一种用于制造物联网的切削刀具磨损在位测量装置及方法与流程

[0001]
本发明涉及数控机床刀具磨损测量技术领域，主要是刀具磨损量测量方法、系统及装置，尤其涉及一种用于制造物联网的切削刀具磨损在位测量装置及方法。


背景技术：

[0002]
在金属切削过程中，作为与工件直接接触的部分，切削刀具磨损是一种普遍存在不可避免的现象，且随着加工时长的增加而不断增加。随着航空航天技术的快速发展，对零件的材料、结构、加工精度等提出了更高的要求，航空航天难加工材料具有结构复杂、去除量大等特点，因此对切削刀具磨损测量提出了更高的要求。据工业统计数据表明，由于切削刀具过度磨损且未被及时发现而造成零件报废、机床故障停机的比例达到1/3。此外，切削刀具的磨损对于机床寿命甚至操作人员的人身安全都有重要的影响。因此，准确高效地测量切削刀具磨损对于降低成本、提高生产效率和生产质量具有重要意义。
[0003]
切削刀具磨损监测方法分为间接检测法和直接检测法，间接检测方法一般是通过监测与切削刀具磨损量直接相关的切削力、振动、声发射等传感信号，以此来判断切削刀具当前的磨损状态，该方法存在很大的随机性，且只能定性的检测切削刀具所处磨损状态；直接检测法通常是指基于机器视觉的检测方法，直接检测法按照原理可分为基于结构光技术的三维检测方法和基于普通二维相机的视觉方法；按照检测方式分为离线检测和在位检测，离线检测需要机床停机且将切削刀具取下送入专门的检测车间进行检测，虽然检测精度较高，但是检测效率低下，且拆装切削刀具过程中容易造成定位误差。在位检测无需机床停机且无需取下切削刀具，既可以实现不拆装切削刀具在位检测，又实现了刀具磨损量高精度定量测量。
[0004]
随着制造技术、物联网技术等的快速发展，全球制造环境呈现协同化、信息化和智能化的特点，对提高生产制造过程中的效率和质量、降低生产成本和资源消耗等提出了更高的要求。数控加工作为制造物联网中的重要一环，其切削刀具的磨损测量技术迫切需要升级，向智能制造变革发展。


技术实现要素：

[0005]
本发明提出一种用于制造物联网的切削刀具磨损在位测量装置及方法，实现了对制造物联网中切削刀具磨损的在位测量，从而提高刀具磨损测量的效率和准确率，有效的降低了生产成本、提高了生产效率和生产质量。
[0006]
本发明的技术方案是这样实现的：一种用于制造物联网的切削刀具磨损在位测量装置，包括：
[0007]
数控机床主轴；
[0008]
刀具，其为待检测对象并安装于所述数控机床主轴上，所述刀具具有侧刃和底刃，所述数控机床主轴驱动所述刀具旋转或在z轴方向上往复直线运动；
[0009]
远心镜头和ccd工业相机，其个数为两组并分别朝向所述刀具的侧刃和底刃，用于
对所述刀具进行拍照，所述远心镜头和ccd工业相机还能够在x轴方向和z轴方向上往复直线运动；
[0010]
工控机，其包含相机通讯模块、机床通讯模块、图像处理与磨损量计算模块，所述工控机用于控制ccd工业相机、数控机床主轴的动作，并能够对ccd工业相机拍摄的照片进行处理。
[0011]
作为一种优选的实施方式，两组所述的ccd工业相机分别通过多自由度位置调整平台和姿态调整云台安装于支架上；
[0012]
所述多自由度位置调整平台包括多个伺服电机，用于调整ccd工业相机在x轴方向和z轴方向上的位置；
[0013]
所述姿态调整云台用于调整并固定ccd工业相机的姿态，同时降低振动所带来的影响；
[0014]
所述伺服电机通过伺服系统控制总线与工控机连接，所述ccd工业相机通过相机通讯总线与工控机连接，所述数控机床主轴通过机床通讯总线与工控机连接。
[0015]
作为一种优选的实施方式，每个所述的ccd工业相机处还设置有环形led光源，所述环形led光源的照射方向与ccd工业相机的朝向一致。
[0016]
作为一种优选的实施方式，还包括数控系统，其用于连接所述工控机与数控机床主轴，接收工控机的指令并控制数控机床主轴动作。
