We describe the design and fabrication of a two-axis force/torque sensor with parallel-plate beams (PPBs) and single beams for measuring force and torque in hip-joint rehabilitation exercise using a lower rehabilitation robot. The two-axis force/torque sensor is composed of an Fz force sensor and a Tz torque sensor, which detect z direction force and z direction torque, respectively. The two-axis force/torque sensor was designed using the FEM (Finite Element Method) and manufactured using strain gages. The characteristics experiment of the two-axis force/torque sensor was carried out. The test results show that the interference error of the two-axis force/torque sensor was less than 0.64% and the repeatability error and the non-linearity of the two-axis force/torque sensor were less than 0.03%. It is thought that the developed two-axis force/torque sensor could be used for a lower rehabilitation robot.
5-axis CNC machining now is getting popular because it can deal with complex shapes such as impeller, turbine blade and propeller without additional equipment or process, proving a set of various tool orientations. CAM software related to 5-axis machining is being developed quickly so that users can take advantage of potential capacities of 5-axis machine tools. However, only a few researches can be found in the area of control strategy development for 5-axis machining. This paper proposes a 5-axis cross-coupling control system based on a novel tool orientation error model. The proposed tool orientation error model provides accurate information on the tool orientation error in real time, which in turn enables directly controlling the tool orientation accuracy. The proposed control system also employs a contour error model to calculate the contour error and reflect it in the control as well. The accuracy of the proposed tool orientation error model is verified and the performance of the 5-axis cross-coupling control system in terms of both contouring and tool orientation accuracy is evaluated through computer simulations compared with existing 5-axis control systems.
한국초전도학회 2000년도 High Temperature Superconductivity Vol.X
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pp.51-55
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2000
Using modified melt-textured grown targets, YBa$_2$Cu$_3$O$_{7-{\delta}}$ thin films were prepared by pulsed laser deposition technique at the laser energy density from 1 J/cm$_2$ to 4 J/cm$_2$. All the films showed c-axis preferred orientations, however, a-axis outgrowths on the film surface were considerably increased with an increase of the laser energy density. To examine the origin of the a-axis outgrowth formation, the microstructures of films deposited at 2 J/cm$_2$ and 4 J/cm$_2$ were investigated using X-ray diffraction, transmission electron microscopy, and high-resolution electron microscopy. It was shown that a significant number of Y$_2$O$_3$ inclusions were formed during the growth of c-axis oriented films at 4 J/cm$_2$. These inclusions formed nucleation sites for the a-axis outgrowths. It is considered that, due to the unstable growth conditions with a high flux density of incident vapor species and the strain induced by the surrounding c-axis films, the Y$_2$O$_3$ inclusions would prefer the nucleation of α-axis grains.
This paper describes the design and manufacture of a ankle two-axis force sensor of a walking assist robot for hemiplegic leg patient. The walking assist robot for the hemiplegic leg patient can safely control the robot by detecting whether the foot wearing the walking assist robot is in contact with the obstacle or not. To do so, a two-axis force sensor should be attached to the robot's ankle. The sensor is used to measure the force of a patient's ankle lower part. The two-axis force sensor is composed of a Fx force sensor, a Fy force sensor and a pulley, and they detect the x and y direction forces, respectively. The two-axis force sensor was designed using by FEM(Finite Element Method), and manufactured using by strain-gages. The characteristics experiment of the two-axis force sensor was carried out respectively. The test results indicated that the interference error of the two-axis force sensor was less than 1.2%, the repeatability error and the non-linearity of the two-axis force sensor was less than 0.04% respectively. Therefore, the fabricated two-axis force sensor can be used to measure the force of ankle lower part in the walking assist robot.
This paper describes the development of a 3-axis finger force sensor to grasp an unknown object safely in an intelligent robot's hand. In order to safely grasp an unknown object, robot's hand should measure the weight of an object and the force of grasping direction simultaneous. But, in the published papers, the grippers and hands equippd with the force sensor that could only measure the force of grasping direction, and grasped objects using their sensors. These grippers and hands can't safely grasp unknown objects, because they can't measure the weight of it. Thus, it is necessary to develop 3-axis force sensor that can measure the weight of an object and the force of grasping direction for an intelligent gripper. In this paper, 3-axis finger force sensor to grasp an unknown object safely in an intelligent robot's hand was developed. In order to fabricate a 3-axis finger force sensor, the sensing elements were modeled using parallel plate beams, and the theoretical analysis was performed to determine the size of sensing elements, then the 3-axis finger force sensor was fabricated. Also, the characteristic test of the developed 3-axis finger force sensor was performed.
