本发明涉及工业生产制造领域，具体来说是一种基于工业机器人的智能CNC处理方法。
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背景技术：
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传统的机械加工都是用手工操作普通机床作业的，加工时用手摇动机械刀具切削金属，靠眼睛用卡尺等工具测量产品的精度的。目前，制造领域已发展的十分成熟，但是随着人工成本的不断上升以及生产效率的要求，自动化生产的产业升级成为一种趋势。现代工业早已使用电脑数字化控制的机床进行作业了，数控机床可以按照技术人员事先编好的程序自动对任何产品和零部件直接进行加工，这就是我们说的“数控加工”。数控加工广泛应用在所有机械加工的任何领域，更是模具加工的发展趋势和重要和必要的技术手段。
CNC是计算机数字控制机床(Computer numerical control)的简称，是一种由程序控制的自动化机床。CNC系统是一个专用的实时多任务计算机系统，在它的控制软件中融合了当今计算机软件技术中的许多先进技术。
在智能CNC系统中，CAM模型数据处理和加工路径规划是两个主要内容。简单地说，CAM模型数据处理就是将需要加工的三维数据模型与加工毛坯材料对比判断生成加工余量，而加工路径规划则是对加工过程中涉及的粗加工、精加工及特殊点位的避让和加工工艺的处理换算，并校验和生成机器人可执行的G-cold，同时客户端解释并导入进机器人控制系统实现智能化加工生产。
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技术实现要素：
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本发明的目的在于解决现有技术的不足，提供一种基于工业机器人的智能CNC处理方法，用作工件的生产、加工、打磨、抛光，可实现CAM数据的处理和加工路径规划，实现智能化生产加工，帮助企业提高生产效率，降低人工成本。
为了实现上述目的，设计一种基于工业机器人的智能CNC处理方法，其特征在于方法具体如下：
a.据生产制造需要通过三维制图软件建立模型，导出多种格式包括STL、STP、3DX、DXF格式的3D文件，输入文件转换成CAM数据模型，与加工毛坯材料模型进行对比，通过NAND算法计算出多余的加工量，分析出毛坯模型中需要加工的余量；
b.对加工余量根据铣削的深度进行分层处理，根据每层进刀深度将待加工材料进行分层处理一共分成N层；
c.通过刀具加工进给量、加工速度工艺参数，采用以直线、二次解析曲线、平面三次重节点非均匀有理B样条曲线构成的组合曲线,定义加工对象的边界轮廓,以边界轮廓的基元为单位计算基元等距线得出每层的加工轨迹；
d.对前N-1层设定粗加工工艺，根据材料类型自动匹配相应的粗加工刀具并调整加工进给量、加工速度，生成粗加工的模拟轨迹；
e.对第N层设定精加工工艺，根据材料类型和加工精度调用对应精加工刀具并调整进给量、加工速度，生产精加工的轨迹；
f.通过Floyd算法得出最短路径，从而得到最短的铣削轨迹；
g.通过CAM数据进行仿真加工，对机器人加过工程进行模拟；轨迹上出现的所有点与工件模型进行比较，通过AND算法得出相交部分的点集，得出加工过程中出现的机械碰撞位置；
h.根据模拟过程中加工轨迹上的点找出对应的点机器人姿态及相关轴的笛卡尔坐标值XYZABC，并且根据机器人软硬件限定的轴角度范围及碰撞点进行规避，通过姿态插补算法：球面线性插值优化机器人的姿态得到优化的算法，以达到加工轨迹的修正；
插值步骤
①计算两个值的差：q0到q1的角位移由Δq＝q0-1q1给出
②计算差的一部分。四元数求幂可以做到。差的一部分由Δqt给出