[0017]
用于制造物联网的切削刀具磨损在位测量装置的测量方法，包括如下顺序步骤
[0018]
s1.图像在位感知系统软硬件配置调整；
[0019]
s2.调整位姿调整系统确定位置和姿态；
[0020]
s3.采集刀具磨损图像并传输到工控机；
[0021]
s4.刀具磨损图像处理，计算磨损值。
[0022]
作为一种优选的实施方式，步骤s1中
[0023]
s11.分别标定两个ccd工业相机的内外参数、两个远心镜头的焦距以及两个环形led光源的强度和方向，确保能够得到清晰无畸变的图像；
[0024]
s12.通过相机通讯总线对两个ccd工业相机的快门时间、分辨率等进行配置。
[0025]
作为一种优选的实施方式，步骤s2中
[0026]
s21.通过伺服系统控制总线控制多自由度位置调整平台做x轴和z轴方向的运动，同时通过相机通讯总线实时回传ccd工业相机采集到的图像到工控机，确保ccd工业相机的位置不干涉机床本体运转，同时可拍摄清晰完整的刀具刃口图像；
[0027]
s21.通过姿态调整云台控制ccd工业相机的姿态，确保ccd工业相机与刀具磨损面满足平行度要求。
[0028]
作为一种优选的实施方式，步骤s3中
[0029]
s31.调整好图像采集系统的各项参数及位置之后，工控机发出快门指令，ccd工业相机拍下第一张侧刃刃口磨损图像；
[0030]
s32.工控机根据刀具的侧刃个数，确定数控机床主轴一次转动角度，并通过opc通讯发出控制指令控制数控机床主轴做相应转动，转动到所需位置之后停止，同时，工控机发送快门指令控制ccd工业相机拍摄下一张侧刃刃口磨损图像；
[0031]
s33.循环执行步骤s32，直至刀具所有侧刃刃口磨损图像采集完毕；
[0032]
s34.工控机通过opc通讯，控制数控机床主轴做z轴方向上下运动，调整好刀具位置，ccd工业相机一次即可拍摄所有底刃刃口磨损图像；
[0033]
s35.所有采集到的刃口磨损图像通过相机通讯总线传输并保存到工控机中。
[0034]
作为一种优选的实施方式，步骤s4中
[0035]
s41.图像预处理，包括图像灰度变换、中值滤波和直方图均衡，灰度变换用于将拍摄到的彩色图像转换为灰度图；中值滤波用于抑制灰度化图像之后的噪声，平滑灰度图像；直方图均衡化用于增强全局图像对比度，通过上述处理可得到清晰强对比刀具磨损灰度图；
[0036]
s42.阈值分割，采用自动阈值分割法，得到强对比黑白二值化刀刃磨损图像；
[0037]
s43.连通域标记，通过4领域连通域标记，将二值化后的刀刃磨损图像中各个连通域找出并标记；
[0038]
s44.边缘检测，通过canny边缘检测，提取刀刃刃口磨损边界，保存边缘检测后的刀刃磨损图像；
[0039]
s45.霍夫变换,在canny边缘检测的基础上，通过霍夫变换拟合未磨损刀刃图像；
[0040]
s46.最小外接矩形计算，计算经霍夫变换都未磨损刀刃的最小外接矩形，为下一步刀刃磨损量计算提供比对依据；
[0041]
s47.磨损量计算，对比计算步骤s44边缘检测后的刀刃磨损图像和步骤s46最小外接矩形未磨损刀刃磨损图像，计算刀具各刃刃口磨损面积和最大磨损宽度。
[0042]
采用了上述技术方案后，本发明的有益效果是：
[0043]
(1)采用了两台正交的ccd工业相机，可同时采集并测量刀具侧刃和底刃的磨损值，且两台相机互不影响，可单独测量刀具侧刃或者底刃。
[0044]
(2)相机位置姿态调整系统具有多自由度调节功能，且调节范围较大，可适用于绝大多数的机床型号以及所有立铣刀刃口磨损的在位测量，整套位置姿态调整系统采用伺服控制，可实现相机位置和姿态的精确调节。
[0045]
(3)与相机相连的云台可以多自由度调节相机的姿态，保证了相机与刀具刃口的平行度，同时，云台在工作过程中可以自适应调节，降低机床本体振动对相机的影响，减少了相机的抖动，从而降低了采集刀具磨损图片的失真度，提高了测量精度。
