The automatic die polishing machine by liquid honing has been developed and experimented on the surface of machined die. The goal of development in the automatic die polishing machine by liquid honing is to increase the accuracy and the productivity in die polishing. To reach this goal, the polishing machine consists of the automatic measuring device for contour of die, the nozzle and pumping system to spray the powder mixed with liquid, and the 3-axis guides. Before polishing, the measuring device with a semiconductor laser scans the surface of mould to get the data of contour. The data store a PC and use to control the nozzle head to move above a couple of centimeters on the machined surface of die. The experimental parameters are the spraying time, the pressure, the size of abrasive grain and the mixing ratio between abrasive grain and liquid. The surface roughness is measured on the polished die which are SKDl 1 and Al7075 machined by NC. The surface roughness indicates the values of Rmax 0.5${\mu}{\textrm}{m}$ for Al7075 and Rmax 1.4${\mu}{\textrm}{m}$ for SKDl 1. It reduces the polishing time significantly and reduces the monotonous work for labors. As the results, the liquid honing system is useful method to apply for the die polishing and the automatic die polishing machine using liquid honing shows that it's very effective processing ability.
An effective die-polishing robot system is developed. ATC (Automatic Tool Change), tool posture angle control, and robot program for polishing application are developed and integrated into a robotic system that consists of a robot, pneumatic grinding tool, and grinding abrasives (papers and special films). ATC is specifically designed to exchange whole grinding tool set for complete unmanned operation. A tool posture angle control system is developed for the tools to maintain a specified skew angle rather than right angle on the surface for best finishing results. A PC and the robot controller control ATC and tool posture angle. Also, there have been more considerations on enhancing the performance of the system. Elastic material is inserted between the grinding pad and the holder for better grinding contact. Robot path data are generated automatically from the NC data of previous machining process.
This paper describes a method for digitizing the compound surfaces which are comprised of several unknown feature shapes such as base surface, and draft wall. From the reverse engineering's point of view, the main step is to digitize or gather three-dimensional points on an object rapidly and precisely. As well known, the non-contact digitizing apparatus using a laser or structured light can rapidly obtain a great bulk of digitized points, while the touch or scanning probe gives higher accuracy by directly contacting its stylus onto the part surface. By combining those two methods, unknown features can be digitized efficiently. The paper proposes a digitizing methodology using the approximated surface model obtained from laser-scanned data, followed by the use of a scanning probe. Each surface boundary curve and the confining area is investigated to select the most suitable digitizing path topology, which is similar to generating NC tool-paths. The methodology was tested with a simple physical model whose shape is comprised of a base surface, draft walls and cavity volumes.
WPAN(Wireless Personal Area Networks)에서는 현재 동작중인 PNC(Piconet Coordinator)가 피코넷을 떠나거나 종료하고자 할 때, 피코넷 내의 PNC 능력을 가진 디바이스에게 PNC 역할을 양도할 수 있다. 그러나 WPAN의 권고안에서는 PNC 핸드오버를 위한 PNC 후보 선택에 대해서는 디바이스 성능 정보를 비교하여 선택하는 방안만을 기술되어 있으며, 이에 대한 구체적인 선택 방법은 포함하고 있지 않다. 본 논문에서는 피코넷 NC가 피코넷 내의 다른 디바이스에게 PNC 기능을 양도하게 될 때에 피코넷의 데이터 처리성능을 최적화 될 수 있게 PNC 수용 디바이스 개수와 밀집도를 고려하여 PNC를 선택하는 방안에 대해 제안한다. 수치 해석의 결과에서 보면 디바이스들이 집중되어 있을수록 평균 데이터 처리량이 증가되는 것을 나타내었고, 최고 두 배까지 향상되었다. 따라서 PNC 후보 선발시 서비스 디바이스 개수와 밀집도를 같이 고려해야만 피코넷 성능을 높일 수 있다.
Machine tool errors have to be characterized and predicted to improve machine tool accuracy. Therefore, it is very important to assess errors in machine tools. Volumetric error analysis has been developed by many researchers. This paper presents a useful technique for analyzing the volumetric errors in machine tools using the ball bar. The volumetric error model is proposed in specific vertical machining center and the program is developed for generating NC code, acquiring the ball bar data, and analyzing the volumetric errors. The developed system assesses the volumetric errors such as positional, straightness, squareness, and back lash. Also this system analyzes the dynamic performance such as servo gain mismatch. The radial data acquired by ball bar on 3D space is used for analyzing these errors. It is convenient to test the volumetric errors on 3D space because all errors are calculated at once. The developed system has been tested using an actual vertical machining center.