③在开始值上加上差的一部分，用四元数乘法组合角位移q0Δqt
这样就可以得到slerp公式：
i.规划可加工的CAM模型数据，将生产的轨迹数据通过M代码G代码指令表转换成G代码；
j.通过CNC客户端解释和代码导入，实现机器人的自动化加工，智能化生产。
所述的步骤d具体方法如下：
式中，T0是包含粗加工使用的刀具的长度、直径和刚度的数组，r(t)是刀具t的半径，t是包含粗加工使用的候选刀具的长度、直径和刚度的数组，P是每层的刀具轨迹，x(Pk)是加工轨迹P在k点的x方向上的坐标值，y(Pk)是加工轨迹P在k点的y方向上的坐标值，λ0是由编程人员指定的、用来调整函数的一个系数，FO是粗加工进给量，l,i,j,k是下标编号,本身并无含义，P下第一个编号是刀具轨迹的插值点的序号，第二个编号代表该轨迹所处的加工层的序号，比如说Pi,k指第k层粗加工轨迹的第i个插值点，当第二个下标省略时，默认为当前的加工层，Pi,k是一个包含该点x,y,z坐标值的数组，ε(M)为材料韧性，rHRC(M)为现场实际测出的材料硬度，SO是粗加工加工速度，δ是精加工的加工余量，r是所使用刀具的半径，PO是粗加工刀具轨迹，k(M)是材料刚度。
所述的步骤e具体方法如下：
T1＝ar gmint([r(t)-mink(||Pk+1-Pk||2))]2-λ1r(t)2)
P1＝P+0.5sign(P)r
式中，T1是包含精加工使用的刀具的长度、直径和刚度的数组，λ1是由编
程人员指定的、用来调整函数的一个系数。
T0,T1的计算方法为：
i＝1
v0＝200
LOOP
i＝i+1
IFv＜v0 D0 v0＝v
UNTIL i＝cardinality(Tinfo)
式中，i在这里表示刀具序号，ti代表编号为i的刀具，v是评价刀具合适程度的指标，v0与v同义，在计算中用来迭代，Tinfo是根据刀具信息所赋予的值。
本发明同现有技术相比，其优点在于：
1.实现机器人的自动化加工，智能化生产，加工更加精密；
2.提高生产效率，降低人工成本。
[附图说明]
图1为本发明方法的流程图。
[具体实施方式]
下面结合附图对本发明作进一步说明，这种方法的原理对本专业的人来说是非常清楚的。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参见图1，将所述的系统软件嵌入到机器人控制系统中，并启动机器人的智能CNC加工系统，该图像采集处理系统按下列处理步骤处理：输入需要加工的CAM数据模型，与加工材料模型进行对比，将多余的加工量换算出来，并进行路径的规划和加工工艺的调整；通过CAM数据进行仿真加工同时对出现的机械碰撞，空间位置范围限制及轴角度限制的修改和矫正，重新规划处可加工的CAM模型数据，将CAM数据转换成G代码，并通过CNC客户端解释和代码导入，实现机器人的自动化加工，智能化生产。
所述的一种基于工业机器人的智能CNC处理方法具体如下：
a.据生产制造需要通过三维制图软件建立模型，导出多种格式包括STL、
STP、3DX、DXF格式的3D文件，输入文件转换成CAM数据模型，与加工毛
坯材料模型进行对比，通过NAND算法计算出多余的加工量，分析出毛坯模型中需要加工的余量；
b.对加工余量根据铣削的深度进行分层处理，根据每层进刀深度将待加工材料进行分层处理一共分成N层；
c.通过刀具加工进给量、加工速度工艺参数，采用以直线、二次解析曲线、平面三次重节点非均匀有理B样条曲线构成的组合曲线，定义加工对象的边界轮廓，以边界轮廓的基元为单位计算基元等距线得出每层的加工轨迹；
d.对前N-1层设定粗加工工艺，根据材料类型自动匹配相应的粗加工刀具并调整加工进给量、加工速度，生成粗加工的模拟轨迹；
e.对第N层设定精加工工艺，根据材料类型和加工精度调用对应精加工刀具并调整进给量、加工速度，生产精加工的轨迹；
