairment (MCI) and normal control (NC). The performance of this method has been evaluated over Alzheimer's Disease Neuroimaging (ADNI) dataset by changing the learning rate of the model. Moreover, in this study, in order to demonstrate the transfer learning approach we utilize different pre-trained deep learning models such as GoogLeNet, VGG-16, AlexNet and ResNet-18, and compare their efficiency to classify AD. The overall classification accuracy resulted by GoogLeNet for training and testing was 99.84% and 98.25% respectively, which was exceptionally more than other models training and testing accuracies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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