Semantic interpretation of the relationship between noun compound (NC) elements has been a challenging issue due to the lack of contextual information, the unbounded number of combinations, and the absence of a universally accepted system for the categorization. The current models require a huge corpus of data to extract contextual information, which limits their usage in many situations. In this paper, a new semantic relations interpreter for NCs based on novel lightweight binary features is proposed. Some of the binary features used are novel. In addition, the interpreter uses a new feature selection method. By developing these new features and techniques, the proposed method removes the need for any huge corpuses. Implementing this method using a modular and plugin-based framework, and by training it using the largest and the most current fine-grained data set, shows that the accuracy is better than that of previously reported upon methods that utilize large corpuses. This improvement in accuracy and the provision of superior efficiency is achieved not only by improving the old features with such techniques as semantic scattering and sense collocation, but also by using various novel features and classifier max entropy. That the accuracy of the max entropy classifier is higher compared to that of other classifiers, such as a support vector machine, a Na$\ddot{i}$ve Bayes, and a decision tree, is also shown.
Madusanka, Nuwan;Choi, Yu Yong;Choi, Kyu Yeong;Lee, Kun Ho;Choi, Heung-Kook
한국멀티미디어학회논문지
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제20권2호
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pp.205-215
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2017
The brain magnetic resonance images (MRI) is an important imaging biomarker in Alzheimer's disease (AD) as the cerebral atrophy has been shown to strongly associate with cognitive symptoms. The decrease of volume estimates in different structures of the medial temporal lobe related to memory correlates with the decline of cognitive functions in neurodegenerative diseases. During the past decades several methods have been developed for quantifying the disease related atrophy of hippocampus from MRI. Special effort has been dedicated to separate AD and mild cognitive impairment (MCI) related modifications from normal aging for the purpose of early detection and prediction. We trained a multi-class support vector machine (SVM) with probabilistic outputs on a sample (n = 58) of 20 normal controls (NC), 19 individuals with MCI, and 19 individuals with AD. The model was then applied to the cross-validation of same data set which no labels were known and the predictions. This study presents data on the association between MRI quantitative parameters of hippocampus and its quantitative structural changes examination use on the classification of the diseases.
It is well known that the five-axis machining has advantages of tool accessibility and machined surface quality when compared with conventional three-axis machining. Traditional researches on the five-axis tool-path generation have addressed interferences such as cutter gouging, collision, machine kinematics and optimization of a CL(cutter location) or a cutter position. In the paper it is presented that optimal CL data for a face-milling cutter moving on a tool-path are obtained by incorporating TSS(tool swept surface) model. The TSS model from current CL position to the next CL position is constructed based on machine kinematics as well as cutter geometry, with which the deviation from the design surface can be computed. Then the next CC(cutter-contact) point should be adjusted such that the deviation conforms to given machining tolerance value. The proposed algorithm was implemented and applied to a marine propeller machining, which proved effective from a quantitative point of view. In addition, the algorithm using the TSS can also be applied to avoid cutter convex interferences in general three-axis NC machining.
Shoe with leather upper such as safety and golf shoe requires a roughing process where the upper is roughed fur helping outsole to be cemented well. It is an important and basic process for production of leather shoe but is not automated yet. Thus, there are problems that the defect rate is high and the quality of roughed surface is not uniform. In order to solve such problems, the interest in automation of roughing process is being increased and this paper introduces CAM system for 5-axis automatic roughing machine as one part of automation of roughing process. The CAM system developed interpolates a B-spline curve using points measured from the Roughing Path Measurement System. The B-spline curve is used to generate the tool path and orientation data fer a roughing tool which has not only stiffness but also flexibility to rough the inclined surface efficiently. For productivity, the upper of shoe is machined by side of the roughing tool and tool offset is applied to the roughing tool for machining of inclined surface. The generated NC code was applied to 5-axis polishing machine for the test. The upper of shoe was roughed well along the roughing path data from CAM and the roughed surface was proper fur cementing of the outsole.
As a new standard for performance measurement, NEMA NU2-2001 was presented recently. In this study, I investigated the spatial resolution, sensitivity, scatter fraction, and noise equivalent count ratio (NECR) in order to know the information of physical characteristics and system performance of GE discovery ST using this new standard. Bismuth germinate crystals ($6{\times}6$ array, $6.3mm{\times}6.3mm{\times}30mm$) were used in discovery ST (energy window:375-650 keV, coincidence window:11.7 nsec). To measure the sensitivity, five aluminum sleeves (Data Spectrum Corp., Chapel Hill, NC., USA, thickness:1.25 mm)-NEMA sensitivity phantom- filled with F-18 solution were used. Successive measurements in 2D and 3D acquisition mode were made with a line source at the center of transaxial field of view and 10 cm off from the center until the count was over 500,000. Spatial resolution was estimated using a point source (F-18, 0.1 mCi) at different locations in the FOV. Scatter fraction and NECR was tested using a NEMA scatter phantom. Dynamic data were acquired for 7 half-lives using F-18 solution. And true to background ratio was averaged at last three frames when the random rate was as small as ignorable for the calculation of scatter fraction. We anticipate this overall evaluated results could be used for the quality assurance and optimized image acquisition for clinical research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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