f.通过Floyd算法得出最短路径，从而得到最短的铣削轨迹；
g.通过CAM数据进行仿真加工，对机器人加过工程进行模拟；轨迹上出现的所有点与工件模型进行比较，通过AND算法得出相交部分的点集，得出加工过程中出现的机械碰撞位置；
h.根据模拟过程中加工轨迹上的点找出对应的点机器人姿态及相关轴的笛卡尔坐标值XYZABC，并且根据机器人软硬件限定的轴角度范围及碰撞点进行规避，通过姿态插补算法：球面线性插值优化机器人的姿态得到优化的算法，以达到加工轨迹的修正；
插值步骤：
①计算两个值的差：q0到q1的角位移由Δq＝q0-1q1给出
②计算差的一部分。四元数求幂可以做到。差的一部分由qt给出
③在开始值上加上差的一部分，用四元数乘法组合角位移q0Δqt
这样就可以得sleerp公式：
i.规划可加工的CAM模型数据，将生产的轨迹数据通过M代码G代码指令表转换成G代码；
j.通过CNC客户端解释和代码导入，实现机器人的自动化加工，智能化生产。
其中，NAND算法有称为与非算法，是一种逻辑算法，常在计算机中以“与非门”的形式存在，即先作一次“与”运算后，再做一次“非”运算。
Floyd算法又称为插点法，是一种用于寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法，从图的带权邻接矩阵A＝[a(i,j)]n×n开始，递归地进行n次更新，即由矩阵D(0)＝A，按一个公式，构造出矩阵D(1)；又用同样地公式由D(1)构造出D(2)；……；最后又用同样的公式由D(n-1)构造出矩阵D(n)。矩阵D(n)的i行j列元素便是i号顶点到j号顶点的最短路径长度，称D(n)为图的距离矩阵，同时还可引入一个后继节点矩阵来记录两点间的最短路径。
AND运算，又称为与运算是计算机中一种基本的逻辑运算方式，就是两个操作数表达式同时为真，结果才为真的一种二元运算。
姿态插补算法是指在数控系统所加工的零件要求的加工轨迹各种各样：有圆弧、直线、椭圆、抛物线等等。然而设备的加工点的移动方向是有限的，一般设备工作台只有X、Y两个方向。也就是要在加工曲线精度的范围内用折线来拟合出误允许的曲线。
所述的步骤d具体方法如下：
式中，T0是包含粗加工使用的刀具的长度、直径和刚度的数组，r(t)是刀具t的半径，t是包含粗加工使用的候选刀具的长度、直径和刚度的数组，P是每层的刀具轨迹，x(Pk)是加工轨迹P在k点的x方向上的坐标值，y(Pk)是加工轨迹P在k点的y方向上的坐标值，λ0是由编程人员指定的、用来调整函数的一个系数，FO是粗加工进给量，l,i,j,k是下标编号,本身并无含义，P下第一个编号是刀具轨迹的插值点的序号，第二个编号代表该轨迹所处的加工层的序号，比如说Pi,k指第k层粗加工轨迹的第i个插值点，当第二个下标省略时，默认为当前的加工层，Pi,k是一个包含该点x,y,z坐标值的数组，ε(M)为材料韧性，rHRC(M)为现场实际测出的材料硬度，SO是粗加工加工速度，δ是精加工的加工余量，r是所使用刀具的半径，PO是粗加工刀具轨迹，k(M)是材料刚度。
所述的步骤e具体方法如下：
T1＝ar gmint([r(t)-mink(||Pk+1-Pk||2))]2-λ1r(t)2)
P1＝P+0.5sign(P)r
式中，T1是包含精加工使用的刀具的长度、直径和刚度的数组，λ1是由编
程人员指定的、用来调整函数的一个系数。
T0,T1的计算方法为：
i＝1
v0＝200
LOOP
i＝i+1
IF v＜v0 DO v0＝v
UNTILi＝cardinality(Tinfo)
式中，i在这里表示刀具序号，ti代表编号为i的刀具，v是评价刀具合适程度的指标，v0与v同义，在计算中用来迭代，Tinfo是根据刀具信息所赋予的值。
实施例
参见表1，是本发明方法的具体实施步骤。
表1.实施步骤