臺(tái)灣近年來著墨于模具相關(guān)基礎(chǔ)技術(shù)發(fā)展逐漸減少，本研究運(yùn)用精度0.1 μm ATOS 3D光學(xué)掃描系統(tǒng)于精密模具進(jìn)行檢測(cè)與分析，檢測(cè)精密模具線切割與放電加工后的特征尺寸。

在20幾年前的新北市大約有20,000家模具廠，而在20年后新北市的模具廠僅剩約有2,000家營業(yè)。模具是工業(yè)之母，模具產(chǎn)業(yè)對(duì)于一個(gè)國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有舉足輕重的地位，諸多國家均致力于模具業(yè)的發(fā)展，而從臺(tái)灣近年來著墨于模具相關(guān)基礎(chǔ)技術(shù)發(fā)展來看，顯見越來越少的趨勢(shì)，藉由本研究希冀能對(duì)臺(tái)灣模具業(yè)者在精密模具加工以及精密模具的尺寸精度控制有所幫助。

由于精密模具制程繁瑣且造價(jià)昂貴，模具鋼胚經(jīng)下料、粗加工、應(yīng)力釋除、線切割、放電加工、研磨加工、拋光到表面處理等嚴(yán)格工序始得量產(chǎn)模具。本研究運(yùn)用精度0.1 μm ATOS 3D光學(xué)掃描系統(tǒng)于精密模具進(jìn)行檢測(cè)與分析。

圖1為精密模具實(shí)體圖。圖中精密模具的材質(zhì)為STAVAX不銹鋼，此精密模具是運(yùn)用于金屬粉末射出成型（Metal Injection Molding；MIM）制作筆記本電腦的旋轉(zhuǎn)軸（hinge）的生胚（green part）。進(jìn)料口（gate）運(yùn)用線切割來加工，料骨處為運(yùn)用放電加工。



 
圖1 : 精密模具實(shí)體圖

圖2為ATOS 3D光學(xué)掃描系統(tǒng)的實(shí)體圖，此設(shè)備的檢測(cè)光源為藍(lán)光，此設(shè)備短時(shí)間可以掃描巨量數(shù)據(jù)（big data），即1-2秒內(nèi)即可以掃描1200萬點(diǎn)數(shù)據(jù)（point data）。



 
圖2 : ATOS 3D光學(xué)掃描系統(tǒng)的實(shí)體圖

ATOS 3D光學(xué)掃描系統(tǒng)步驟為：

（a）前處理（pretreatment）：工件洗干凈后，噴涂混合物使得工件不會(huì)反光，以利提升掃描數(shù)據(jù)的正確性，混合物則是采用TiO2粉末與酒精以1：4重量比例來調(diào)配；

（b）貼定位點(diǎn)（positioning point）：貼貼定位點(diǎn)，以利掃描光源能以定位點(diǎn)的坐標(biāo)位置來運(yùn)算工件的幾何形狀；

（c）掃描作業(yè)（scanning）：運(yùn)用ATOS于工件進(jìn)行掃描；

（d）檢測(cè)（inspection）：運(yùn)用GOM軟件進(jìn)行量測(cè)結(jié)果進(jìn)行研究與分析，并比對(duì)尺寸的誤差量（error）。

圖3為精密模具可從模穴不同視角檢測(cè)的情形，圖4為精密模具從公模和母模不同位置檢測(cè)的示意圖。



 
圖3 : 精密模具的檢測(cè)情形



 
圖4 : 精密模具的檢測(cè)位置的示意圖

精密模具的線切割加工的精度研究，包括其檢測(cè)結(jié)果及模具寬度的誤差量如下所示。

圖5為精密模具線切割加工A處的檢測(cè)結(jié)果，模具寬度的誤差量約為-2 μm。



 
圖5 : 精密模具線切割加工A處的檢測(cè)結(jié)果

圖6為精密模具線切割加工B處的檢測(cè)結(jié)果，模具寬度的誤差量約為-7 μm。



 
圖6 : 精密模具線切割加工B處的檢測(cè)結(jié)果

圖7為精密模具線切割加工C處的檢測(cè)結(jié)果，模具寬度的誤差量約為-9 μm。


 
圖7 : 精密模具線切割加工C處的檢測(cè)結(jié)果

圖8為精密模具線切割加工D處的檢測(cè)結(jié)果，模具寬度的誤差量約為-6 μm。



 
圖8 : 精密模具線切割加工D處的檢測(cè)結(jié)果

圖9為精密模具線切割加工E處的檢測(cè)結(jié)果，模具寬度的誤差量約為-6 μm。



 
圖9 : 精密模具線切割加工E處的檢測(cè)結(jié)果

圖10為精密模具線切割加工F處的檢測(cè)結(jié)果，模具寬度的誤差量約為-1 μm。



 
圖10 : 精密模具線切割加工F處的檢測(cè)結(jié)果

綜觀上述結(jié)果，本研究發(fā)現(xiàn)，運(yùn)用ATOS 3D光學(xué)掃描系統(tǒng)，可以精密檢測(cè)精密模具線切割加工的特征尺寸。從檢測(cè)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)精密模具線切割加工后的尺寸，均小于精密模具的原始設(shè)計(jì)圖。因此，本研究建議于精密模具中需運(yùn)用線切割加工地方，需增大該處的尺寸，以利精密模具線切割加工后的尺寸，符合精密模具原始設(shè)計(jì)圖的尺寸。

至于精密模具的放電加工的精度研究，可從圖11的精密模具的線切割加工精度研究的檢測(cè)位置示意圖中觀察狀況。



 
圖11 : 精密模具的線切割加工精度研究的檢測(cè)位置示意圖

圖12為精密模具放電加工A處的檢測(cè)結(jié)果，角度誤差量約-1.82°。


 
圖12 : 精密模具放電加工A處的檢測(cè)結(jié)果

圖13為精密模具放電加工B處的檢測(cè)結(jié)果，角度誤差量約-2.58°。



 
圖13 : 精密模具放電加工B處的檢測(cè)結(jié)果

圖14為精密模具放電加工C處的檢測(cè)結(jié)果，角度誤差量約-2.47°。


 
圖14 : 精密模具放電加工C處的檢測(cè)結(jié)果

圖15為精密模具放電加工D處的檢測(cè)結(jié)果，角度誤差量約-0.79°。


 
圖15 : 精密模具放電加工D處的檢測(cè)結(jié)果

圖16為精密模具放電加工E處的檢測(cè)結(jié)果，角度誤差量約-2.85°。


 
圖16 : 精密模具放電加工E處的檢測(cè)結(jié)果

圖17為精密模具放電加工F處的檢測(cè)結(jié)果，尺寸的誤差量約-21 μm。


 
圖17 : 精密模具放電加工F處的檢測(cè)結(jié)果

圖18為精密模具放電加工G處的檢測(cè)結(jié)果尺寸的誤差量約-3 μm。


 
圖18 : 精密模具放電加工G處的檢測(cè)結(jié)果

圖19為精密模具放電加工H處的檢測(cè)結(jié)果，尺寸的誤差量約-6 μm。


 
圖19 : 精密模具放電加工H處的檢測(cè)結(jié)果

圖20為精密模具放電加工I處的檢測(cè)結(jié)果，尺寸的誤差量約-19 μm。



 
圖20 : 精密模具放電加工I處的檢測(cè)結(jié)果

圖21為精密模具放電加工J處的檢測(cè)結(jié)果，尺寸的誤差量約-41 μm。



 
圖21 : 精密模具放電加工J處的檢測(cè)結(jié)果

圖22為精密模具放電加工K處的檢測(cè)結(jié)果，尺寸的誤差量約-11 μm。


 
圖22 : 精密模具放電加工K處的檢測(cè)結(jié)果

圖23為精密模具放電加工L處的檢測(cè)結(jié)果，尺寸的誤差量約-9 μm。


 
圖23 : 精密模具放電加工L處的檢測(cè)結(jié)果

綜觀上述結(jié)果，從本研究發(fā)現(xiàn)，運(yùn)用ATOS 3D光學(xué)掃描系統(tǒng)，可以精密檢測(cè)精密模具放電加工后的特征尺寸。檢測(cè)結(jié)果發(fā)現(xiàn)精密模具放電加工后的尺寸，均小于精密模具的原始設(shè)計(jì)圖。因此，本研究建議于精密模具中需運(yùn)用放電加工地方，需增大該處的尺寸，以利精密模具放電加工后的尺寸，符合精密模具原始設(shè)計(jì)圖的尺寸。

結(jié)論
智能制造和智能服務(wù)正在推動(dòng)模具工廠不斷前行，從「制造」轉(zhuǎn)向「智造」的階段，為因應(yīng)精準(zhǔn)加工和生產(chǎn)制造高效能的需求，模具工廠運(yùn)用自動(dòng)化、數(shù)字化、信息化、標(biāo)準(zhǔn)化等方法來提升整體效益，也逐漸改變了模具產(chǎn)業(yè)生態(tài)系。

臺(tái)灣模具廠多以中小型企業(yè)型態(tài)經(jīng)營，面臨產(chǎn)品與模具設(shè)計(jì)的復(fù)雜程度及精度要求提升，產(chǎn)品交期卻逐漸縮短，讓傳統(tǒng)模具工廠在實(shí)際執(zhí)行層面遇到許多的問題與困難，觀察臺(tái)灣模具產(chǎn)業(yè)產(chǎn)無法大幅成長有四項(xiàng)主要因素：下游廠商移往海外、整體經(jīng)濟(jì)環(huán)境不穩(wěn)定、經(jīng)營成本高漲，以及精密模具技術(shù)人才嚴(yán)重短缺等。

本研究運(yùn)用光學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)，檢測(cè)金屬粉末射出成型精密模具放電加工與線切割加工后的特征尺寸，研究結(jié)論如下：

1.本研究成果具備產(chǎn)業(yè)利用性與工業(yè)實(shí)用價(jià)值，此成果可以落實(shí)于臺(tái)灣模具業(yè)者在精密模具加工以及精密模具的精度控制。

2. 運(yùn)用ATOS 3D光學(xué)掃描系統(tǒng)，可以精密檢測(cè)精密模具線切割與放電加工后的特征尺寸。

3. 線切割加工精密模具，誤差皆為負(fù)值，誤差量約為-2 μm至 -10 μm，平均誤差量約為-6.4 μm。因此，本研究建議于精密模具中需運(yùn)用線切割加工的位置，需增大該處的尺寸，以利精密模具線切割加工后的尺寸，符合精密模具原始設(shè)計(jì)圖的尺寸。

4.放電加工精密模具，誤差皆為負(fù)值，誤差量約為-2 μm至-41 μm，平均誤差值約為-10.1 μm。因此于精密模具中需運(yùn)用放電加工的位置，建議增大尺寸。因此，本研究建議于精密模具中需運(yùn)用放電加工的位置，需增大該處的尺寸，以利精密模具放電加工后的尺寸，符合精密模具原始設(shè)計(jì)圖的尺寸。

（本文作者郭啟全1、潘信宇2、吳佳其3、阮詩萍4、蘇竟瑜4、黃鴻洋4、為1明志科技大學(xué)機(jī)械工程系機(jī)械與機(jī)電工程碩士班教授、2新日興公司模具課課長、明志科技大學(xué)機(jī)械工程系3研究生及4專題生）

參考文獻(xiàn)
[1] Y. Wang, K. M. Yu, C. C.L. Wang, Y. Zhang,” Automatic design of conformal cooling circuits for rapid tooling,” Computer-Aided Design, Volume 43, Issue 8, 2011, Pages 1001-1010.
[2] A. Armillotta, R. Baraggi, S. Fasoli,” SLM tooling for die casting with conformal cooling channels,” The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Volume 71, Issue 1, 2015, Pages 573–583.
[3] Z. Shayfull, S. Sharif, Azlan Mohd Zain, R. Mohd Saad & M. A. Fairuz,” Milled Groove Square Shape Conformal Cooling Channels in Injection Molding Process,” Materials and Manufacturing Processes, Volume 28, Issue 8, 2013, Pages 884-891.
[4] Alban Agazzi, Vincent Sobotka, Ronan LeGoff, Yvon Jarny,” Optimal cooling design in injection moulding process – A new approach based on morphological surfaces,” Applied Thermal Engineering, Volume 52, Issue 1, 2013, Pages 170-178.
[5] D.E. Dimla, M. Camilotto, F. Miani,”Design and optimisation of conformal cooling channels in injection moulding tools ,” Journal of Materials Processing Technology, Volumes 164–165, 2005, Pages 1294-1300.
[6] D. Thomas,” Costs, benefits, and adoption of additive manufacturing: a supply chain perspective,” The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Volume 85, Issue 5–8, 2016, Pages 1857–1876.
[7] Y. Qiu, H. Huang, X. Xu,” Effect of additive particles on the performance of ultraviolet-cured resin-bond grinding wheels fabricated using additive manufacturing technology,” The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Volume 97, Issue 9–12, 2018, Pages 3873–3882.