A feature-based inspection planning system is proposed in this research to develop more efficient measuring methodology for the OMM(On-Machine Measurement) or CMM(coordinate Measuring Machine) for complicated workpiece having many primitive form features. This paper is proposed solution that optimum inspection sequence of the objective features. The sequences are determined by analyzing the feature information such as the nearest relationship and the possible probe-approach direction(PAD) of the features, and forming feature groups. A series of heuristic rules are developed to accomplish it. Also, each feature is decomposed into its constituent geometric elements for inspection process, and then the number of sampling points, location of the measuring points, optimum probing path are determined.
A feature-based inspection planning system is proposed in this research to develop more efficient measuring methodology for the OMM (On-machine measurement) for complicated workpiece having many primitive form features. This paper focuses on the development of the CAIP (computer-aided inspection system) methodologies. The optimum inspection sequences for the features are determined by analyzing the feature information such as the nested relations and the possible probe approaching directions of the features, and forming feature groups. A series of heuristic rules are developed to accomplish it. Also, each feature is decomposed into its constituent geometric elements, and then the number of sampling points, the locations of the measuring point, the optimum probing path are determined by applying the fuzzy logic, Hammersley's method, and the TSP algorithm. To verify the proposed methodologies, simulations are carried out and the results are analyzed.
The purpose of this paper is to establish an effective inspection system by using OMM (On-Machine Measurement) system based PC-NC. This system can reduce manufacturing lead time because part is inspected each process. Inspection process planning is accomplished by determining the number of measuring points, their location, measuring path using fuzzy logic, Hammersley method, traveling salesperson problem. Inspection with contacted sensor improve quality as inspection feature is developed to based machining feature. This method is tested by simulation and experiment, then analyzed measuring data and geometry tolerance.
In this study on machine measuring system based on solid feature was developed. This system was applied with injection mold using 3 dimensional solid modeler for verification. Developed program include pre-processor, main processor, and post processor. In pre-processor there are functions which check intersection, simulate motion of probe and calculate measuring time. Main processor generates measuring path and output NC code in Unigraphics. In post-processor functions that include evaluation of undercut or overcut and display of measuring procedure are offered. In addition analysis module for quality control of measured data on manufactured product was developed with geometric and dimensional tolerance concept. As the result developed program could get stability of system, precision of product, rapidity and cost down of manufacturing process compared with before measuring process.
As a part II of theis research, new local inspection planning strategy is proposed in this paper based on the proposed inspection feature extraction method. In the local inspection planning stage, each feature is decomposed into its constituent geometric elements for more effective inspection planning. The local inspection planning for the decomposed features are performed to determine: (1) the suitable number of measuring points, (2) their locations, and (3) the optimum probing paths to minimize measuring errors and times. The fuzzy set theory, the Hammersley's algorithm and the TSP method are applied for the local inspection planning. Also, a new collision checking algorithm is proposed for the probe and/or probe holder based on the Z-map concept. Finally, the results are simulated and analyzed to verify the effectiveness of the proposed methods.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제5권1호
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pp.60-68
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2004
The purpose of this paper is to establish an effective inspection system by using OMM (On-Machine Measurement) system based PC-NC. This system can reduce manufacturing lead time because a workpiece is inspected at every machining process and the manufacturing system which includes inspection faculty is able to realize on-line process on CNC machining center. The proposed OMM system is composed of a few algorithms for determination of inspection parameters. It is accomplished by determining the number of measuring points, their location, measuring path using fuzzy logic, Hammersley's method, TSP (Traveling Salesperson Problem) algorithm. The inspection feature applied to this system is based on machining feature. This method is tested by simulation and experiment that are analyzed measuring data and geometry tolerance.
This paper presents a method to reduce errors in registration, which is used in transformation coordinate system of the multiple measuring data. In general, the ICP algorithms and feature-based approaches are used for registration. In order to measure wrap-around object, it is necessary to change the scanning direction or set-up of the object. A fixture is made to reduce registration errors caused by inaccurate center point of tooling balls, providing the more accurate registration method. And, the motorized fixture controls rotation and tilting to get precise the measuring data and registration. The proposed motorized fixture and registration method have advantages in accurate registration and precise measurement, compared with the conventional methods.
Kim Hak-Kyeong;Jeong Nam-Su;Kim Sang-Bong;Lee Myung-Suk
Fisheries and Aquatic Sciences
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제4권1호
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pp.1-9
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2001
This paper describes a procedure extracting feature vector of a target cell more precisely in the case of identifying specified cell. The classification of object type is based on feature vector such as area, complexity, centroid, rotation angle, effective diameter, perimeter, width and height of the object So, the feature vector plays very important role in classifying objects. Because the feature vectors is affected by noises and holes, it is necessary to remove noises contaminated in original image to get feature vector extraction exactly. In this paper, we propose the following method to do to get feature vector extraction exactly. First, by Otsu's optimal threshold selection method and morphological filters such as cleaning, filling and opening filters, we separate objects from background an get rid of isolated particles. After the labeling step by 4-adjacent neighborhood, the labeled image is filtered by the area filter. From this area-filtered image, feature vector such as area, complexity, centroid, rotation angle, effective diameter, the perimeter based on chain code and the width and height based on rotation matrix are extracted. To prove the effectiveness, the proposed method is applied for yeast Zygosaccharomyces rouxn. It is also shown that the experimental results from the proposed method is more efficient in measuring feature vectors than from only Otsu's optimal threshold detection method.
Today, the size of a parcel delivery service market, which is a part of logistics, at home and abroad has been extended rapidly and its growth rate is expected to increase hereafter. At this point, when service is applied strategically in a parcel delivery service, we need to understand the feature of logistics service quality by view of customer differentiation. In this study, we try to constitute a model of the feature of logistics service, which is combined five features of service quality (Responsiveness, Empathy, Reliability, Accuracy and Tangibility) based on measuring model of SERVQUAL with logistics service, and to know the feature of logistics service from parcel delivery service by jobs with statistical tool.
In reverse engineering, data acquisition methodology can generally be categorized into contacting and non-contacting types. Recently, researches on hybrid or sensor fusion of the two types have been increasing. In addition, efficient construction of a geometric model from the measurement data is required, where considerable amount of user interaction to classify and localize regions of interest is inevitable. Our research focuses on the classification of each bounded region into a pre-defined feature shape fer a hybrid measuring scheme, where the overall procedures are described as fellows. Firstly, the physical model is digitized by a non-contacting laser scanner which rapidly provides cloud-of-points data. Secondly, the overall digitized data are approximated to a z-map model. Each bounding curve of a region of interest (featured area) can be 1.aced out based on our previous research. Then each confined area is systematically classified into one of the pre-defined feature types such as floor, wall, strip or volume, followed by a more accurate measuring step via a contacting probe. Assigned to each feature is a specific digitizing path topology which may reflect its own geometric character. The research can play an important role in minimizing user interaction at the stage of digitizing path planning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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