COMPARATIVE TEST FOR POLYMER AND ORGANOSILICON FILM QUALITY MARKING IN NANOSECOND FIBER LASER PROCESSING

封面

如何引用文章

全文:

详细

To identify products at all stages of production, a code mark is used by two-dimensional DataMatrix barcoding. Due to the fact that there are different types of surfaces, marking with the help of self-adhesive polymer film materials, where the infor-mation is recorded by a laser using the DPM (Direct Part Marking) method, is becoming increasingly popular. These films, called "laser films", are often used in manufacturing, especially in the automotive industry, as they have a number of ad-vantages compared to other information carriers. However, such films (tesa 6930, 3M 7847) are mostly imported and expen-sive, and also have an operating temperature limit of up to 250 °C, which is sometimes insufficient. The article discusses foreign and domestic films, including polymer NPM012 and organosilicon LP2. LP series are a new group of organosilox-ane–based laser films allowing the use of laser marking for parts operating up to 1000 °C. The article provides a compara-tive analysis of the labeling of polymer films and organosilicon films in accordance with international standards of auto-matic identification and data collection technologies. Laser marking is performed using a nanosecond fiber laser with a power of 30 watts and a wavelength of 1,064 microns. DataMatrix (GS1) is used as a barcode according to the Russian sys-tem of marking and keeping track of goods "Honest Mark". Marking quality assessment is carried out by scanning verifier to check the compliance validation for ISO/IEC standards. The article describes the adjustment of laser barcoding technologi-cal parameters for ensuring high-quality marking.

作者简介

Evgeny Pryakhin

St.Petersburg mining univercity

Email: e.p.mazernbc@yandex.ru
Materials science, doctor of technical sciences

Elena Troshina

Saint Petersburg Mining University

编辑信件的主要联系方式.
Email: e.p.mazernbc@yandex.ru

参考

  1. Schuitemaker Reuben, Xu Xun. Product tracea-bility in manufacturing: A technical review. Procedia CIRP, 2020, Vol. 93, pp. 700-705. doi: 10.1016/j.procir.2020.04.078.
  2. Ganzulenko O. Y., Petkova A. P. Testing a nano-barcodes marking technology for identification and protec-tion of the mechanical products. Journal of Physics, 2020, No. 1, pp. 1-7. doi: 10.1088/1742-6596/1582/1/012032. EDN: SGJHGV
  3. Дзембак Ю. Современные технологии марки-ровки для электроники и приборостроения // Компо-ненты и Технологии. 2002. № 26. С. 150-151. EDN: MTXGJF
  4. Горбовец М.А., Славин А.В. Кодированная маркировка образцов для высокотемпературных испы-таний // Труды ВИАМ. 2019. № 10 (82). С. 125-132. doi: 10.18577/2307-6046-2019-0-10-125-132. EDN: UXXECB
  5. Фомин А.В., Глущенко А.И., Полещенко Д.А., Зорин И.C. Идентификация маркировки стальных заго-товок в СПЦ-1 АО «Оскольский электрометаллургиче-ский комбинат им. A. A. Угарова» на основе нейросете-вого подхода // Управление большими системами. 2022. № (95). С. 62-78. doi: 10.25728/ubs.2022.95.4. EDN: QFEPJR
  6. Сырков А.Г., Ячменова Л.А. Особенности по-лучения металлургической продукции в условиях твер-дотельного гидридного синтеза // Записки Горного института. 2022, Т. 256. С. 651-662. doi: 10.31897/PMI.2022.25. EDN: BBFAKD
  7. Санько А.А., Шейников А.А. Автоматическое распознавание нарушений нормальной работы га-зотурбинного двигателя вертолета по его параметрам и параметрам несущего винта // Вестник Уфимского гос-ударственного авиационного технического универси-тета. 2019. Т. 23. № 1 (83). С. 64-69.
  8. Паноев Н.Ш., Ахмедов В.Н., Хамрокулов Ш.Ш. Получение термоустойчивых покрытий на осно-ве гидролизированных акриловых эмульсий и крем-нийорганических соединений // Universum: технические науки. 2020. № 12 (81). С. 27-30. EDN: BOSFCT
  9. Бажин, В.Ю., Исса Б. Влияние термической обработки на микроструктуру стальных змеевиков нагревательной трубчатой печи // Записки Горного института. 2021. № 249. С. 393-400. doi: 10.31897/PMI.2021.3.8. EDN: PLQJQM
  10. Ahearne E. Engineering the surface for direct part marking (DPM). CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, 2020, No. 29, pp. 1-10.
  11. Li C. L., Lu C., Li J. M. Nanosecond laser direct-part marking of data matrix symbols on titanium alloy substrates. Key Engineering Materials, 2018, Vol. 764, pp. 194-200.
  12. Xia-Shuang Li, Wei-Ping He, Lei Lei, Jian Wang, Gai-Fang Guo, Teng-Yun Zhang, Ting Yue. Laser direct marking applied to rasterizing miniature Data Matrix Code on aluminum alloy. Optics & Laser Technology, 2016, Vol.77, pp. 31-39. doi: 10.1016/J.OPTLA TEC.2015.08.020.
  13. Титова Т. А., Лось Л. А. Стандартное кодиро-вание книг, журналов и газет посредством штрихового кода // Машиностроение и компьютерные технологии. 2014. № 5. С. 360-381. EDN: SKCZLN
  14. Shammazov, I.A. Dzhemilev, E.R. Sidorkin, D.I. Improving the Method of Replacing the Defective Sections of Main Oil and Gas Pipelines Using Laser Scanning Data. Applied Sciences, 2023, No. 13, pp. 1-26. doi: 10.3390/app13010048.
  15. Amiaga J.V., Gorny S., G., Vologzhanina S.А. Method of Convex Marking of the Surfaces of Steel Prod-ucts Using a Pulsed 50-W Infrared Fiber Laser Russian Metallurgy. Metally, 2020, Vol. 13, pp. 1513-1517. doi: 10.1134/S0036029520130042.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».