지능형 재료 데이터베이스
지능형 재료 데이터베이스는 과학자와 엔지니어들이 수 십년 간 조사하고 개발하여 만들어진 것이며 10 W ~ 500 W 범위에서 재료에 대한 가장 광범위한 레이저 재료 가공 매개 변수 저장소입니다. 사용자는 UCP(Universal Control Panel)와 LSM(Laser System Manager)을 통해 데이터베이스의 전체 출력과 성능을 이용할 수 있습니다. 이 기능은 매일 추가되고 있는 새로운 재료와 성능으로 지속적으로 발전하여, 여러 가지 지속적인 혜택을 고객에게 제공합니다.
- 다채로운 재료 가공
레이저 재료 가공의 압도적인 복잡성이 모든 ULS 시스템에서 거의 완전히 제거되었습니다. - 생산성 향상
사용자는 지능형 재료 데이터베이스를 사용하여 시행착오를 거쳐 개발을 안착하는 것이 아니라, 생산적이 되는 데 집중할 수 있습니다. - 안전성 향상
각 재료에 최적의 설정을 사용하여 레이저 가공 중 발생할 수 있는 안전성 문제를 줄입니다.
다채로운 재료 가공
재료의 레이저 가공은 미묘하고 매우 기술적인 작업일 수 있습니다. 재료를 레이저로 절단, 제판 및 마킹하기 위한 적절한 가공 매개 변수 선택은 다음을 포함하여 여러 가지 요인에 따라 달라질 수 있습니다.
- 재료 유형
- 재료 두께
- 사용 가능한 레이저 출력
- 에너지 전달률
- 레이저 파장
- 렌즈 초점 길이
- 레이저의 충격 계수
- 빔 전달 시스템의 속도
- 인치당 펄스 수
- 공기 유속
- 펄스 파형
- 배기 유속
소프트웨어 지원 없이, 사용자는 반복 테스트와 경험에 의지하여 각 가공에서 적당한 결과를 얻습니다. 이것은 변덕스러울 수 있는 매우 불안정하고 시간이 소비되는 과정으로, 시스템 간 또는 출력 범위가 다른 레이저 소스 간에 항상 전송되지는 않습니다. 이 복잡성은 레이저 시스템에서 제공하는 무제한 잠재적 혜택에 대한 짜증나는 장벽으로 있습니다.
지능형 재료 데이터베이스는 ULS에서 레이저 재료 가공의 단순성을 향상시키기 위해 제공하는 많은 기능 중 하나입니다. 이것은 복잡성을 간단한 3단계 과정으로 줄입니다. 1) 목록에서 호환 가능한 재료 선택, 2) 수행될 과정 유형 선택(절단, 마킹 또는 제판), 3) 재료 두께 입력. 이 정보에서 지능형 재료 데이터베이스는 재료의 최적 가공 매개 변수를 자동으로 생성할 수 있으므로, 사용자는 실험에 대한 필요성으로 부담 지지 않고 생산적이 되는 데 집중할 수 있습니다.
지능형 재료 데이터베이스는 가공할 재료의 유형과 두께, 현재 레이저 시스템 구성, 다양한 현상을 보상하기 위한 원하는 과정 유형 등 여러 요인을 보상함으로써 복잡성을 놀라울 정도로 줄입니다. 다음 섹션에서는 지능형 재료 데이터베이스가 처리하는 유형을 더 자세히 설명합니다.
재료 고려사항
지능형 재료 데이터베이스는 흔히 사용되는 재료(체리나무, 아크릴, 유리)에서 응용 분야 특정 재료(3M™ Double Coated Tape 4411-4412, Marnot™ XL hard coated Lexan™ PC, Hastelloy™)에 이르기까지 수백 가지 재료에 대한 레이저 재료 가공 매개 변수를 포함합니다. 각 경우, 데이터베이스는 현재 레이저 시스템 구성으로 마킹, 절단 또는 제판할 수 있는 재료를 판별합니다. 예를 들어, 섬유 레이저로 구성된 레이저 시스템은 PC 플라스틱을 마킹할 수 있지만, 절단하거나 제판할 수는 없습니다. CO2 레이저를 사용하는 레이저 시스템은 마킹하고 제판할 수 있지만, 레이저가 낮은 출력 등급인 경우에는 더 두꺼운 PC 시트를 절단할 수 없습니다. 지능형 재료 데이터베이스는 이러한 특성을 알고 사용자에게 가공할 수 있는 재료와 가공할 수 없는 재료를 안내할 수 있습니다.
