In OLED panel production process, it is necessary to cut a part of protective film as a preprocess for lighting inspection. The current method is to recognize only the fiducial mark of the cut-out panel. Bare Glass Cutting does not compensate for machining cumulative tolerances. Even though process defects still occur, it is necessary to develop technology to solve this problem because only the Align Mark of the panel that has already been cut is used as the reference point for alignment. There is a lot of defective lighting during panel lighting test because the correct protective film is not cut on the panel power and signal application pad position. In laser cutting process to remove the polarizing film / protective film / TSP film of OLED panel, laser processing is not performed immediately after the panel alignment based on the alignment mark only. Therefore, in this paper, we performed real time inspection which minimizes the mechanism tolerance by correcting the laser cutting path of the protective film in real time using Machine Vision. We have studied calibration algorithm of Vision Software coordinate system and real image coordinate system to minimize inspection resolution and position detection error and edge detection algorithm to accurately measure edge of panel.
This is a case study of Seoul St. Mary's Hospital applying a real-time enterprise (RTE) strategy to improve customer satisfaction and operational efficiency with the main process of medical institutions. The hospital is applying an RTE strategy to get real-time information on occurrences at each contact point of the main process of the medical institution from reservation to discharge through dashboard and to resolve issues through rapid decision-making. The RTE strategy of the hospital has some summaries: First, the hospital has linked a hospital management strategy to the RTE strategy to build a patient-centered treatment process. Second, the hospital has operated a control tower for change management and implementation monitoring in the process of implementing the RTE strategy. Third, the hospital has built systematic RTE-based environment as an application program in which the nU System is linked to Business Processor Renovation (BPR) promoted from 2006 on. Fourth, the hospital is applying a strategy to improve efficiency in operating the hospital by increasing customer satisfaction, removing inefficiency and variability, and managing medical resources efficiently through the RTE strategy. Fifth, it has established an information-sharing system through authority management for each user in terms of RTE information. Sixth, it has supplemented limitations of short-term information of the RTE strategy by linking the key performance index to the cost information system in order to improve performance of the RTE strategy. Seventh, it has improved customer satisfaction and achieved higher performance in improving operational efficiency, as compared with rival hospitals, through the RTE strategy.
As real-time data of factories can be collected using various sensors, the adaptation of intelligent unmanned processing systems is spreading via the establishment of smart factories. In intelligent unmanned processing systems, data are collected in real time using sensors. The equipment is controlled by predicting future situations using the collected data. Particularly, a technology for the prediction of tool wear and for determining the exact timing of tool replacement is needed to prevent defected or unprocessed products due to tool breakage or tool wear. Directly measuring the tool wear in real time is difficult during the cutting process in milling. Therefore, tool wear should be predicted indirectly by analyzing the cutting load of the main spindle, current, vibration, noise, etc. In this study, data from the current and acceleration sensors; displacement data along the X, Y, and Z axes; tool wear value, and shape change data observed using Newroview were collected from the high-speed, two-edge, flat-end mill machining process of SKD11 steel. The support vector machine technique (machine learning technique) was applied to predict the amount of tool wear using the aforementioned data. Additionally, the prediction accuracies of all kernels were compared.
본 연구에서는 기계공업 분야에서 많이 이용되는 구조용 합금강인 Cr-Mo강 (SCM4)과 쾌삭강(SUM31, SUM24L)과의 이종강봉 마찰용접에서 소성변형중에 발생된 초 기 AE량과 용접 품질(강도)제어 사이에 역시 정량적 상관성이 성립함을 용접 회전수, 용접에너지, 용접 업셋 및 용접 시간 등을 매개 변수로 하여 실험과 계산을 통해 입증 하고, 이를 상관식의 95% 신뢰성을 확인한 후, 본 연구의 최종 목적으로서, 마찰용접 평가의 자동화가 이루어지게 하였다.
