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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김호찬 (국립안동대학교) 배용환 (국립안동대학교) 윤해룡 (한국로봇융합연구원) 이인환 (충북대학교)
저널정보
한국기계가공학회 한국기계가공학회지 한국기계가공학회지 제23권 제11호
발행연도
2024.11
수록면
20 - 26 (7page)

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The additive manufacturing technology using the material extrusion method applies pressure to the back of a fluid material mixture and extrudes it through a nozzle to form the desired shapes. This process is one of the– easiest fabrication methods among the additive manufacturing technologies for forming arbitrary shapes. Therefore, it is a commonly used process for the production of educational or hobby devices. Recently, several studies have been conducted on the application of this technology for mixing solid powders with fluids. These mixtures can flow and can be used as materials for performing various special functions, such as increasing the strength or conductivity. However, in these processes, the problem of clogging in which the solid material blocks the nozzle occurs very frequently. This significantly reduces the stability of the process and causes fabrication failures. Nozzle clogging is primarily caused by the phase separation of the mixture or solidification of the fluid material. In this study, image recognition technology is used to confirm the flow of materials or clogged states during the nozzle-cleaning process. This paper shows that the object detection can identify the clogged state with good precision when it is actually clogged.
#Nozzle Cleaning(Nozzle Clogging(노즐 막힘) #Material Extrusion(재료압출) #Nozzle Cleaning(노즐 세척) #Object Detection(객체인식) #Machine Vision(머신비전)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 재료압출 시스템
3. 결과 및 고찰
4. 결론
REFERENCES

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