Microscopic examination of the morphology of wear debris is an accepted method for machine condition and fault diagnosis. However wear particle analysis has not been widely accepted in industry because it is dependent on expert interpretation of particle morphology and subjective assessment criteria. This paper was undertaken to analyze the morphology of wear debris for machine condition diagnosis of the lubricated moving surfaces by image processing and analysis. The lubricating wear test was performed under different sliding conditions using a wear test device made in our laboratory and wear testing specimen of the pin-on-disk-type was rubbed in paraffine series base oil. In order to describe characteristics of debris of various shape and size, four shape parameters (50% volumetric diameter, aspect, roundness and reflectivity) have been developed and outlined in the paper. A system using such techniques promises to obviate the need for subjective, human interpretation of particle morphology in machine condition monitoring, thus to overcome many of the difficulties in current methods and to facilitate wider use of wear particle analysis in machine condition monitoring.
As semiconductor process was highly integrated, particle contamination became a major issue. Because particle contamination is related with process yields directly, particles with a diameter larger than half pitch of gate should be controlled. PBMS (Particle beam mass spectrometry) is one of powerful nano particle measurement device. It can measure 5~500 nm particles at ~ 100 mtorr condition in real time by in-situ method. However its usage is restricted to research filed only, due to its big device volume and high price. Therefore aperture changeable aerodynamic lenses (ACALs) which can control particle focusing characteristics by changing its aperture diameter was proposed in this study. Unlike conventional aerodynamic lenses which changes particle focusing efficiency when operating condition is changed, ACALs can maintain particle focusing efficiency. Therefore, it can be used for a multi-monitoring system that connects one PBMS and several process chambers, which greatly improves the commercialization possibility of the PBMS. ACALs was designed based on Stokes number and evaluated by numerical method. Numerical analysis results showed aperture diameter changeable aerodynamic lenses can focus 5 to 100 nm standard particles at 0.1 to 10 torr upstream pressure.
Objectives: The principal aim of this study is to provide fundamental data for suggesting substantial management plan of personal air sampler by investigating current situation of work environment monitoring service provider. Materials and Methods: The questionnaires regarding a personal air sampler were sent by electronic mail to 150 institutions, except for 22 institutions which are out of business or closed temporarily, among total 172 domestic work environment monitoring service providers designated by Ministry of Employment and Labor based on 2013. The institutions which did not reply to the questionnaire for 30 days were required directly by phone call. Finally 97 institutions gave an answer to the questionnaire and therefore the respondence rate was 65%. Results: The normal operation rate of personal air sampler exceeded 70% in all the types (particle, gas and both combination) in terms of purchased year. Furthermore the personal air sampler purchased recently showed a trend of high operation rate compared to the personal air sampler purchased previously. The distribution patterns of personal air sampler In terms of manufacturers were Gillian>MSA>SKC for particle, Gillian>SKC>AMETEK for gas and Gillian>MSA>Casella for both combination, respectively. As a result, it was found that the personal air sampler manufactured by Gillian company was utilized the most in domestic work environment monitoring service provider regardless of types of personal air sampler. Conclusions: Based on the results obtained from this study, the normal operation rate according to types of personal air sampler was as follows: 94% for personal air sampler for collecting particle only, 93% for personal air sampler for collecting gas only and 89% for collecting both particle and gas. Overall, the numbers of personal air sampler possessed and operated normally in domestic work environment monitoring service provider were 5,458 and 5,062, which indicates the normal operation rate of personal air sampler in total aspect is 93%.
Objectives: 3D printing technologies have become widely developed and are increasingly being used for a variety of purposes. Recently, the evaluation of 3D printing operations has been conducted through chamber test studies, and actual workplace studies have yet to be completed. Therefore, the objective of this study was to determine the emission of volatile organic compounds(VOCs), metals, and particles from printing operations at a workplace. This included monitoring conducted at a commercial 3D printing service workplace where the processes involved material extrusion, material jetting, binder jetting, vat photo polymerization, and powder bed fusion. Methods: Area samples were collected with using a Tenax TA tube for VOC emission and MCE filter for metals in the workplace. For particle monitoring, Mini Particle Samplers(MPS) were also placed in the printer, indoor work area, and outdoor area. The objective was to analyze and identify particles' size, morphology, and chemical composition using transmission electron microscopy with energy dispersive spectroscopy(TEM-EDS) in the workplace. Results: The monitoring revealed that the concentration of VOCs and metals generated during the 3D printing process was low. However, it also revealed that within the 3D printing area, the highest concentration of total volatile organic compounds(TVOC) was 4,164 ppb at the vat photopolymerization 3D printing workplace, and the lowest was 148 ppb at the material extrusion 3D printing workplace. For the metals monitoring, chromium, which, is carcinogenic for humans, was detected in the workplace. As a characteristic of the particles, nano-sized particles were also found during the monitoring, but most of them were agglomerated with large and small particles. Conclusions: Based on the monitoring conducted at the commercial 3D printing operation, the results revealed that the concentration of VOCs and metals in the workplace were within Korea's occupational exposure limits. However, due to the emission of nano-sized particles during 3D printing operations, it was recommended that the exposure to VOCs and metals in the workplace should be minimized out of concern for workers' health. It was also shown that the characteristics of particles emitted from 3D printing operations may spread widely within an indoor workplace.
