• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.34 no.1
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• pp.11-18
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• 2010

Tool condition monitoring (TCM) is crucial for improvement of productivity in manufacturing process. However, TCM techniques have not been applied to monitor tool failure in an industrial gear shaving application. Therefore, this work studied a statistical TCM method for monitoring gear shaving tool condition. The method modeled the vibration signal of the shaving process using beta probability distribution in order to extract the effective features for TCM. Modeling includes rectifying for converting a bi-modal distribution into a unimodal distribution, estimating the parameters of beta probability distribution based on method of moments. The performance of features obtained from the proposed method was evaluated and discussed.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1993.10a
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• pp.76-78
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• 1993

간접적인 방법으로 가공중(In process)공구상태를 감시하기 위해, 센서신호를 분석하는 방법으로 시간영역 (Time Domain) 해석과 주파수 영역(Frequency Domain)해석이 주로 이용되어 왔다. 시간영역해석의 경우 RMS,PEak Value, 평균/분산을 이용한 정적분석과 AR 모델, ARMA 모델, Kalman Filter등 동적 시계열 모델이 연구되어 왔다. 주파수영역해석의 경우 푸리에 변환 (Fourier Transform)에 의한 신호해석 기술이 주로 이용되고 있다. 그러나 푸리에 변환된 결과에는 시간정보가 포함되어 있지 않고, 국부적인 변환결과가 전체를 대표하는 성질을 가지고 있다. 이에 비해 웨이브렛(Wavelet) 변환은 고주파성분에 대해서는 시간분해능이 높고, 저주파 성분에 대해서는 주파수분해능이 높은 다중해상도 해석기술로서 국소적인 변동점을 민검하게 검지하는 것이 가능하다. 본연구에서는 엔드밀 가공중 발생하는 공구의 파손을 검출하기 위해, 전류센서로 부터 얻은 이송축 부하 전류의 변화에 웨이브렛 변환을 통해 공구의 파손을 검출하는 방법에 대한 연구결과를 소개한다.

• Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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• v.11 no.5
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• pp.142-147
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• 2012

Machining tool conditions directly affect to quality of product and productivity of manufacturing. Many researches performed for tool condition monitoring in machining process to improve quality and productivity. Conventional methods use characteristics of signal for cutting force, motor current consumption, vibration of machine tools and machining sound. Recently, diameter of machining tool is become smaller for minimizing of mechanical parts. Tool condition monitoring using conventional methods are relatively difficult because micro machining using small diameter tool has low machining load and high cutting speed. These days, the direct monitoring for tool conditions using vision system is performed actively. But, vision system is affected by external conditions such as back ground of image and illumination. In this study, minimizing technology of external conditions using distribution analysis of image data are developed in micro machining using small diameter drill and tap. The image data is gathered from vision system. Several sets of experiment results are performed to verify the characteristics of the proposed machining technology.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1993.04b
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• pp.235-241
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• 1993

생산시스템의 요소기술은 단계별로 설계, 가공, 검사에 관한것이 있으며 FMS, CIM과같은 생산시스템에서는 통가공 Cell의 효율을 극대화시키기 위한 기술로 지능화한 지능화기술은 전문가시스템(Expert System), 퍼지 이론 (Fuzzy logic)및 신경회로망(Neural Network)의 도입에 의해 활발히 이루어지고있다. 시스템의 지능화 를 위해서 가장 근간이 되는 기술은 그림 1.에 나타낸 바와 같이 지식(Knowledge) 기술과 센서(Sensor) 응용 기술이 며, 현재의 가공상태에 대한 정보는 전적으로 센서를 통해 얻어지며 상태판단은 축적된 지식을 바탕으 로 행해진다. 센서를 통해 얻어진 외부정보를 외부정보를 처리하는 인식(Recognition)이란 대상물의 존재를 아는 인지(Cognition)의 과정에서 한걸음 더 나아가 구체적인의미나 정보내용을 판정하는 것을 의미한다. 당 연구실에서는 이러한 기법들을 이용한 지능화된 공구마모/파손 감지에대한 연구를 수행중이다. 1차적으로 머시님센타의 엔드밀공정을 중심으로한 연구가 진행중이며 본 논문에서는 현재 연구실 차원에서 사용되고 있는 고가의 센서를 대체 할 수 있는 저가의 신뢰성 있는 센서의 이용에 촛점을 맞추어 패턴인식을 위한 절삭신호특성 분석 및 패턴 특성에대한 연구 결과를 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2011.06a
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• pp.125-126
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• 2011

