Identyfikatory
Warianty tytułu
Języki publikacji
Abstrakty
Efficacy comparison of two methods for determining the position of the rebate edge (formed after machining) during automatic monitoring of workpiece delamination. Delamination is one of the most common defects in the processing of wood-based materials. It has a huge impact on the quality of the final product. In order to determine the delamination indicators in a simple and reliable way, the automatic image processing method can be used (Śmietańska et al. 2020). Bator and Śmietańska (2019) proposed the special algorithm to estimate the straight line representing a milling edge. However, this algorithm is quite complicated. The aim of this article is to check whether the aforementioned (complicated) algorithmic way can be replaced by a much simpler idea – the precise manual positioning of the scanned sample on the scanner (using very simple device installed on the scanner). The special experimental research was carried out to compare the effectiveness of the two different methods. The straight line which represents the rebate edge identified by Bator and Śmietańska (2019) algorithm was usually accurate to 1 pixel (0.02 mm). The analogue line based on the assumption that the scanned samples were perfectly positioned on the scanner only sometimes fit just as well. At worst, the distance between these lines is 0.2 mm. Usually the distance did not exceed 0.16 mm but was significant and quite random. There was no statistically significant correlation between this parameter (Dmax) and tool condition (VB). It means that sample were not perfect positioned. They were placed more or less in the same position because of imperfect stiffness of the frame installed on the scanner and human errors.
Porównanie efektywności dwóch metod wyznaczania położenia krawędzi wręgu (powstałego po frezowaniu MDF) podczas automatycznej oceny delaminacji przedmiotu obrabianego. Delaminacja jest jedną z najczęściej występujących wad powstałych w wyniku obróbki skrawaniem materiałów drewnopochodnych. Stan krawędzi jest niezwykle ważnym kryterium oceny jakości wyrobu finalnego. W celu prostego i rzetelnego określenia wskaźnika delaminacji doskonałym rozwiązaniem wydaje się zastosowanie metody automatycznego przetwarzania obrazu (Śmietańska i in.2020). Bator i Śmietańska (2019) zaproponowali specjalny, jednak dość skomplikowany, algorytm pozwalający na estymację prostej reprezentującej krawędź wręgu powstałego w procesie frezowania. Celem artykułu jest sprawdzenie, czy powyższą metodę (z zastosowaniem algorytmu) można zastąpić znacznie prostszym rozwiązaniem - precyzyjnym ręcznym pozycjonowaniem skanowanej próbki na skanerze (przy pomocy specjalnego nieskomplikowanego przyrządu). Aby porównać skuteczność dwóch metody przeprowadzono badania eksperymentalne. Linia prosta reprezentująca krawędź wręgu oszacowana z zastosowaniem algorytmu Batora i Śmietańskiej (2019) osiągała przeważnie dokładność 1 piksela (0,02mm). W przypadku linii analogowej opartej na założeniu, że zeskanowane próbki były idealnie umiejscowione na skanerze zaobserwowano znacznie mniejszą dokładność. W najgorszym przypadku różnica pomiędzy liniami wynosiła 0,2 mm (zwykle nie przekraczała 0,16 mm). Nie zaobserwowano także istotnej statystycznie korelacji między parametrem Dmax, a stopniem zużycia narzędzia VB. Ręczna metoda okazała się zdecydowanie mniej precyzyjna. Za przyczynę tego można uznać niewystarczającą sztywność przyrządu do pozycjonowania próbki na skanerze oraz błędy ludzkie.
Słowa kluczowe
Rocznik
Tom
Strony
60--65
Opis fizyczny
Bibliogr. 9 poz., rys.
Twórcy
autor
- Department of Mechanical Processing of Wood, Faculty of Wood Technology, Warsaw University of Life Sciences – SGGW
autor
- Department of Mechanical Processing of Wood, Faculty of Wood Technology, Warsaw University of Life Sciences – SGGW, Department of Mechanical Processing of Wood, Faculty of Wood Technology, Warsaw University of Life Sciences – SGGW
Bibliografia
- 1. BATOR M., ŚMIETAŃSKA K., 2019: Constraint-based algorithm to estimate the line of a milling edge. Machine Graphics and Vision 28(1/4): 59-67.
- 2. LEMASTER R. L., LU L., JACKSON S., 2000: The use of process monitoring techniques on a CNC wood router. Part 2. Use of a vibration accelerometer to monitor tool wear and workpiece quality. Forest Products Journal 50(9): 59-64.
- 3. PALANIKUMAR K., PRAKASH S., MANOHARAN N., 2009: Experimental investigation and analysis on delamination in drilling of wood composite medium density fiber boards. Materials and Manufacturing Processes 24(12): 1341-1348.
- 4. PRAVEN R. P., ELAYA P., 2013: A prediction of delamination in end milling of GFRP using ANSYS. East Asian Science Technology and Society an International Journal AIJSTPME 6(2): 39-46.
- 5. ROMOLI L., DINI G., 2008: Experimental study on the influence of drill wear in CFRP drilling process. Proceedings of: 6th CIRP International Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering, July 23-25 2008, Naples: 145-149.
- 6. SREENIVASULU R., 2013: Optimization of Surface Roughness and Delamination Damage of GFRP Composite Material in End Milling using Taguchi Design. International Conference on Design and Manufacturing DESIGN AND MANUFAC TURING, IConDM 2013, Procedia Engineering 64: 785-794.
- 7. SZWAJKA K., TRZEPIECIŃSKI T., 2017: The influence of machining parameters and tool wear on the delamination process during milling of melamine-faced chipboard. Drewno 60: 118- 31. DOI: 10.12841/wood.1644-3985.189.09.
- 8. ŚMIETANSKA K., PODZIEWSKI P., BATOR M., GÓRSKI J., 2020: Automated monitoring of delamination factor during up (conventional) and down (climb) milling of melamine-faced MDF using image processing methods. European Journal of Wood and Wood Products 78: 613-615. DOI: 10.1007/s00107-020-01518-9.
- 9. TSAO C. C., KUO K. L., HSU I. C., 2012: Evaluation of a novel approach to a delamination factor after drilling composite laminates using a core–saw drill. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 59(3): 617–622.
Uwagi
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2024).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-881aa969-3721-46bd-a6aa-c3bcfdb7ede5