一种高速铣削加工刀具磨损自动监测方法

发表时间:2020/12/4   来源:《科学与技术》2020年28卷21期   作者:陆骏超 胡语珊
[导读] 本文介绍了一种实现对高速铣削刀具的磨损量监测的高速铣削刀具磨损自动监测方法,可实现刀具寿命预测的方法,能够避免过损刀具对待加工工件半成品的破坏或降低加工精度
        陆骏超    胡语珊
        陕西黄河集团有限公司陕西省 西安市710043
        摘要:本文介绍了一种实现对高速铣削刀具的磨损量监测的高速铣削刀具磨损自动监测方法,可实现刀具寿命预测的方法,能够避免过损刀具对待加工工件半成品的破坏或降低加工精度。
        关键词:高速铣削刀具;磨损;自动监测
        高速铣削刀具的磨损监测在精密机械加工中是非常重要的问题。特别是在使用钛合金或其他耐火材料制作小型部件的情况下,高速铣削刀具的磨损速度非常快,需要及时检测和更换。例如我公司某产品T/R组件壳体零件,由于零件尺寸小且精度要求高,加工中使用的刀具也较小,实际测量工具磨损显得非常困难,对加工有很大影响。虽然一些文献中提出了一些间接测量和监测方法,但主要是通过关注电流、切削电阻、振动、声发射、温度、工件表面质感等方面的变化来间接判断高速铣削刀具的磨损情况,但这些方法的精度还需要进一步改进。而本文提出的一种高速铣削刀具磨损自动监测方法具有更高的精准度。
        1研究目的
        本研究的目的是为高速铣床加工提供自动工具磨损监视方法。通过拍照比对不同照片中高速铣刀磨损区域的灰度数据,获得高速铣刀具体的磨损数据,确定高速铣刀磨损表现。
        2本研究的优点
        与传统铣床相比,高速铣床加工使用不规则刀片,刀口螺旋几何构造的不规则,要能实际准确的测量则非常困难,本文采用端铣方法成像,通过对端部取像进行图像分析,不仅可以直观测量工具直径的变化,还可定义不同情况下的磨损变量。实验证明,新的磨损变量和切削刀具使用时长有更好的相关度,可以更好地反映工具的磨损极限。通过工具修正,提高切削的加工精度,实现刀具的寿命预测。可以避免用过损刀具处理的工件和半成品的损伤,确保加工精度。
        3高速铣削加工刀具磨损自动监测方法介绍
        3.1总体设计思路
        为了达到这一目的,设计思路采用以下技术方案:一种高速铣刀磨损自动监测方法,批处理成像装置在工具加工的间隔对高速铣削刀具端部进行拍照,收集了多次图像,刀具为CNC高速铣床铣刀,然后对收集的图像中心区域进行灰度均方差统计,选择的目标图像为最大均方误差的刀具图像,白色区域为磨损所引起的刀具位置,对磨损白色区域参数特征进行提取,从而获得磨损参数,包含长度、宽度、面积,作为高速铣刀磨损的表现形式。
        每一刀边缘对应于目标图像磨损的白色区域,并提取所有白色区域的边缘和边界点。与初始状态相比,提取工具磨损后的直径变化,表示后部刀表面的磨损量。
        3.2图像获取
        工件在加工过程中设有多次加工间歇,对于每个处理间隔,成像设备在正对刀具端部收集多个图像后,选择目标图像,提取目标图像白色区域的磨损参数特性。成像设备包括照相机支架和设置在照相机支架上的照相机。相机是摄像头或CMOS摄像头。照相机和照相机架都连接在电脑上。


        所述摄像设备也可以是多轴运动可调装置,摄像设备对摄像模块做旋转调整,方便摄像头在数控机床内部的安装和调节;优选地,所述摄像设备设于摄像模块支撑夹持平台上,摄像模块支撑夹持平台是一个三维运动调节机构,可做三维运动调节,本方案中,摄像模块支撑夹持平台设有3个电机,三个电机分别带动摄像设备在X、Y、Z三个方向上做调节运动。
        工作时,首先在数控程序里面设置了一些间歇时间点,到点就停一下,在间歇时间点时,摄像模块支撑夹持平台中的电机拖载成像设备去拍摄,然后传入计算机系统对图像进行分析;拍摄过程有个聚焦的过程,就是电机拖载显微成像装置逐渐靠近刀具端部,利用聚焦算法(计算均方差统计)对刀具端部进行拍摄,均方差最大对应就是最清晰的图像(目标图像),然后就是对这个最清晰的图像(目标图像)进行刀具磨损分析。
        3.3目标图像白色区域参数特征的获取方法
        获得目标图像白色区域的参数特征的方法包括以下步骤:
        (1)边界保持滤波图像预处理。
        (2)计算目标图像的各行和列的像素强度,根据统计取得图像灰度值曲线的极值点,确定图像内的工具区域和目标内的工具中心点的坐标。刀具所在区域为ROI区域。
        3)查找通过工具中心点的直线,以最大亮度计数直线角度,旋转目标图像,旋转目标图像将刀具磨损线在图中调整为水平状态便于后续统计。
        4)提取ROI领域的尺寸特性。因为知道工具本身的实际物理大小,所以提取出的ROI区域的大小与工具本身实际物理大小的比例关系将成为完成自校准的校准系数。
        5)ROI领域是通过图像二值化来划分的,并对分割后的白色区域计算以获得磨损参数。
        PC电脑中安装系统控制软件,系统控制软件包括图像采集控制、分析算法和加工 控制,图像采集模块主要实现图像采集控制,并将采集到的图像送入计算机内存供后续分析;即将采集到的每张图像的中部区域进行灰度均方差统计,并将均方差最大的图像选为目标图像,对目标图像白色区域参数特征的获取方法均由PC电脑软件完成,并且刀具磨损参数被存储在PC电脑中。加工控制则根据分析算法提取得到的磨损结果进行相应补偿,自动对后续加工参数进行优化调整。
        4结语
        本文介绍的方法用于高速铣刀磨损的自动监测,通过数控机床编程控制,在细分加工步的间歇,程控刀具姿态,以便对刀具端部进行成像。工具磨损是通过图像分析算法提取,可提取磨损量,与事先保存的工具磨损量相关与加工历程关系数据库进行关联,以控制随后的机械加工校正量。特别是根据磨损的急剧增加,判断是否需要更换工具。
参考文献:
[1]申志刚, 何宁. 具备高适应性的高速铣削刀具磨损状态监测系统[J]. 南京航空航天大学学报, 2013, 045(001):49-54.
[2]陶欣, 朱锟鹏, 高思煜. 基于形态分量分析的高速铣削加工刀具磨损在线监测[J]. 中国科学技术大学学报, 2017(8).
[3]申志刚, 何宁, 李亮. 具备自动特征提取能力的智能监测系统[J]. 哈尔滨工业大学学报, 2010, 42(9):1495-1499.
[4]周海波, 张京京, 闫寒,等. 钛合金高速铣削刀具磨损机理和预测方法研究[J]. 工具技术, 2014(3):18-22.
[5]孙艳杰. 基于切削声和切削力参数融合的刀具磨损监测系统的研究[D]. 济南大学, 2011.
投稿 打印文章 转寄朋友 留言编辑 收藏文章
  期刊推荐
1/1
转寄给朋友
朋友的昵称:
朋友的邮件地址:
您的昵称:
您的邮件地址:
邮件主题:
推荐理由:

写信给编辑
标题:
内容:
您的昵称:
您的邮件地址: