This paper presents an algorithm of optimal cutting tool selection for machining of the point-based surface that is defined by a set of surface points rather than parametric polynomial surface equations. As the ball-end and fillet-end mills are generally used for finish machining in a 3-axis computer numerical control machine, the algorithm is applicable for both cutters. The optimum tool would be as large as possible in terms of the cutter radius and/or corner radius which maximise (s) the material removal rate (i.e., minimise (s) the machining time), while still being able to machine the entire point-based surface without gouging any surface point. The gouging are two types: local and global. In this paper, the distance between the cutter bottom and surface points is used to check the local gouging whereas the shortest distance between the surface points and cutter axis is effectively used to check the global gouging. The selection procedure begins with a cutter from the tool library, which has the largest cutter radius and/or corner radius, and then adequacy of the point-density is checked to limit the accuracy of the cutter selection for the point-based surface within tolerance prior to the gouge checking. When the entire surface is gouge-free with a chosen cutting tool then the tool becomes the optimum cutting tool for a list of cutters available in the tool library. The effectiveness of the algorithm is demonstrated considering two examples.
원격 및 가상환경에서 사용자의 동작에 따른 3D 모델을 제공하기 위해 light detection and range (LiDAR)로 측정된 3D point cloud로 사용자의 3D 모델이 생성되어 원격 및 가상환경에 사용자의 모습이 제공된다. 하지만 3D 모델을 생성하기 위해서는 사용자의 신체 전부가 측정된 3D point cloud가 필요하다. 사용자의 신체 전체를 측정하기 위해서는 적어도 두 개 이상의 LiDAR가 필요하다. 두 개 이상의 LiDAR을 사용할 경우에는 LiDAR을 사용할 공간과 LiDAR를 구비하기 위한 비용이 발생한다. 단일 LiDAR로 3D 모델을 생성하는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 단일 LiDAR에서 측정된 3D point cloud를 이용하여 3D 모델을 생성하는 방법이 제안된다. End-to-End 기반 Convolutional Neural Network (CNN) 모델로 측정된 3D point cloud를 분석하여 사용자의 체형과 자세를 예측하도록 학습한다. 기본자세를 취하는 동안 수집된 3D point cloud로 기본이 되는 사용자의 3D 모델을 생성한다. 학습된 CNN 모델을 통하여 측정된 3D point cloud로 사용자의 자세를 예측하여 기본이 되는 3D 모델을 수정하여 3D 모델을 제공한다.
산화환원 전위차 적정에 있어, 수치미분법으로 얻은 적정곡선의 2차 미분이 0이 되는 점을 얻어 종말점으로 삼을 때, 그 오차의 성격을 전자계산기를 사용하여 계산하였다. 그 결과로부커 당량점이 포함되는 시약첨가량의 어느 부분에 당량점이 존재하는 가에 따라 종말점의 오차가 변화함을 알 수 있다. 오차는 그 중심점에서 당량점이 벗어남에 따라 증가하여 최대 오차는 첨가량의 약 1/2이다. 따라서 수치미분법으로 영 2차미분점을 얻는 경우에는 적정곡선의 최대 기울기의 점을 얻어 두 값을 비교해 보는 것이 바람직스럽다. 또 종말점 부근에서는 묽은 시약을 사용하여 적정하는 방법으로 오차를 작게 할 수 있다.
이 논문은 잡음환경에서 음성인식률 향상을 위한 끝점 검출 방법에 대해 소개한다. 제안된 방법은 엔트로피와 음성의 하모닉 검출을 이용해 음성 구간과 비음성 구간을 검출한다. 음성의 스펙트럴 에너지에 대한 엔트로피를 사용하여 끝점검출을 하게 되면 비교적 높은 SNR 환경(SNR 15dB)에서는 성능이 우수하나 잡음환경의 변화에 따라 음성과 비음성의 문턱값이 변화 하여 낮은 SNR환경(SNR 0dB)에서는 정확한 끝점 검출이 어렵다. 본 논문은 낮은 SNR 환경(0dB)에서도 정확한 끝점을 검출할 수 있도록 음성의 스펙트럴 엔트로피와 하모닉 성분을 검출하여 끝점을 검출하는 방법을 제안한다. 실험결과 기존의 엔트로피만을 이용한 방법보다 개선된 성능을 보였다.
A theoretical study is presented for the end-point holding control of a one-link flexible arm, whose base is subjected to a lateral fluctuation. The arm is clamped on a rigid hub mounted directly on the shaft of d.c. servomoter. The tip position is measured by a gap sensor fixed in space isolated from the system vibration. The arm is controlled so as to make the end point stay precisely at its initial position even if the base is fluctuated.
The performance of conventional robot arms is inhibited by trade-off between speed and accuracy. Because these systems measure only joint angles, in spite of slow speed, they must rely on a stiff structure in order to attain positioning accuracy. Lightweight links would allow faster motion, but their flexibility would also produce positioning errors. This research is involved with the development and evaluation of an End-point Control System whose major goal is to compensate for link deflections and thus mitigate the speed versus accuracy conflict in conventional manipulator.
Etching Process, one of the most important process in semiconductor fabrication, has input control part of which components are pressure, gas flow, RF power and etc., and plasma gas which is complex and not exactly understood is used to etch wafer in etching chamber. So this process has not real-time feedback controller based on input-output relation, then it uses EPD(End Point Detection) signal to determine when to start or when to stop etching. Various type EPD controller control etching process using EPD signal obtained from optical intensity of etching chamber. In development EPD controller we concentrate on compensation of this signal intensity and setting the relative signal magnitude at first of etching. We compensate signal intensity using neural network learning method and set the relative signal magnitude using fuzzy inference method. Potential of this method which improves EPD system capability is proved by experiences.
In this research work, an algorithm development on tracking end-point of aerial work platform with jib profile and bend-linked boom was carried out to find the X, Y and Z direction value using coordinate transformation matrix. This matrix consists of device status value(length and angle) based on camera position axis, which are sent from device controller PLUS+1 by CAN protocol. These values are used to measure the distance and angle from the camera to the end-point. Using these distance and angle value, monitoring system controls FAN/TILT/ZOOM status of camera to get an adequate scene of workplace. This program was written in Java, C# and C for mobile device. These results provide the information to the aerial work device for secure operation.
This paper provides the end-point positioning of a single-link flexible robot arm by inverse dynamics. The system is composed of a flexible arm, the mobile ballscrew stage as an arm base, a DC servomotor as an actuator, and a computer. Actuator voltages required for the model of a flexible arm to follow a given tip trajectory are formulated on the basis of the Bermoullie-Euler beam theory and solved by applying the Laplace transform method, and computed by the numerical inversion method proposed by Weeks. The mobile stage as the arm base is shifted so that the end-point follows the desired trajectories. Then the trajectory of end-point is measured by the laser displacement sensor. Here, two kinds of functions are chosen for the given tip trajectories. One is what is called the bang-bang acceleration profile and the other is the Gaussian velocity profile.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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