The   cutting   edge   of  superabrasives

quality   control

수퍼연마재(superabrasive)만큼 품질관리가 필요한 기술분야는 아마도 거의 없을 것이다. 그것이 충격강도, 열안정성 또는 입자의 크기와 모양에 영향을 주든지 아니든지 간에, 그러한 작은 변동은 공정 성능을 떨어뜨려 추가적인 생산비를 초래할 수 있다.  그러므로 수퍼연마재는 필수적으로 적절히 분류 선정하여 최종 사용자에게 공급되어야 한다. 불행하게도, 지금까지 시장에 상용화되어 있는 대부분의 품질관리 기술들은 이러한 모든 요구조건을 효과적으로 충족시키지 못하고 있다. 특히, 모양 콘트롤에 대한 기술이 그러하다.  이 기사는 Eric Pirard 박사가 썼다.

* Prof. Dr. Ir. Eric Pirard

R&D Manager, Occhio S.A., Belgium.

University of Liege (벨기에)

입자의 모양은 공구의 절단력뿐만 아니라 공구의 마모성과 수명에 크게 영향을 미친다. 다양한 경제성 계산 사례에서 연마재를 엄격하게 선정할 필요성이 있음을 입증하였고, 생산공정 내에 있는 입자의 크기와 모양이 완벽하게 균일하여야 최상의 품질을 달성할 수 있음을 강조했다.  가장 단단한 물질을 자르기 위해서는, 모서리가 날카롭고, 결정성이고, 스스로를 날카롭게 할 수 있는 조밀한 모양이고, 심한 충격에 내구성이 있는 연마재를 사용할 필요가 있다.

압력, 온도, 생산속도 등과 같은 제조공정 변수를 제어함으로써, 어느 정도 제어된 연마재 특성을 얻을 수는 있지만, 이것으로만  성능면에서 엄격히 비교되는 입자들을 생산하지는 못할 것이다.  입자들을 제어 및 분류하는 기술 개발의 필요성은 최상의 품질을 달성하는 것보다 분명히 더 크다.  실제적으로, 대부분의 제조사들은 입자들을 분류할 때 입자들의 전체적인 모양과 상호작용하는 기계적 측정기술을 이용한다. 가장 널리 사용되는 기술은 경사진 진동테이블이다. 커다란 관심을 불러일으켰음에도 불구하고, 이 기술은 사용하기가 까다로워서, 형태학적인 면에서 반드시 정확히 모양을 식별하여 재현성 있는 결과를 산출하는 것은 아니다. 이런 경우에는 얻어진 배치생산품을 시각적으로 관리해야 한다. 이것은 중요한 모양 등급표인 visual chart에 기초하여 모양을 식별할 수 있는 전문 오퍼레이터의 협조를 필요로 한다. 이러한 분석법은 매우 성가시고 귀찮은 방법이고, 입자의 크기와 모양을 정확하게 정량화하지 못하고 심지어 이들 변수들의 분포에 대한 통계적 결과를 제공하지도 못하기 때문에 기본적으로 주관적인 방법으로 남게 되었다.

요즈음은 입자의 디지털 이미지를 캡쳐하여 분석하는 방법이 품질관리 분야에서의 진정한 기술발전이라 하겠다. 그러나, 픽셀을 수퍼연마재의 품질분류표시로 변경하려면 특별한 이미지 처리기술과 연마 분야 전용의 특별한 분석 알고리즘이 필요하다. 원료 제어 및 디지털 이미지 처리에 대한 폭넓은 경험을 가진, 벨기에에 있는 회사인 Occhio S. A.는 유리한 위치에서 시장에 기술적 해결책을 제공하고 있다.

The technology

세 가지 주요 목적 때문에 Occhio는 ALPAGA 기술(Fig1)을 개발하게 되었는데, 이것은 grain의 자동현미경 분석법을 가능하게 하였다 : 속도, 정확도 및 유연성. 고전적인 현미경과는 달리, 이것은 제품을 다루기가 좀 까다로운데, ALPAGA 시스템은 유리슬라이드 컨베이어 벨트(특허받은 시스템)에 기초하고 있으며, 후광 조명되는 telecentric optical system 전단에서 아무런 간섭현상 없이 작동한다. 이 장비는 한 쪽 끝에서 진동식 공급장치(Vibrating feeder)에 의해 샘플이 공급되고, 반대쪽 끝에서는 브러쉬나 흡입장치(aspirator system)에 의해 클리닝되기 때문에 간섭현상 없이 작동할 수 있다. 그러나, 유리슬라이드 벨트의 장점은 이미지 측정 부분에서 훨씬 더 두드러진다. 벨트의 회전속도를 정확히 모니터링하여,  광학장치의 포커스 내에서 그 위치를 완벽하게 잡는 것은  grain의 아웃라인에 대한 최상의 명료도(clearness)를 보증할 것이다. 입자의 날카로움(sharpness)을 제어할 때, 이것은 필수적인 기본 조건이며, 불분명함(fuzziness)은 허용되지 않을 것이다.