[0046]
(4)整套系统集成化程度高，采用工控机作为核心处理单元，将位姿调整系统控制模块、相机通讯模块、机床通讯模块和图像处理与计算模块整合到一起，可精确的控制伺服系统的调节和机床主轴的运动，增加了整套系统运行的可靠性和稳定性。
[0047]
(5)无需建立未磨损刀具模型，采用刀具刃口磨损图像与拟合未磨损刀具图像对比的方法计算刃口磨损量，去掉了刀具建模时间，提高了效率。同时，由于无需事先建立刀具未磨损模型，因此可适用于适合型号任意尺寸的立铣刀。
[0048]
(6)可在不取下刀具的情况下，在数控加工的间隙对数控机床刀具磨损进行在位测量，大大降低了检测时间，提高了检测效率。同时，采用一系列的图像处理算法，可得到刀具各刃的磨损面积和最大磨损宽度，精确度高。
附图说明
[0049]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现
有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0050]
图1为用于制造物联网的切削刀具磨损在位测量装置的结构示意图；
[0051]
图2为用于制造物联网的切削刀具磨损在位测量方法的流程框图；
[0052]
图3为刀具磨损图像处理及磨损值计算方法的流程图；
[0053]
图中：1-数控机床主轴；2-刀具；3-数控系统；4-工控机；5-环形led光源；6-远心镜头；7-ccd工业相机；8-姿态调整云台；9-伺服电机；10-伺服系统控制总线；11-相机通讯总线；12-机床通讯总线。
具体实施方式
[0054]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0055]
实施例一：
[0056]
如图1所示，为用于制造物联网的切削刀具磨损在位测量装置的一种实施例，其包括工控机(4)，其是本系统的核心处理单元，内部包含有相机通讯模块、机床通讯模块、图像处理与磨损量计算模块。
[0057]
还包括数控机床主轴(1)，数控机床主轴(1)上安装有刀具(2)，刀具(2)即是该实施例的待检测对象，刀具(2)具有侧刃和底刃，数控机床主轴(1)能够驱动刀具(2)旋转或在z轴方向上往复直线运动。
[0058]
还包括远心镜头(6)和ccd工业相机(7)，其个数为两组并分别朝向刀具(2)的侧刃和底刃，也即两组ccd工业相机(7)之间是正交的，其用于对刀具(2)的侧刃和底刃进行拍照，远心镜头(6)和ccd工业相机(7)还能够在x轴方向和z轴方向上往复直线运动。
[0059]
两组ccd工业相机(7)分别通过多自由度位置调整平台和姿态调整云台(8)安装于支架上；多自由度位置调整平台包括多个伺服电机(9)，用于调整ccd工业相机(7)在x轴方向和z轴方向上的位置；姿态调整云台(8)用于调整并固定ccd工业相机(7)的姿态，同时降低振动所带来的影响；伺服电机(9)通过伺服系统控制总线(10)与工控机(4)连接，ccd工业相机(7)通过相机通讯总线(11)与工控机(4)连接，数控机床主轴(1)通过机床通讯总线(12)与工控机(4)连接。
[0060]
相机通讯模块用于对ccd工业相机(7)进行控制，机床通讯模块用于对数控机床主轴(1)进行控制，图像处理与磨损量计算模块用于对ccd工业相机(7)拍摄的照片进行处理。
[0061]
每个ccd工业相机(7)处还设置有环形led光源(5)，环形led光源(5)的照射方向与ccd工业相机(7)的朝向一致，用于提供ccd工业相机(7)拍摄所需要的光源，同时减少室内环境光的影响。
[0062]
还包括数控系统(3)，其用于连接工控机(4)与数控机床主轴(1)，接收工控机(4)的指令并控制数控机床主轴(1)动作。
[0063]
实施例二：
[0064]
