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另外網站DL-600-720 DLB-800 - 產品介紹 - 永峻昌工業有限公司也說明：立式切削中心機 ... 本機為強力型精密CNC車床，床身採高剛性之肋骨結構，配合米漢納鑄鐵鑄造，經火退處理，以消除殘留 ... 主軸箱為三點支撐設計，並經力學平衡校正。
淡江大學 建築學系碩士班 陳珍誠、游雅婷所指導 許維承的 應用數位設計與機械手臂銑削加工於集層曲木構築 （2021），提出cnc車床中心校正關鍵因素是什麼，來自於集層膠合、機械手臂、銑削加工、曲木工藝、參數化設計。
而第二篇論文國立勤益科技大學 機械工程系 陳紹賢所指導 高旻聖的 多重感測器與切屑特徵融合對刀具壽命 影響之研究 （2018），提出因為有 刀具磨耗監測、BP-LM、GRNN、多特徵訊號融合、Pearson相關性分析的重點而找出了 cnc車床中心校正的解答。
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數控工具機與實習(第二版)
為了解決cnc車床中心校正 的問題，作者邱仕堂 這樣論述：
本書係根據教育部最新頒布專技院校課程標準，針對機具各項功能以深入淺出之步驟，由理論配合實作將程式設計之方法配合數控模擬器之模擬與工具機之操作應用於實地，使初學者免除對CNC工具機的心理障礙而能得心應手的去學習，此書定能對從事CNC工作或研習CNC的讀者能有所助益。 數值控制是以數值情報來控制機器的一種方式，為今日生產自動化的主流，隨著工業自動化的進展，數值控制工具機已廣泛使用於產業製造，因此如何使用數控工具機也已成為機械工程從業人員及學生必學的知識，各大專院校機械工程科系也將數控工具機與實習列為必修科目。 對於數值控制工具機的應用，首先必須了解數值控制器的系
統功能，才能編寫出工件程式，因此教育訓練上著重於系統功能與程式語法的了解與應用。 本書程式設計皆以富士通(Fanuc)系列車床、銑床、加工中心機，再加上車銑加工範例及模擬操作手冊等功能附錄於書末以供參考。實習範例則依各機能實作舉例，並在各章後附有習題，使學習者能隨章練習，以達事半功倍之效。 第二版更新了每章最後的習題，以及更新數據。本書是專為大專院校機械工程科系編寫設計的教科書，不提供習題解答。本書可作為工程人員使用數值控制工具機的參考，但自學讀者若需仰賴標準解答，請在選購前留意斟酌，出版社及銷售單位均無法提供解答給讀者。
應用數位設計與機械手臂銑削加工於集層曲木構築
為了解決cnc車床中心校正 的問題，作者許維承 這樣論述：
木材有著快速生長、儲存碳元素以及能夠被生物降解等特性，在著重節能省碳與循環經濟的今日，歷久彌新的木材於21世紀再度成為眾所矚目的建築材料。透過今日木材材料科學與加工技術的進步，今日已經能夠建造高達18層樓的木構造建築物，是人類文明於建築領域中所能達到的高度成就。伴隨著工業革命的發展，為了能夠更加有效且便捷的進行加工生產與製造，工具的發展已經由手工、電動工具進入數位製造機具。電腦輔助設計（Computer-Aided Design，CAD）與電腦輔助製造（Computer-Aided Manufacturing，CAM）的結合，設計者能夠自定義不同的加工方式，整合設計到製造的流程。而機械手臂的
出現一部機器能夠進行多類型的加工方法，減少了許多木材加工上的限制，並且以更高維的自由度進行加工。本研究主要透過機械手臂製造搭配銑削加工，並以曲木為結構框架進行設計與製造之整合。曲木是一種多維度變化的木構造形態，以往的曲木加工必須仰賴精湛的木工工藝，以及工匠搭配手工或電動工具進行製作。本研究透過六軸機械手臂與電腦離線編程，並於機器手臂末端執行器安裝電主軸進行自定義的曲木銑削加工，透過調整參數化模型以及機械手臂與轉盤達到更簡潔、更多元、且更有效率的數位製造方式。本論文主要分為四個部分：一、透過兩種形態的曲木實驗（扭轉、彎曲），針對其特性進行格柵亭與曲木亭的設計，並將扭轉及彎曲的數據轉換為參數並置入
參數化模型，討論其構造與製造方式，並且產生三維的建築模型檢討施工時可能發生的問題並進行修正與改進。二、以曲木模具進行三維放樣集層膠合以生產曲木桿件，應用機械手臂離線編程與機械手臂銑削加工，建造出尺度為1：2的環形單點交叉結構曲木塔。三、將複層式的曲木結構桿件與結構節點相互結合，並透過機械手臂銑削加工所需的卡榫位置，最後進行組件的卡接定位，以及單元組件的組裝。四、記錄組裝與搭建曲木亭之過程。期待本研究的成果，能夠為本地的微型數位木工廠之規劃與機器手臂木材加工研究所參考。
多重感測器與切屑特徵融合對刀具壽命 影響之研究
為了解決cnc車床中心校正 的問題，作者高旻聖 這樣論述：
本研究將直接法與間接法兩種測量方式結合並套用在實際加工機中，且融合切削加工中的切屑特性與多感測器特徵，並以相關性分析挑選特徵來解決多維度問題，而本實驗開發了一套刀具磨耗監測之人機介面，其是由四種不同數據來源所組成的，包括機台內部狀態資訊、電壓訊號、振動訊號以及切屑表面之色度座標值，且透過各式通訊協定方式傳輸數據集，並整合於Visual Studio 2015以.NET C# windows form與Matlab進行混編開發再建立數據庫，使得刀具磨耗監測系統能更具有多樣化，接著將探討以BP-LM與GRNN演算法來建構刀具磨耗預測模型，再將建構完成的預測模型進行測試試驗，藉此來討論其不同類別之
特徵輸入值，對於實際量測刀具磨耗值與預測刀具磨耗值之間的誤差值，且亦能估算刀具磨耗預測效果之準確度。而本研究因單一感測器監測技術的刀具狀態辨識，只能提供一種監測訊號，雖然可以節省設備上的成本支出，但是只依賴單一感測器來辨識刀具磨耗會影響可靠度，因此本實驗便透過切削加工中的切屑表面色度特徵與多感測器特徵兩者的融合，來進行刀具狀態辨識，再透過數據的分類及分析處理後，挑選出較能有效反映刀具磨損的訊息，且本研究是應用BP-LM類神經網路模型來預測TiAlN與TiAlSiN塗層的刀具磨耗值，再合併振動訊號之特徵值、電壓訊號之特徵值以及切屑表面色度之特徵值，最後觀察出兩者之MAPE誤差百分比的平均值分別為
7.85%與6.59%，而在應用GRNN類神經網路模型來預測TiAlN與TiAlSiN塗層刀具磨耗值，一樣是合併振動訊號之特徵值、電壓訊號之特徵值以及切屑表面色度之特徵值，最後顯示出兩者之MAPE誤差百分比的平均值分別為8.34%與5.54%，因此在實驗結果分析顯示，其刀具磨耗模型預測皆在10 %誤差以內，比起只有單一感測器訊號特徵值得出的預測誤差在10 %以上的結果，更能準確預測刀具磨耗值。