The assessment of machined surface is difficult because the freeform surface must be evaluated by surface fairness as well as dimensional accuracy. In this paper, the methodology of freeform surface generation using measured data on the machine tool is presented. The reliability of measured points data is obtained by measuring error compensation. The compensated data are formulated through Non-uniform G-spline surface modeling. In order to improve the surface fairness, the generated model si smoothened by parameterization The validity and usefulness of the proposed method are examined through computer simulation and experiments on the machine tool.
In this study surface modeling .method with 3D curve net is proposed. For surface modeling, ship hull was divided into several parts, Generated surface was loaded general purpose CAD program through IGES file format, and the quality of generated surface model was checked by CATIA's internal function. Lastly it is tried to find a method for improving the accuracy of surface connection by using the blending method in CATIA and the result was discussed.
작물의 생육 상태와 스트레스를 탐지하기 위한 유용한 변수 중 하나인 지표면온도(LST)는 열화상 카메라의 소형화와 무인기(UAV)의 발달로 인해 식생 군락 및 지역적 규모에서 취득할 수 있게 되었다. 무인기에 장착된 열화상 카메라로 관측한 LST(LSTUAV)는 습도, 풍속과 같은 기상인자, 관측기기, 그리고 지표 상태에 따라 영향을 받으나 다양한 기상 조건과 작물의 생육 단계에서 측정된 LSTUAV의 정확도 평가는 부족한 실정이다. 본 연구의 목적은 지상에 고정된 열적외선 센서에서 관측된 LST(LSTGround)를 이용하여 다양한 기상 조건과 작물의 생육 상황에서 LSTUAV의 정확도를 평가하는 것이다. 마늘 작물을 대상으로 LSTUAV 관측을 수행하였으며, 상대습도, 절대습도, 돌풍, 그리고 식생지수에 따른 LSTUAV 정확도를 평가하였다. 센서 간의 편향을 최소화한 경우 상대습도가 60%를 초과하는 조건에서 관측된 LSTUAV의 평균제곱근오차는 2.565℃로 상대습도 60% 이하에서 관측된 LSTUAV의 평균제곱근오차(1.82℃) 보다 정확도가 낮았으며, 절대습도에 대한 결과도 상대습도와 유사했다. 이는 대기 중의 습도가 LSTUAV의 정확도에 영향을 미친다는 것을 의미한다. 따라서 LSTUAV를 관측은 상대습도가 60% 이하의 조건에서 수행되는 것을 권고한다. 반면, 돌풍이나 식생 피복률의 영향은 통계적으로 유의하지 않았다. 이것은 무인기 비행이 안정적으로 가능한 조건에서 LSTUAV는 식생의 상태를 반영한 신뢰성 있는 값을 도출한다는 것을 의미한다. 본 연구의 결과는 농업 분야에서 LSTUAV의 정확도를 이해하고 활용하는데 도움이 될 것이다.
Currently existing high-accuracy and high-speed die sets used in reciprocal press create scratches at the surface of guide posts, steel balls, and bushes due to vertical movement of balls with point-contacts between inner surface of bushes and guide posts. Consequently, accuracy of the die set and the life span of the metal mold are reduced. However, those scratches could reduce the pre-load of the steel ball. This research designed and developed a groove-type die set which improves life span of the die set by eliminating point-contacts of steel balls with guide posts. The guide post consisted of a steel-ball retainer, a steel-ball retainer stopper, a guide bush, a guide pin, a snap ring, and a spring. The steel-ball retainer has 72 holes with 8 columns of 9 holes in each column. The inner surface of the guide bush was grinded(surface roughness: $Ra\;\\;0.2{\mu}m$, accuracy: $0\;{\sim}\;-0.002mm$) after NC turning and heat treatment. Also, a line of small intermediate pocket was processed inside of the guide bush for lubrication and elimination of foreign materials. Guide grooves of steel balls were processed using a wire EDM(Electrical Discharge Machining) after heat treatment. With such a design of the guide post stated above, loads against steel balls could be dispersed greatly by the line contacts through the guide groove between the guide post and the guide bush, and the life span of the guide post could be expanded semi-permanently.
Compact Network Real-Time Kinematic (RTK) is a method that combines compact RTK and network RTK, and it can effectively reduce the time and spatial de-correlation errors. A network RTK user receives multiple correction information generated from reference stations that constitute a network, calculates correction information that is appropriate for one's own position through a proper combination method, and uses the information for the estimation of the position. This combination method is classified depending on the method for modeling the GPS error elements included in correction information, and the user position accuracy is affected by the accuracy of this modeling. Among the GPS error elements included in correction information, tropospheric delay is generally eliminated using a tropospheric model, and a combination method is then applied. In the case of a tropospheric model, the estimation accuracy varies depending on the meteorological condition, and thus eliminating the tropospheric delay of correction information using a tropospheric model is limited to a certain extent. In this study, correction information modeling accuracy performances were compared focusing on the Low-Order Surface Model (LSM), which models the GPS error elements included in correction information using a low-order surface, and a modified LSM method that considers tropospheric delay characteristics depending on altitude. Both of the two methods model GPS error elements in relation to altitude, but the second method reflects the characteristics of actual tropospheric delay depending on altitude. In this study, the final residual errors of user measurements were compared and analyzed using the correction information generated by the various methods mentioned above. For the performance comparison and analysis, various GPS actual measurement data were collected. The results indicated that the modified LSM method that considers actual tropospheric characteristics showed improved performance in terms of user measurement residual error and position domain residual error.
We improved the antenna efficiency of the Taeduk Radio Astronomy Observatory (TRAO) 13.7-m radio telescope by adjusting the antenna panels based on digital photogrammetric measurements. First of all, we measured the surface accuracy of the main reflector of this antenna at three elevation angles of $35^{\circ}$, $45^{\circ}$, and $60^{\circ}$. We performed a total of four sets of the photogrammetric measurements and panel adjustments. When adjusting the panels, we positioned the antenna to the zenith and applied the measured data sets at the elevation of $45^{\circ}$. We found that the antenna surface accuracy has been improved by a factor of ~ 3 times after the final adjustment in comparison with the value before the adjustments. And we also found that the antenna surface accuracy tended to be slightly better at the elevation angles of $35^{\circ}$ and $60^{\circ}$ than that at the elevation angle of $45^{\circ}$. After the final panel adjustment, the aperture and beam efficiencies of the telescope have has been improved from 35% to 44%, and from 41% to 51%, respectively.
Purpose: The purpose of this study is to compare and analyze the accuracy of single crowns based on the type of occlusal surface. Methods: A single crown wax pattern was fabricated in three types of occlusal surface. The prepared wax pattern was replicated with silicone, and stone was injected to create a stone model. The prepared specimens were scanned using a model scanner. Scans were classified into three groups, and each scan was performed six times to analyze the trueness and precision of a single crown. In addition, only the occlusal surface area was analyzed for trueness and precision. Data were analyzed using the Kruskal-Wallis H test, a nonparametric test (α=0.05). Results: With regard to the trueness value of the occlusal scan area, the no occlusal tooth attrition (NA) group showed the largest error of 3.5 ㎛, and the complete occlusal tooth attrition (CA) group showed the lowest value of 3.1 ㎛. The NA group had the greatest precision, and the medium occlusal tooth attrition (MA) group and CA group showed a low precision value of 3.2 ㎛; the difference between the groups was statistically significant (α=0.05). In the color difference map, the CA group showed a lower error than the NA group. Conclusion: The occlusal surface with severe attrition had excellent accuracy, but the accuracy of the group without attrition was low. There were significant differences between groups, but clinically acceptable values were shown.
철강 표면 결함의 검출 및 분류는 철강 산업의 제품 품질 관리에 중요하다. 그러나 정확도가 낮고 속도가 느리기 때문에 기존 방식은 생산 라인에서 효과적으로 사용할 수 없다. 현재 널리 사용되는 알고리즘(딥러닝 기반)은 정확도 문제가 있으며 아직 개발의 여지가 있다. 본 논문에서는 이미지 분류를 위한 EfficientNetV2와 물체 검출기로 YOLOv5를 결합한 강철 표면 결함 검출 방법을 제안한다. 이 모델의 장점은 훈련 시간이 짧고 정확도가 높다는 것이다. 먼저 EfficientNetV2 모델에 입력되는 이미지는 결함 클래스를 분류하고 결함이 있을 확률을 예측한다. 결함이 있을 확률이 0.3보다 작으면 알고리즘은 결함이 없는 샘플로 인식한다. 그렇지 않으면 샘플이 YOLOv5에 추가로 입력되어 금속 표면의 결함 감지 프로세스를 수행한다. 실험에 따르면 제안된 모델은 NEU 데이터 세트에서 98.3%의 정확도로 우수한 성능을 보였고, 동시에 평균 훈련 속도는 다른 모델보다 단축된 것으로 나타났다.
본 연구에서는 표면영상유속계의 한계점으로 지적되어 온 야간이나 안개시 적용 문제를 해결하기 위해, 원적외선 카메라를 이용한 표면영상유속계의 적용성을 검토하였다. 이를 위해 각 조건에 대한 원적외선 카메라의 측정 정확도 평가 실험을 진행하였다. 정확도 평가는 기존에 검증이 된 주간 조건의 일반카메라를 이용한 표면영상유속계 측정 결과에 대한 상대 오차를 산정하여 평가하였다. 결과적으로 원적외선 카메라를 이용한 표면영상유속계의 야간 측정 상대 오차는 최대 4.3%, 평균 1% 내외로 매우 낮게 나타나 정확도가 높음을 확인하였고, 안개 조건 또한 최대 5.2%, 평균 2% 내외로 매우 높은 정확도를 보였다. 이에 따라 일반 카메라로 수면 흐름을 가시화할 수 없던 비가시 환경에서 원적외선 카메라를 이용하는 경우 높은 정확도로 측정이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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