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2001.04a
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• pp.84-87
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• 2001

The high speed machining which cam improve the production and quality has been remarkable in die/mold industry with the growth of parts and materials industries. The speed of machine tool increases, but on the other hand, the response of sensors I not being improved. Therefore, the condition monitoring techniques for the machine too, tool and workpiece in high speed machining are incomplete. In this study, characteristics of the tool edge roughness were verified from the high frequency components of cutting force signals acquired by the high speed dynamometer. Also, the experimental evaluation technique for the machinability and condition monitoring in high speed machining was established by analyzing the cutting force, acceleration and surface roughness.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.20 no.4
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• pp.223-229
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• 2003

Tool wear monitoring is an important technique in the flexible manufacturing system. This paper studies the end mill wear detection using CCD camera and pattern recognition method. When the end mill working in the machining center, the bottom edge of the end mill geometry change, this information is used. The CCD camera grab the new and worn tool geometry and the area of the tool geometry was compared. In this result, when the values of the subtract worn tool from new tool end in 200 pixels, it decides the tool life. This paper proposed the new method of the end mill wear detection.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.13 no.5
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• pp.15-29
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• 1996

공작기계의 성능향상의 기본과제인 고정도화, 고능률화, 그리고 자동화를 더욱 강력히 추진하기 위해서는 FMS의 핵심이 되는 Machining Center(MC)에서, 공작물의 자동교환장치, 공구관리장치, 자동계측장치, 절삭상태 감시장치를 보유하고, System의 자동화를 신뢰성있게 하기 위한 자동진단 장치를 포함하는 종합적인 System이 절실히 요구되고 있다. 이와같은 System으로서의 높은 정도 안정성과 신뢰성을 전제로 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1993.04b
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• pp.155-159
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• 1993

최근 많은 생산 시스템의 자동화에 있어서 기계의 상태 진단 및 감시는 설비의 중요도 및 특수성를 고려할때 매우 중요한 비중을 차지하게 되며, 생산 작업을 최적화할 수 있는적당한 제어기술의 필요성과 그에 대한 관심이 날로 증가 하고있는 실정이다. 특히 가공분야에서 많은 부분을 차지하고 있는 절삭가공작업은 기구의 구성이 복잡하고 불확정한 요인을 포함하고있으며 공구의 파손이나 채터진동에 의한 공작물의 정도의 변화가 급속히 발생하기 때문에 이를 위하여 인프로세서 감시가 절실히 요구되고 있다. 그러므로 비정상적인 절삭을 사전에 감지하여 대처함으로써 최적의 작업조 건하에서 안정된 절삭을 할 수 있고 공작기계의 유지, 보수에 경제적인 절감을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 2차원 절삭과정중에 발생하는 채터진도에 있어서 절삭 파라메타와 AE 신호와의 관계를 실험적으로 규명하며, AE를 이용한 절삭과정을 모니터링 할 수 있는 방법에 대하여 연구한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.9
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• pp.833-836
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• 2001

One of the most important technology in Factory Automation and Unmanned Automation is to construct the diagnostic system for manufacturing process. To improve the productivity in cutting process, the state of tools such as bite, drill, endmill should be monitored continuously. In this study, fuzzy logic was used to check the wear of drill in drilling process. The input variables to construct the fuzzy rules are cutting force and the rate of cutting force's change. The experiment was done with the fixed spindle speed and feed rate in cutting condition. The proposed algorithm is verified by comparing Fuzzy wear with real wear measured.