이 시스템의 비디오 카메라는 흑백이며, 최적의 이미지 분해능을 유지하고, 가장 빠른 이미지 획득 속도를 제공할 수 있다. 분석되는 샘플을 컨베이어 벨트(conveyor belt) 끝에서 회수하여 보관하였다가 추가 분석을 할 수 있기 때문에, ALPAGA control method는 확실히 비파괴식 방법이라 할 수 있다. ALPAGA에 의해 생성된 모든 이미지는 이미지 분석 소프트웨어인 CALLISTO로 전송되는데, 이 프로그램은 과립상 물질의 품질을 관리하기 위해 Occhio에 의해 특별히 개발된 것이다. 픽셀은 micron 측정단위로 되어 있고, 그래서 모든 것이 가능하게 된다. 각각의 개별 grain 입자의 윤곽이 그려지고, 그 이미지는 메모리에 저장되어 나아가 통계적 투시에 이용된다. 윤곽선의 전처리는 지엽적 굴곡과 입자에 내접한 최대 디스크 크기를 계산할 수 있게 해준다. 이것은 일반적인 용도의 이미지 분석 시스템에서 이용가능한 파라미터와는 보통 아무런 관계가 없는 입자의 roundness(또는 wear index)값을 꽤 정확하게 산출한다. 실제로, 분당 6,000개의 입자가 분석되어 크기, 모양, 윤곽선에 대한 모든 데이터가 실시간으로 저장된다. 유리슬라이드 위에서의 grain의 배치덕택에, ALPAGA의 특허기술이 광학장치를 통하여 입자의 정확한 sieving diameter를 측정할 수 있는 유일한 것이라는 것을 쉽게 증명할 수 있다. 이것은 결과를 비교하고 granulometric classes를 알고자 할 때 기본적인 장점이 된다.

Quality control of diamond batches

Table 1은 고전적인 이미지 분석법을 이용하여서는 구별이 불가능한 확연한 차이가 있는 다이아몬드 입자들을 설명하는 것이다. 일명 roundness 또는 shape factor(F=4.π.Area/(Perim)2)는 둥근형 입자(α)와 조밀한 다각형 입자 (β)의 경우 74%로 동일하다. 또한 울퉁불퉁한 입자(γ)와 길쭉한 입자(δ)의 shape factor는 61 %로 동일하다.

ALPAGA의 강점은 모양 분석시의 문제점을 다루고, 시장에 혁신적인 해결책을 가져다 줄 수 있는 수학적 형태학에서의 최신 개발에 근거한다는 것이다.

CALLISTO는 형태측정법(모양을 측정하는 방법)을 그 응용에 의해 유도되는 것으로 간주한다.

다시 말해서, 수퍼연마재 분말의 성능을 분석하는 엔지니어의 요구와 종자(씨)를 다루는 식물학자의 요구 모두를 충족시킬 수 있는 그러한 모양 파라미터는 없다.  .

Table 1은 sieving diameter, wear index, elongation 또는 crystallinity와 같은 개념이 어떻게 형태학적인 기본적인 차이를 정량화하고 이해가능하도록 하는지를 보여준다.  'Wear Index'를 보면, α는 분명히 β보다 더 둥글다. 반면에, δ와 β는 비록 둘 다 다각형 결정체로 보이나, 'Elongation'은 확연히 차이가 있다. 마지막으로, γ는 모든 것 중에서 가장 윤곽이 울퉁불퉁해 보이는(wear index가 최소) 전형적인 다결정 입자이다.

입자 각각을 정확하게 분석하는 것은 강력한 data & visualization tool이 보완되지 않으면 의미가 없을 것이다.  이것이 Twin CALLISTAT 소프트웨어 패키지의 목적이다. 수천 개의 입자들에 대한 다중 파라미터 데이터는 수 초 내에 2차원 또는 3차원 분포도으로 시각화될 수 있으며, Fly에 통계데이터가 산출된다. Fig 3은 진동테이블(Fig 2)에서 분리된 두 배치의 다이아몬드들에 대한 Wear Index 대 Sieving Diameter 분포도를 나타낸 것이다. 두 배치간의 뚜렷한 통계적 차이가 모양이 다른 입자들이 어떻게 다르게 거동할 것이지를 설명해준다.

Conclusions

모든 분석장비 제조업자들은 이미지 분석법이 개별 입자의 크기, 모양 또는 구조를 측정할 수 있다면, 그것은 주요 신기술로써 확실히 가장 중요한 기술이라고 인식하고 있다.

그러나 그것은 흔히 생산성과 감도가 불충분한 기술로 생각되고 있다. 다시 말해서, 많은 사람들은 그 방법을 대표샘플의 중요 결과를 통계학적으로 산출하는 비현실적인 것으로 생각하며, 여전히 사람의 눈에 의한 관측이 더 미묘한 특성을 판별할 수 있다고 믿고 있다. 자동화된 분체 이미지처리 및 특정목적의 입자 이미지 분석 분야에서 동시다발적인 혁신을 가져옴으로써, Occhio는 결정적인 마지막 한 발을 내딛게 될 것으로 보고 있다. 현재 이미지 분석은 실험실에서는 익숙한 일상적인 일이 되었고, 생산공정에서는 온라인 분석수단으로서 고려되기 시작했다.

OCCHIO S.A.

Parc Scientifique du Sart Tilman,

Rue des Chasseurs Ardennais,

B-4031 Angleur (Liege)

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