CNC加工动态基准视觉检测新工艺探究

(整期优先)网络出版时间:2022-07-28
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CNC加工动态基准视觉检测新工艺探究

甘万辉

广东长盈精密技术有限公司 广东东莞 523000

[]CNC加工操作工序循环及其柔性化层面程度均相对较高,且有着较高的加工效率,但因工序相互间存在着尺寸、形状及其位置层面偏差,且它们之间相互耦合,致使加工基准具体位置发生变化,对其加工质量及其精度会造成不利影响,以至于迫切需要开发设计出能够最符合实际需求的CNC加工的动态基准视觉检测工艺,对此,本文侧重于对CNC加工的动态基准视觉检测工艺开展深入研究,仅供业内参考。

[关键词]加工动态;CNC;视觉检测;基准;全新工艺;

前言:

因CNC实际加工过程当中,各工序相互间不断累积偏差,对数控加工实际精度会造成严重影响,因而,积极开发设计CNC加工的动态基准视觉检测工艺,对更好地解决这一问题来说,有着一定的现实意义和价值。

1、关于开发设计CNC加工的动态基准视觉检测工艺之必要性的概述

CCD动态化在线检测,该工艺系统对现有复杂性工件的CNC加工实施检测,系统程序当中需预先设定好工序相互间的转换基准,且视诊测头像类似于普通刀具,借助标准锥柄,将其安装至加工中心的刀库内部,需要检测其动态基准情况之下,CNC系统程序代码则控制该视诊测头实施调取操作,嵌入式的系统控制则在线获取工件相应的视觉图像。经图像处理相应算法,将动态基准的视觉特征有效提取出来,并予以有效处理,获取动态基准具体位置及其偏差信息,借助机床的通信系统,把动态基准的偏差值及时回传至数控机床内部伺服系统,实现对偏差有效地补偿控制[1]。CNC以往在线检测的传统工艺通常是以接触方式来测定加工基准,针对于形面特征极具复杂性及较长周期的加工件实施序间检测期间,则需要对其路径规划实施检测,以至于检测效率相对较低,对工件的加工周期会产生一定影响。因而,开发设计CNC加工的动态基准视觉检测工艺较为必要。

2、全新工艺及其关键性技术

2.1 在提取动态基准视觉特征技术层面

数控加工整个过程当中,其加工基准若为工件拐角情况下,处于视觉图像当中则呈角点形式表现。图像角点位置视觉检测基础算法当中,广泛应用模板方法,如SURF、FAST、Susan、Harris等算法。Susan算法针对于噪声层面有着优良鲁棒性,使用参数少,故对计算量和存储并无较高要求。以Susan算法为基础所提取到角点坐标,便是动态基准具体位置。算法原理,即为图像上面放置圆形的一个模板,滑动模板,判断其是否处于USAN区域范围,其具体的判别函数详如图1所示;而加工基准若为回转面上面轴线或是中心线情况下,则视觉图像当中呈圆的圆心表现,但其圆心并非真实存在的,故提取视觉特征涉及圆边缘和曲线拟合,获取中心坐标便是加工动态的基准位置。边缘提取常用Canny算法,其对于单像素的边缘定位呈高精度及良好抗噪能力。实际加工期间,工件表面位置难免会受到切削液所干扰,图像当中视觉特征的边缘位置会有伪边缘点存在,对图像实施预处理,即以n×n方形区域基础模板实施图像边缘的套取,区域内部像素和均值≤阈值P,保留此区域范围图像边缘,相反情况下像素值则归零,此数学列式详见图2。取阈值为P=128,则D处于8 *8区域烦请情况下,可达到最佳的处理效果。对图像实施预处理之后所获取图像边缘,为不连续且残缺的,需选定适宜此情况之下圆提取及其拟合算法[2]。在一定程度上,Hough变换属于提取圆或是椭圆等各种几何图的形视觉边界基本特征典方法,不会受到图像旋转所影响,且噪声及曲线间断、所处边缘缺乏完整性情况之下,依然可对边界的特征信息实施准确提取,可以将边缘拟合完成。加工基准若是工件上面的某个面情况下,视觉图像当中则呈直线或是曲线区域表现。Hough变换之下所提取的直线视觉基本特征效果优良。曲线视觉基本特征提取便可选定此算法实施。此区域范围有意义部分属于曲线中心或是曲线边缘。借助Hough变换之下的检测直线列式:r=XCOSθ+ysinθ,θ代表戈轴和连接原点及其临近点直线相互间的夹角,r代表原点至直线上面最临近点距离。对给定点为定值。参数r及θ定义之下二维空间,正弦曲线交点为r0及θ值,获取加工线的基准直线方程,r0=Asinθ(θk0)及直线参数图像,详见图3。

图1 判别函数列式

图2 数学列式

图3 直线参数图像

2.2 在CCD检测集成化的控制技术层面

CCD的检测工艺当中,视诊测头和传统的触发形式测头为同等调取方式,均是借助CNC系统程序代码,促使一体化的控制得以实现。但在线采集及处理视觉图像整个过程当中,工业化CCD相机及其光源开关、收发信息数据指令、处理及传输图像数据等,这些均需借助嵌入系统予以控制[3]。对此,嵌入式的处理系统当中,线路板选定DSP+FPGA架构,且集成于CCD的视诊测头当中。FPGA处理装置系统,负责实施相机数据解析、工业CCD的相机及其光源指令收发控制。DSP处理装置,则是把FPGA所传输图像数据及时读入至DDR2存储装置当中,实施图像处理,把所获取动态基准具体位置坐标与其偏差值,借助无线通信系统模块发送至机床数控系统内部。CNC系统程序代码和嵌入式的处理系统,便可对CCD的检测工艺实施集成化的控制。

2.3 系统验证分析

此次所用在线检测系统平台为某机床厂所生产CY—VMC850立式的加工中心,其出厂重复实施定位精度即±0.003mnl,且选定有着偏差补偿系统功能FANUC 0i—MATE MD数控系统,借助此次所开发设计CNC加工的动态基准视觉检测工艺、触发形式测头CNC的在线检测技术工艺,针对换挡毂孔组的加工操作动态基准具体位置及其偏差实施检测。经实验检测分析获取此检测工艺所检测的4个孔,其加工动态的基准耗时为5S,这相比较触发形式测头CNC的在线检测技术工艺,其检测效率约提高3倍,可充分满足于自动化的在线检测实际要求。

3、结语

综上所述,此次所开发设计CNC加工的动态基准视觉检测工艺,其主要是借助CCD的视觉特征来针对于动态基准,实施非接触性的在线检测,CCD、光源、镜头等选取、光源实际照明方式等均极大地影响测定结果的精准性,各项装置合理选用基础上,此检测工艺可促使检测时间得以缩短、检测成本减少,且获取更高的生产率:此系统当中引入了嵌入式的处理装置及机床通信系统模块,促使视诊实际结果和数控的系统中心实现有效交互,加工中心的智能测控系统功能得以拓展,有效补偿复杂性综合性的偏差,值得持续推广及运用。

参考文献

[1] 廖琼章. 机器人视觉在数控加工中心的应用研究[J]. 装备制造技术, 2020,39(010):332-333.

[2] 秦锦生. 视觉定位校准的方法及相应的数控加工的方法:, CN110695770A[P]. 2020,12(015):127-128.

[3] 卿建军, 吴军, 李理,等. 基于机器视觉的数控机床工件异常检测方法及装置, CN110728655A[P]. 2020,16(012):333-334.