The particle counter compared with the turbidimeter provides good precision and sensitivity and can get the characteristics of particulates effectively. The purpose of this study is to provide the application of particle counter in sand and activated carbon filters. The particle count by size could be more easily sense when the water quality is changed by the influent of high turbidity or algae. We could decide the optimal backwashing cycles and detect the efficiencies of filters by monitoring the total particle count of effluent in sand and activated carbon filters.
We present an implementation of particle filter algorithm for global localization and kidnap recovery of mobile robot. Firstly, we propose an algorithm for efficient particle initialization using sonar line features. And then, the average likelihood and entropy of normalized weights are used as a quality measure of pose estimation. Finally, we propose an active kidnap recovery by adding new particle set. New and independent particle set can be initialized by monitoring two quality measures. Added particle set can re-estimate the pose of kidnapped robot. Experimental results demonstrate the capability of our global localization and kidnap recovery algorithm.
The morphological analysis of wear particle is a very effective means for machine condition monitoring and fault diagnosis. In order to describe morphology of various wear particle, the wear test was carried out under different experimental conditions. And fractal descriptors was applied to boundary and surface of wear particle with image processing system. These descriptors to analyze shape and surface wear particle are shape fractal dimension and surface fractal dimension. The shape fractal dimension can be derived from the boundary profile and surface fractal dimension can be determined by sum of intensity difference of surface pixel. The morphology of wear particles can be effectively obtained by two fractal dimensions.
The morphological analysis of wear particle is a very effective means fur machine condition monitoring and fault diagnosis. In order to describe morphology of various wear particle, the wear test was carried out under friction experimental conditions. And fractal descriptors was applied to boundary and surface of wear particle with image processing. These descriptors to analyze shape and surface of wear particle are shape fractal dimension and surface fractal dimension. The boundary fractal dimension can be derived from the boundary profile and surface fractal dimension can be determined by sum of intensity difference of surface pixel. The morphology of wear particles can be effectively obtained by two fractal parameter.
The morphological analysis of wear particle is a very effective means for machine condition monitoring and fault diagnosis. In order to describe morphology of various wear particle, the wear test was carried oui under friction experimental conditions. And fractal descriptors was applied to boundary and surface of wear particle with image processing system. These descriptors to analyze shape and surface wear particle are share fractal dimension and surface fractal dimension. The boundry fractal dimension can be derived from the boundary profile and surface fractal dimension can be determined b)r sum of intensity difference of surface pixel. The morphology of wear particles can be effectively obtained by two fractal dimensions.
수질오염이 심각해지면서 수자원의 이용을 어렵게 하며 수자원의 관리를 위해 사용되는 시간적 기술적 경제적 부하도 증대시키고 있다. 그러므로 본 논문에서는 간단하고 신속하게 수질을 파악 할 수 있는 미규제 수질인자($E_{260}$과 입자수)를 도입하여 정수공정의 효율성을 평가하고자 하였다. 탁도저감을 목적으로 주입하는 알루미늄에 의해 용존성 알루미늄의 잔존량이 증가하는 경향이 있으므로 탁도 모니터링만으로는 안전한 수질을 기대하기가 어려움을 명확히 알 수 있었으며, 잔존알루미늄의 농도를 모니터링 하는 대신 간단 신속하게 분석할 수 있는 $E_{260}$인자를 이용할 수 있음을 밝혔다. 또한 탁도 뿐만 아니라 용존성 비소화합물의 모니터링에도 $E_{260}$은 효율적으로 사용되었다. 수처리공정의 효율을 개선하기 위해 수처리제의 교환을 고려할 때에도 탁도 자료만으로는 질적인 개선정도를 평가하기 어려웠으나, 수중의 입자를 계수함으로써 재선정도의 평가가 용이해져 적절한 수처리제의 선택을 가능하게 하므로 수질개선과 경제적 절약을 모두 달성하게 하였다. 따라서 효율적인 정수처리 뿐만 아니라 수자원의 관리 측면에서도 이들 인자는 매우 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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