如图2所示，为用于制造物联网的切削刀具磨损在位测量装置的测量方法的流程框图，其主要包括以下步骤：
[0065]
s1.图像在位感知系统软硬件配置调整；标定所用相机的内外参数，调整镜头焦距以及光源强度，确保得到清晰无畸变的图像。主要包括以下两个步骤：
[0066]
s11.分别标定两个ccd工业相机(7)的内外参数、两个远心镜头(6)的焦距以及两个环形led光源(5)的强度和方向，确保能够得到清晰无畸变的图像；
[0067]
s12.通过相机通讯总线(11)对两个ccd工业相机(7)的快门时间、分辨率等进行配置。
[0068]
s2.调整位姿调整系统确定位置和姿态；通过多自由度调节平台，调整两个相机空间位置，并且通过与相机相连的云台对相机姿态进行调节，保证相机与刀具的位置和平行度满足拍摄要求并可以采集到清晰完整的刀具磨损图像。主要包括以下两个步骤：
[0069]
s21.通过伺服系统控制总线(10)控制多自由度位置调整平台做x轴和z轴方向的运动，同时通过相机通讯总线(11)实时回传ccd工业相机(7)采集到的图像到工控机(4)，确保ccd工业相机(7)的位置不干涉机床本体运转，同时可拍摄清晰完整的刀具(2)刃口图像；
[0070]
s21.通过姿态调整云台(8)控制ccd工业相机(7)的姿态，确保ccd工业相机(7)与刀具(2)磨损面满足平行度要求。
[0071]
s3.采集刀具磨损图像并传输到工控机；通过工控机与数控机床通讯，控制数控机床主轴的转动以及z方向的上下运动，采集刀具不同刀刃磨损图像，并且传输到工控机中保存。主要包括以下五个步骤：
[0072]
s31.调整好图像采集系统的各项参数及位置之后，工控机(4)发出快门指令，ccd工业相机(7)拍下第一张侧刃刃口磨损图像；
[0073]
s32.工控机(4)根据刀具(2)的侧刃个数，确定数控机床主轴(1)一次转动角度，并通过opc通讯发出控制指令控制数控机床主轴(1)做相应转动，转动到所需位置之后停止，同时，工控机(4)发送快门指令控制ccd工业相机(7)拍摄下一张侧刃刃口磨损图像；
[0074]
s33.循环执行步骤s32，直至刀具(2)所有侧刃刃口磨损图像采集完毕；
[0075]
s34.工控机(4)通过opc通讯，控制数控机床主轴(1)做z轴方向上下运动，调整好刀具(2)位置，ccd工业相机(7)一次即可拍摄所有底刃刃口磨损图像；
[0076]
s35.所有采集到的刃口磨损图像通过相机通讯总线(11)传输并保存到工控机(4)中。
[0077]
s4.刀具磨损图像处理，计算磨损值，通过对采集到的刀具磨损图片进行图像处理，计算出刀具各刀刃磨损面积和最大磨损宽度。如图3所示，主要包括以下七个步骤：
[0078]
s41.图像预处理，包括图像灰度变换、中值滤波和直方图均衡，灰度变换用于将拍摄到的彩色图像转换为灰度图；中值滤波用于抑制灰度化图像之后的噪声，平滑灰度图像；直方图均衡化用于增强全局图像对比度，通过上述处理可得到清晰强对比刀具磨损灰度图；
[0079]
s42.阈值分割，采用自动阈值分割法，得到强对比黑白二值化刀刃磨损图像；
[0080]
s43.连通域标记，通过4领域连通域标记，将二值化后的刀刃磨损图像中各个连通域找出并标记；
[0081]
s44.边缘检测，通过canny边缘检测，提取刀刃刃口磨损边界，保存边缘检测后的
刀刃磨损图像；
[0082]
s45.霍夫变换,在canny边缘检测的基础上，通过霍夫变换拟合未磨损刀刃图像；
[0083]
s46.最小外接矩形计算，计算经霍夫变换都未磨损刀刃的最小外接矩形，为下一步刀刃磨损量计算提供比对依据；
[0084]
s47.磨损量计算，对比计算步骤s44边缘检测后的刀刃磨损图像和步骤s46最小外接矩形未磨损刀刃磨损图像，计算刀具各刃刃口磨损面积和最大磨损宽度。
[0085]
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。