• 제목/요약/키워드: NC machine

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머시닝센터에서 볼 엔드밀가공으로 고능률, 고정밀도 제고를 위한 표면가공 조건 (Cutting Condition for Improving Cutting Efficiency and Accuracy by Ball Endmill on a Machining Center)

  • 윤종학
    • 한국생산제조학회지
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    • 제7권3호
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    • pp.99-103
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    • 1998
  • The curved surface machined by plate end mill causes a excess non-cutting volume, in these cases ball end mill is used for the curved surfaces. This study is aimed to obtain the optimum cutting conditions of various cutting speed, table speed, tool diameter, radius of curvature roughness on the conditions of various cutting speed, tool diameter, radius of curvature when machining the curved surface using the ball end mill. After designing curve rates, obtaining NC data by CAD/CAM system through CC-Cartesian method and transferred the data through DNC system, we machined the specimens by the CNC machining center, The surface roughness of specimens was measured by surface roughness tester and CNC 3D coordinate measuring machine. The cutting condition were the same as follow velocity; 15, 20, 25 30m/min, feed rate;40, 60, 80, 100m/min and radius of curvature; 30,40,50,60mm, tool diameters; ø8, ø12, ø16, ø 20mm. Analizing the working results, we can acquire the optimum cutting condition of curved specimen at the cutting velocity of 20~25m/min and the feed rate of 80mm/min. As the same cutting condition the best surface roughness was showed at ø16mm of the tool diameter. But the tool diameter was smaller than ø8mm. we could improve for the surface roughness by controlling the cusp.

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지르코니아 코어와 전장용 세라믹의 결합 강도에 대한 표면 처리 방법 평가 (Evaluation of surface treatment methods on the bond strength of veneer ceramic to the zirconia core)

  • 이광영;홍민호
    • 대한치과기공학회지
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    • 제42권3호
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    • pp.213-219
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    • 2020
  • Purpose: This study aimed to identify the impact of physical surface roughing with a polishing tool onto the pre-sintering yttria-stabilized tetragonal zirconia polycrystals (TZP) core and liner treatment for chemical bonding on the bond strength of TZP core and veneering ceramic. Methods: Overall, 80 specimens were classified into two groups (non-liner, NL; and usingliner, UL ) depending on the use of liner, and these two groups were then subclassified into four groups depending on the polishing tool used. (1) Non-liner groups: NS, non-liner+stone point; NC, non-liner+carbide bur; NP, non-liner+paper cone point; NT, non-liner+silicon point. (2) Using-liner groups: US, using-liner+stone point; UC, using-liner+carbide bur; UP, usingliner+paper cone point; UT, using-liner+silicon point. The pre-sintering surface roughing values and shapes were observed, and after burning up the veneering ceramic, the shear bond strength was measured using a universal testing machine. For significance testing, a one-way analysis of variance and Tukey's multiple comparison test were conducted. An optical microscope was used to observe the fracture plane, and the following results were obtained. Results: Surface roughness NP (4.09±0.51 ㎛) represented a higher value than other groups (p<0.001). In shear bond strength, NS (35.21±1.44 MPa) of the NL group showed the highest bond strength (p<0.001). The UL group did not show a statistically significant difference between groups (p=0.612). Conclusion: Our study findings reveal that the bond strength of TZP core and veneering ceramic was improved by pre-sintering physical surface treatment than by chemical bonding with liner surface treatment.

Faster R-CNN을 이용한 갓길 차로 위반 차량 검출 (Detecting Vehicles That Are Illegally Driving on Road Shoulders Using Faster R-CNN)

  • 고명진;박민주;여지호
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.105-122
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    • 2022
  • 최근 5년간 고속도로에서 발생한 사망 사고의 통계를 살펴보면, 고속도로 전체 사망자 중 갓길에서 발생한 사망자의 사망률이 약 3배 높은 것으로 나타났다. 이는 갓길 사고 발생 시 사고의 심각도가 매우 높다는 것을 보여주며, 갓길 차로 위반 차량을 단속하여 사고를 미연에 방지하는 것이 중요하다는 것을 시시한다. 이에 본 연구는 Faster R-CNN 기법을 활용하여 갓길 차로 위반 차량을 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. Faster R-CNN 기법을 기반으로 차량을 탐지하고, 추가적인 판독 모듈을 구성하여 갓길 위반 여부를 판단하였다. 실험 및 평가를 위해 현실세계와 유사하게 상황을 재현할 수 있는 시뮬레이션 게임인 GTAV를 활용하였다. 이미지 형태의 학습데이터 1,800장과 평가데이터 800장을 가공 및 생성하였으며, ZFNet과 VGG16에서 Threshold 값의 변화에 따른 성능을 측정하였다. 그 결과 Threshold 0.8 기준 ZFNet 99.2%, Threshold 0.7 기준 VGG16 93.9%의 검출율을 보였고, 모델 별 평균 검출 속도는 ZFNet 0.0468초, VGG16 0.16초를 기록하여 ZFNet의 검출율이 약 7% 정도 높았으며, 검출 속도 또한 약 3.4배 빠름을 확인하였다. 이는 비교적 복잡하지 않은 네트워크에서도 입력 영상의 전처리 없이 빠른 속도로 갓길 차로 위반 차량의 검출이 가능함을 보여주며, 실제 영상자료 기반의 학습데이터셋을 충분히 확보한다면 지정 차로 위반 검출에 본 알고리즘을 활용할 수 있다는 것을 시사한다.