무엇보다도, 데이터베이스는 현재 레이저 시스테 구성을 고려하고 광범위한 호환 재료에서 가공 결과가 일관되게 합니다.
깊이 고려사항
레이저 절단 및 레이저 제판 응용 분야에서 지능형 재료 데이터베이스는 원하는 결과를 얻도록 자동으로 절단 속도를 조절합니다. 레이저 절단에서 이것은 재료가 완전히 분리됨을 의미합니다. 레이저 제판에서 이것은 깊이가 일정하게 유지됨을 의미합니다. 두 가지 경우 모두, 결과는 가능한 최고 처리 속도에서 획득됩니다.
출력 고려사항
재료는 출력 수준이 다른 레이저 소스에 다르게 반응합니다. 150 W 레이저 출력으로 ½"(12.7mm) 아크릴으 절단하는 속도는 75 W로 절단하는 속도의 약 2배입니다. 박막과 같은 일부 재료는 낮은 출력 수준에서 더 좋은 가공 동작을 나타냅니다. 나무는 저출력 레이저로 마킹할 때 어두워지지만, 고출력 수준에서는 같은 색상을 유지합니다. 모든 경우에, 레이저 재료 가공 매개 변수는 레이저 소스의 출력 수준을 보상하도록 조절해야 합니다.
ULS는 10 W ~ 500 W 출력 범위의 다양한 레이저 소스를 제공합니다. 일부 레이저 절단, 제판, 마킹 기계에는 여러 개의 레이적 장착될 수 있습니다. 많은 레이저 시스템에서 레이저 출력을 혼합하고 일치시킬 수 있습니다. 예를 들어, PLS6.150D는 75 W 레이저와 10 W 레이저를 동시에 사용할 수 있습니다. 가용성을 증가시키기 위해, ULS에서만 제공하는 고유하고 강력한 기능인 Rapid Reconfiguration™을 사용하여 30초 이내에 레이저 시스템의 레이저를 다시 구성할 수 있습니다.
레이저 출력과 관련하여 올바른 레이저 재료 가공 매개 변수를 선택하는 일은 복잡할 수 있습니다. 이것은 지능형 재료 데이터베이스가 엄청난 가치를 더하는 또 다른 영역입니다. 이것은 자동으로 가공 매개 변수를 조절하여 모든 레이저 구성을 책임집니다. 데이터베이스는 광범위한 요건에 가장 좋은 설정 제안을 제공합니다. 예를 들어, 데이터베이스는 단일 25 W 레이저를 사용하여 ¼"(6.35mm) ABS를 절단하는 경우뿐만 아니라 40 W와 50 W의 이중 레이저를 사용하여 화강암을 마킹하는 경우만큼 다양한 요건에 대한 솔루션을 제공합니다. 이 놀라운 기능은 Dual Laser Configuration™, Multi-Wavelength™ 및 MultiWave Hybrid™ 기술 등과 같은 다른 ULS 기술과 함께 전체 ULS 제품군과 더브테일로 확장하여 사용자가 믿을 수 없을 정도로 다양한 가공 성능을 간단히 액세스할 수 있게 합니다.
파장 고려사항
ULS는 세 가지 파장의 레이저, 10.6µm CO2, 9.3µm CO2 및 1.06µm 섬유의 레이저를 제공합니다. 각 파장은 각 재료에서 다르게 상호 작용합니다. 10.6µm CO2 레이저는 알루미늄에 영향을 미치지 않을 수 있는 반면, 1.06µm 섬유 레이저는 매우 선명한 표지를 생성할 수 있습니다. 폴리카보네이트(PC)는 10.6µm CO2와 9.3µm CO2 소스로는 반투명 표지를 생성하지만 1.06µm 섬유로는 진한 검은색 표지를 생성합니다. 지능형 재료 데이터베이스는 레이저 시스템에 연결된 유형의 레이저를 사용하고 그에 따라 레이저 재료 가공 매개 변수를 조절할 수 있습니다.