This paper presents a torsional micromirror detached from PZT actuators (TMD), whose rotational motion is achieved by push bars in the PZT actuators detached from the micromirror. The push bar mechanism is intended to reduce the bending, tensile and torsional constraints generated by the conventional bending bar mechanism, where the torsional micromirror is attached to the PZT actuators (TMA). We have designed, fabricated and tested prototypes of TMDs for single-axis and dual-axis rotation, respectively. The single-axis TMD generates the static rotational angle of $6.1^{\circ}$ at 16 VDC, which is 6 times larger than that of single-axis TMA, $0.9^{\circ}$. However, the rotational response curve of TMD shows hysteresis due to the static friction between the cover and the push bar in the PZT actuator. We have shown that 63.2% of the hysteresis is due to the static friction caused by the initial contact force of the PZT actuaor. Without the initial contact force, the rotational response curve of TMD shows linear voltage-angle characteristics. The dual-axis TMD generates the static rotational angles of $5.5^{\circ}$ and $4.7^{\circ}$ in x-axis and y-axis, respectively at 16 VDC. The measured resonant frequencies of dual-axis TMD are $2.1\pm0.1$ kHz in x-axis and $1.7\pm0.1$ kHz in y-axis. The dual-axis TMD shows stable operation without severe wear for 21.6 million cycles driven by 16 Vp-p sinusoidal wave signal at room temperature.
This paper describes the development of the intelligent gripper with two 3-axis force sensor that can measure forces Fx, Fy, Fz simultaneously, for stably grasping an unknown object. In order to grasp an unknown object using an intelligent gripper softly, it should measure the force in the gripping direction and the force in the gravity direction, and perform the force control using the measured farces. Thus, the intelligent gripper should be composed of 3-axis force sensor that can measure forces Fx, Fy, Fz at the same time. In this paper, the intelligent gripper with two 3-axis force sensor was manufactured and its characteristic test was carried out. The fabricated gripper could grasp an unknown object stably. Also, the sensing element of 3-axis force sensor was modeled and designed with five parallel-plate beams, and 3-axis force sensor for the intelligent gripper was fabricated. The characteristic test of the made sensor was carried out.
In this paper, we present a machining time estimation algorithm for 5-axis high-speed machining. Estimation of machining time plays an important role in process planning and production scheduling of a shop. In contrast to the rapid evolution of machine tools and controllers, machining time calculation is still based on simple algorithms of tool path length divided by input feedrates of NC data, with some additional factors from experience. We propose an algorithm based on 5-axis machine behavior in order to predict machining time more exactly. For this purpose, we first investigated the operational characteristics of 5-axis machines. Then, we defined some dominant factors, including feed angle that is an independent variable for machining speed. With these factors, we have developed a machining time calculation algorithm that has a good accuracy not only in 3-axis machining, but also in 5-axis high-speed machining.
We proposed an axis transformation technique which reveals a distance parameter directly from optical scanning holography (OSH). After synthesis of a real-only spectrum hologram and power fringe adjusted filtering, we transform an original frequency axis to a new frequency axis using interpolation. In the new frequency axis, the filtered hologram has a single frequency which is linearly proportional to the distance parameter. Thus, the inverse Fourier transformation of the filtered hologram gives a delta function pair in the new spatial axis. Finally, we extract the distance parameter by detecting the location of the delta function pair.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1650-1669
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2017
In this study, each pixel in an ear is used as a centroid to generate a cake. Subsequently the major axis length of this cake is computed and obtained. This obtained major axis length serves as a feature to recognize an ear. Later, the ear hole is used as a centroid and a 16-circle template is generated to extract the major axis lengths of the ear. The 16-circle template extracted signals are used to recognize an ear. In the next step, a ring-to-line mapping technique is used to map these major axis lengths to several straight-line signals. Next, the complex plane vector computing technique is used to determine the similarity of these major axis lengths, whereby a solution to the image-rotating problem is achieved. The aforementioned extracted signals are also compared to the ones that are extracted from its neighboring pixels, whereby solving the image-shifting problem. The algorithm developed in this study can precisely identify an ear image by solving the image rotation and image shifting problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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