We present an innovative real-time laser welding monitoring technique employing the correlation analysis of the plasma plume optical emission generated during the process. The plasma optical radiation emitted during Nd:YAG laser welding of S45C steel samples has detected with a Photodiode and analyzed under different process conditions. The discrete DC voltage difference, filter methods and wavelet transform has been used to decompose the optical signal into various discrete series of sequences over different frequency bands. Considering that wavelet analysis can decompose the optical signals, extract the characteristic information of the signals and define the defects location accurately, it can be used to implement process-control of laser welding.
A process monitoring procedure using a correlated variable is presented when a lower specification limit is given on the performance variable. Every item is inspected with a variable correlated with the performance variable. When an item is rejected in the screening inspection, the process is checked for change using the mean and variance of measurements of the correlated variable for n preceding items including the rejected one. The performance variable is assumed to be normally distributed. A linear relationship between the performance and surrogate variables is assumed with normally distributed error term. The monitoring procedure is designed so that the prespecified outgoing quality can be attained.
Both in-process quality control and reliability of the weld is one of the major concerns is applying friction welding. No reliable nondestructive monitoring method is available at present to determine the weld quality particularly in process of production. So that, this paper presents an experimental examination and quantitative analysis for the effects of initial acoustic emission(AE) counts on the weld strength relating to the rotating speed as a new approach which attempts finally to develop an on-line quality monitoring system design for friction welds using AE techniques. As one of the important results, it was well confirmed that the initial AE counts occurring during plastic deformation period of welding were quantitatively correlated with reliability at 95% confidence level to the joint strength of welds, tube-to-tube (SM 20 C to STS 304) and then an AE technique using the initial AE counts can be reliably applied to in-process strength monitoring of the weld.
Lee, Jungeon;Baek, Adrian M. Chung;Kim, Namhun;Kwon, Daeil
Smart Structures and Systems
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제29권6호
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pp.767-775
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2022
Metal additive manufacturing (AM), also known as metal three-dimensional (3D) printing, produces 3D metal products by repeatedly adding and solidifying metal materials layer by layer. During the metal AM process, products experience repeated local melting and cooling using a laser or electron beam, resulting in product defects, such as warpage, cracks, and internal pores. Such defects adversely affect the final product. This paper proposes the in situ monitoring-based warpage prediction of metal AM products with experimental feature extraction. The temperature profile of the metal AM substrate during the process was experimentally collected. Time-domain features were extracted from the temperature profile, and their relationships to the warpage mechanism were investigated. The standard deviation showed a significant linear correlation with warpage. The findings from this study are expected to contribute to optimizing process parameters for metal AM warpage reduction.
As the advanced packaging technology developing, Copper electro-plating processing has be wildly utilized in the semiconductor interconnect technique. Chemical solution monitoring methods, including PH and gravity measurement exist in industry, but economical and practical real-time monitoring has not been achieved yet. Red-green-blue (RGB) color sensor can successfully monitor the condition of $CuSO_4$ solution during electric copper plating process. Comparing the intensity variations of the RGB data and optical spectroscopy data, strong correlation between two in-situ sensors have shown.
본 연구는 RFID 기술을 이용하여 소각재 재활용 공정의 정보를 효율적 관리하고, 정확한 데이터를 이용하는 일원화된 시스템을 구축하기 위하여 데이터 모니터링 시스템을 설계하고자 한다. 이를 위하여 데이터베이스를 구축하고 이를 관리하는 시소러스 검색 모델을 개발하였으며, 모니터링 시스템의 RFID 모델을 설계하였다. 안정적인 소각재 재활용을 위한 데이터 모니터링 시스템의 개발은 산업체 전반에 걸쳐있는 기계화, 수작업화 된 공정을 실시간 자동화 공정으로 개발하는 효율적인 방법이 될 것이다.
Laser-welded Tailored Blank is the hottest thing in many automobile companies. But they demand on weld quality, reproducibility, and formability. So it is the great problem of automation of laser welding process. Therefore, it is requested to construct on-line process monitoring system on high accuracy. The light which is emitted from plasma and spatter in laser welding was detected by photo-diodes. It was found that the light intensity depends on welding speed. laser power, and flow rate of assist gas. The relationship between the plasma and spatter and the weld quality can be used for on-line laser weld monitoring systems.
We propose a prediction method of the pollutant and a synchronous classification of the current state of SOx emission in the power plant. We use the auto-regressive with exogeneous (ARX) model as a predictor of SOx emission and use a radial basis function network (RBFN) as a pattem classifier. The ARX modeling scheme is implemented using recursive least squares (RLS) method to update the model parameters adaptively. The capability of SOx emission monitoring is utilized with the application of the RBFN classifier. Experimental results show that the ARX model can predict the SOx emission concentration well and ARX modeling parameters can be a good feature for the state monitoring. in addition, its validity has been verified through the power spectrum analysis. Consequently, the RBFN classifier in combination with ARX model is shown to be quite adequate for monitoring the state of SOx emission.
The characteristics of antimony implants are relatively well-known. Antimony has lower diffusion coefficient, shorter implantation range, and smaller scattering as compared with conventional dopants such as phosphorous and arsenic. It has been commonly used in the doping of buried layer in Bi-CMOS process. In this paper, characteristics and appropriate condition of monitoring in antimony implant beam tuning using Sb$_2$O$_3$were investigated to get a reliable process. TW(Thema Wave) and R$_{s}$(Sheet Resistance) test were carried out to set up condition of monitoring for stable operation through the periodic inspection of instruction condition. The monitoring was progressed at the point that the slant of R$_{s}$ varied significantly to Investigate the variation of instruction accurately.
Polishing work of a free-curved surface die demands simple and repetitive operations but requires a considerable amount of time for high precision. In out previous study, to reduce the polishing time and solve the problem of the shortage of skilled workers, the automatic polishing system was developed. However, in the polishing process of die, workers have to stay still in factory to monitor the polishing process for a long time in the poor environment. Therefore, this study proposes the remote operation and monitoring system of the automatic polishing robot. The developing system offer worker monitoring functions and teleoperating functions, as following: system state check, manual manipulation mode, automatic mode, manual teaching mode, automatic teaching mode, simulation by virtual manufacturing device. And automatic teaching system is developed to easily obtain a teaching data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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