용량 고려사항
일부 재료는 단일 레이저 소스를 사용하여 두 가지 이상의 방식으로 가공될 수 있습니다. 한 가지 두드러진 예는 스탬프를 찍는 데 사용되는 고무입니다. 고무를 직접 마킹하거나 절단하여 설계 파일의 실제 표현을 만들거나 "고무 스탬프 모드(Rubber Stamp Mode)"에서 가능하여 고품질 기능성 고무 스탬프를 제조할 수 있습니다. 이 가공에서 마킹에 "숄더"를 추가하여 마킹 리지의 강도를 개선합니다. 지능형 재료 데이터베이스는 각 유형의 가공에 올바른 설정을 포함하여, 사용자가 동일한 재료에 위에서 언급한 효과를 생성할 수 있게 합니다.
기타 고려사항
여러 가지 재료에 관하여, 특정 범주에 명확하게 속하지 않고 사용자에게 "가공 메모"로 간단히 표시되는 고려사항이 있습니다. 이러한 메모는 재료에 따라 다릅니다. 예를 들어, 두꺼운 나무를 절단할 때 그을음과 연기가 렌즈를 오염시킬 수 있습니다. 따라서, 메모는 공기 보조 어셈블리의 동축 공기 부가장치를 사용하여 광학장치를 보호하고 레이저 시스템의 수명을 증가시킬 것을 제안합니다. 또한 사용자들은 자체 가공 메모를 각 재료에 추가하여, 특정 재료와 관련된 정보를 저장하기 위한 편리한 장소를 제공할 수 있습니다.
생산성 향상
지능형 재료 데이터베이스의 소프트웨어 지원 없이, 사용자는 가공 매개 변수를 판별할 때 "시행착오" 방법에 의존하며, 이 방법은 허용 가능한 결과를 얻어낼 수 없는 지루하고 실수하기 쉬운 가공일 수 있습니다. 또한 이 방법의 반복성은 매우 값비싸게 될 수 있는 상당한 양의 재료 부스러기를 만듭니다. 고객이 공급한 재료에 단일 가공을 수행하려는 시나리오를 고려하십시오. 이 경우, 작업자는 잠재적으로 적절한 품질 수준에 도달하기까지 여러 가지 매개 변수 집합을 테스트해야 합니다. 기껏하면 이것은 전달을 지연할 수 있고, 최악의 상황에는 고객의 재료를 망칠 수 있습니다. 그러나, 작업자는 지능형 재료 데이터베이스를 사용하여, 이 가공에서 포함되는 반복 횟수를 크게 줄일 수 있습니다.
또한 지능형 재료 데이터베이스는 사용자 지정 재료에 대한 저장소 역할을 합니다. 사용자는 원하는 재료에 대한 특정 매개 변수를 입력한 다음, 향후 언제든지 이러한 매개 변수를 즉시 다시 호출할 수 있습니다. 이것은 현재 데이터베이스에 있는 재료와 유사하지만 정확히 같지는 않는 재료를 사용하는 고객에게 크게 유익합니다. 뿐만 아니라, 사용자는 기존 재료를 중복하고 매개 변수를 수정한 다음, 새/사용자 지정 재료로 저장할 수 있습니다. 이 작업은 반복 가공에 도움을 주고 절차를 확고히 할 수 있습니다.
안전성 향상
레이저 시스템으로 재료를 가공할 때 위험한 상황이 있을 수 있습니다. 잘못된 매개 변수를 선택하면 재료가 점화되어, 레이저 시스템, 설비, 가까이 있는 사람들에게 위협을 가할 수 있습니다. 지능형 재료 데이터베이스는 레이저 재료 가공 전문가가 실제 레이저 시스템에서 엄격히 테스트된 매개 변수를 선택하여 이러한 안전 문제를 실질적으로 완화합니다. 예를 들어, 몇 가지 재료는 최대 절단 깊이를 가집니다. 가끔 이 절단 깊이는 가공 제한이지만, 다른 때는 사용자가 이 제한보다 더 깊이 절단을 시도한 경우 재료의 안전 문제가 드러날 수 있습니다. 다른 재료는 절단 또는 마킹 속도를 설정했으며, 이것은 안전 문제로 인한 것일 수 있습니다. 일반적으로, 지능형 재료 데이터베이스는 모든 시나리오에서 최적의 레이저 재료 가공 설정을 사용하면서 가공 안전성을 유지합니다.
투자 보호
ULS는 지능형 재료 데이터베이스를 지속적으로 유지 보수하는 데 책임을 다하고 있습니다. 매번 새 소프트웨어 업데이트를 하면서 사용자는 레이저 가공에서 최신 재료로 최신 상태를 유지합니다. 이 가공은 계속해서 고객의 투자를 보호할 것입니다.