일반적인 기계나 자동차 등의 제조업 조립공정은 공정별 흐름에 근접센서, 바코더, RFID, ZigBee, Bluetooth, 무선 센서 네트워크 등의 유무선 정보 수집 장치를 활용하여 실시간으로 공정 진행 정보를 네트워크를 통하여 상위의 제조 실행 시스템 MES(Manufacturing Execution System) 서버로 수집하는 방식으로서 공정의 흐름을 파악하고 생산량을 점검하기에 적합하나 개별 작업자의 해당 작업장 내에서의 작업 누락이나 동선 파악을 위한 실시간 위치 추적은 어려운 실정이다. 이를 극복하기 위하여, 작업자 공구의 실시간 위치 추적시스템 도입을 통해 공구의 위치 및 궤적을 실시간으로 분석하여 작업자에게 일관된 작업 순서를 지시하고 작업의 누락 및 가감을 체크한다면, 비숙련공이나 실수에 의해서 조립공정에서 발생할 수 있는 조립불량을 작업자에게 실시간으로 알려주거나 사전에 차단하여 생산성 및 품질향상을 이룰 수 있다. 이를 위하여, 전동공구의 기계적인 진동 및 무선통신 노이즈를 제거하고 측정신호의 정밀도 향상을 위하여 칼만필터를 적용한 UWB(Ultra Wide Band) 삼변측량 기반의 실시간 공구 위치 추적 센서시스템을 개발하였고 이동평균필터에 비해 약 21%의 무선측정 성능개선을 통하여 그 효용성을 증명하였다.
The paper deals with the real time sensing of a chatter vibration in grinding machine line of automobile bearings using machine black box. The chatter vibration plays bad role in machining quality such as high roughness as well as tool life and machine failure. In this paper, the vibration signals of the automobile hub bearing in the grinding process are shown in the time domain and frequency domain. Through the vibrational signals, chatter vibration badness is detected using machine black box. Therefore, machine black box can be applied to the real time detection of the grinding process in engineering fields.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.4098-4116
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2020
Mobile devices such as smartphones are very attractive targets for augmented reality (AR) services, but their limited resources make it difficult to increase the number of objects to be recognized. When the recognition process is scaled to a large number of objects, it typically requires significant computation time and memory. Therefore, most large-scale mobile AR systems rely on a server to outsource recognition process to a high-performance PC, but this limits the scenarios available in the AR services. As a part of realizing large-scale standalone mobile AR, this paper presents a solution to the problem of accuracy, memory, and speed for large-scale object recognition. To this end, we design our own basic feature and realize spatial locality, selective feature extraction, rough pose estimation, and selective feature matching. Experiments are performed to verify the appropriateness of the proposed method for realizing large-scale standalone mobile AR in terms of efficiency and accuracy.
An expert scheduling system on real time basis for computer-aided manufacturing systems has been developed. In developing expert scheduling system, the most time-consuming job is to obtain rules from expert schedulers. An efficient process of obtaining rules directly form the schedules produced by expert schedulers is proposed. By the process, a set of complete and minimal set of rules is obtained. During a real time scheduling, when given information on possible values of elements, the rules produce possible values of decision elements, where logical explanations of the result may be offered in terms of chaining rules. The learning and scheduling processes have been simulated with an automated manufacturing line engaged in the production of circuit boards.
The purpose of this research is to develop a new real-time process control system. In this paper, a theoretical method for acquiring the control limit of cutting process(cutting surface) according to the required value(geometric tolerance) based on geometrical relations was propsed. In particular, the three following points are amphasized. Firstly, the process control was based on the cutting process, and the control limit was determined from the analysis of geometrical relations. Secondly, AMGD(Actual Measured Geometrical Deviation) was used as a new substitute value in process analysis. Thirdly, fuzzy reasoning was introduced to get the control limit flexibility according to the variations in the required value and general consideration of each measurememnt items.
Roll forming refers to the production of long plate-molded products, such as panels, pipes, tubes, channels, and frames, by continuously causing the bending deformation to thin plates using rotating rolls. As the roll forming method has advantages in terms of mass production because of its excellent productivity, the size of the roll forming industry has been continuously increasing and the roll forming method is increasingly being used in diverse industrial fields as a very important processing method. Furthermore, as the roll forming method mainly depends on the continuous bending deformation of the plate materials, the time and the cost of the heterogeneous materials developed in the process are relatively large when considered from the viewpoint of plastic working because many processes are continuously implemented. The existing studies on roll forming manufacturing have reported the loss of large amounts of time and materials when the raw materials or product types were changed; further, they have stated that the use of this method can hardly guarantee the uniformity of the formed shapes and the consistency in terms of size and cannot detect all the defects occurring during the mass production and related to the dimensions. Therefore, in this research, a real-time process data-based smart roll forming method that can be applied to multiple products was studied. As a result, a roll forming system was implemented that remembers and automatically sets the changes in the finely adjusted values of the supplied quantities of individual heterogeneous materials so that the equipment setting changing time for heterogeneous material replacements or changes in the products being produced can be shortened. It also secures the uniformity of the products so that more competitive and precise slide-rail products can be mass-produced with improvements in the quality, price, and productivity of the products.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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