CN107238352A - 一种基于数控车床的回转类结构特征零件轮廓激光在机测量装置与方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于数控车床的回转类结构特征零件轮廓激光在机测量装置与方法，设计可调可拆卸式夹具来装夹传感器，将其装配体通过侧边定位方式安装在车床刀架上，并采用陶瓷标准球对测头进行位姿标定；随后调用测量程序，测量零件曲面离散点到测头的距离值，结合机床坐标，编译算法将一维距离值转换为三维坐标值，得到点云数据；分析处理点云数据并重构其模型，与理论模型对比，分析其误差值及产生原因，实现对回转类零件轮廓型面的高效精密在机测量。本发明实现对回转类结构特征零件轮廓的在机测量及误差分析，测量速度快、精度高，在非接触式激光在机测量研究领域有较好的实用价值和应用前景。

Description

一种基于数控车床的回转类结构特征零件轮廓激光在机测量 装置与方法

技术领域

本发明涉及机械设计与在机测量领域，具体涉及一种基于数控车床的回转类结构特征零件轮廓激光在机测量装置与方法。

背景技术

上世纪90年代，基于三坐标测量机的测量技术因其精度高、性能好、通用性强、测量范围大等优点，被称为“测量中心”；然而，作为一种离线测量方式，三坐标测量不仅成本较高、维护困难，还需要二次装夹和重新定位，严重影响整个加工测量效率。随着科学技术的不断发展，在航空航天、汽车、造船及模具等工业领域，生产模式从大批量和单一品种渐渐演变成中小批量和多品种，如发动机中的叶片、缸体和缸盖、变速器壳体以及制动盘等。鉴于这些零部件形状复杂且工艺要求高，一旦出现废品就会造成很大损失，因此如何提升数控机床和加工中心的制造质量意义很大，而在机测量(On Machine Measurement)功能的设置就是一种十分有效的手段。在机测量不同于三坐标测量，它不仅可以实时采集测量数据，避免重复定位和二次装夹的工序，还可以直接将测量结果用于加工误差补偿，实现加工生产和测量检测一体化，对减少辅助时间、提高加工效率以及提升加工精度、减少次品率有重要指导意义。

根据测量方式来分，在机测量可分为接触式、非接触式以及复合式三类。接触式测量虽然精度较高，但测量效率相对低下，而且可能对测量表面产生破坏作用，所以激光在机测量方式因其高效率以及可接受的测量精度在生产中受到越来越多的关注。然而目前的研究多集中于在多轴加工中心上完成复杂零件的型面测量，这是因为加工中心自由度相对较高，可满足激光传感器测量过程中所需要的运动路径规划从而完成复杂型面的数据采集。然而，在数控车床上，安装于刀架上的测头只能在x向和z向进行平移运动，无法旋转，且在y向也受到限制，难以满足测量需要。因此，对于具有回转结构特征的车削零件，其型面测量的难点就不仅仅在于数据采集是否准确，还在于测量方式选择和测量路径规划是否合理，数据处理算法是否精确有效，以及模型重构是否到位。本发明在数控车床上有效地完成了对回转结构零件测量装置和方法的设计以及数据算法的完善，实现了数控车床零件激光高效精密在机测量过程，为后续生产—测量—加工一体化提供了实践基础。

发明内容

本发明的目的是解决数控车床回转类零件在机测量受车床自由度限制的问题，进而实现零件型面的高效精密在机测量，为车削加工测量一体化奠定基础，为此，本发明提供了一种基于数控车床的回转类结构特征零件激光在机测量装置与方法，设计可调可拆卸式激光传感器夹具，在机测量零件型面结构特征，编译数据处理算法，并进行模型重构及误差分析，以达到高效精密测量轮廓特征的目的。

为达到上述目的，本发明提供的技术方案是：

一种基于数控车床的回转类结构特征零件轮廓激光在机测量方法，设计可调可拆卸式夹具来装夹传感器，将其装配体通过侧边定位方式安装在车床刀架上，并采用陶瓷标准球对测头进行位姿标定；随后调用测量程序，测量零件曲面离散点到测头的距离值，结合机床坐标，编译算法将一维距离值转换为三维坐标值，得到点云数据；分析处理点云数据并重构其模型，与理论模型对比，分析其误差值及产生原因，实现对回转类零件轮廓型面的高效精密在机测量。

所述可调可拆卸式夹具包括可调螺钉、夹具底座和激光位移传感器，依靠定位面及安装孔将所述激光位移传感器固定于夹具底座上，随后将其装配体依靠侧边定位方式与刀架间用螺钉压紧，测头高度可通过可调螺钉进行微调，使得测头光束与主轴中心高保持一致。

本发明的测量方法具体包括以下步骤：

步骤一、将激光位移传感器与夹具座安装完成，将其装配体依靠侧边定位方式与刀架装配，拧紧固定；

步骤二、初步高度校准后，利用三爪卡盘夹紧末端为直径25mm的陶瓷标准球部件，采用最小二乘算法对传感器进行位姿标定，确定其单位矢量方向；

步骤三、将待测工件用三爪卡盘夹紧，测量传感器发射端到轮廓表面的一维距离值，结合机床z向位移坐标，依据其数学模型编译C++语言算法，将一维距离值转化为三维点云坐标；

步骤四、处理点云数据，导入UG，采用分段拟合等方法对点云进行模型重构，并与理论模型进行对比，分析不同型面处误差值，综合考虑测量效率和测量精度，优选测量方案。

利用激光测头采集标准球面上若干测量点，应用测量数据和球面约束方程建立超定非线性方程组，采用矩阵最小二乘法求解光束单位方向矢量，具体标定原理如见图7。

光束所在直线方向单位向量为(l，m，n)，初始Q点坐标(x₀，y₀，z₀)，光束长度L，因此P点坐标为(x₀-L·l，y₀-L·m，z₀-L·n)，且P在球面上，其坐标满足球面方程，依此可得

(x₀-L·l)²+(y₀-L·m)²+(z₀-L·n)²＝R²

(x₀+△x₁-L₁·l)²+(y₀+△y₁-L₁·m)²+(z₀+△z₁-L₁·n)²＝R²

(x₀+△x₂-L₂·l)²+(y₀+△y₂-L₂·m)²+(z₀+△z₂-L₂·n)²＝R²

···

(x₀+△x_N-L_N·l)²+(y₀+△y_N-L_N·m)²+(z₀+△z_N-L_N·n)²＝R²

其中：△x、△y、△z分别为传感器在X/Y/Z三轴的坐标增量，L为激光传感器光束长度，R 为标准球直径。

由最小二乘公式可求解出x₀，l，y₀，m，z₀，n的值，从而完成激光束的空间矢量标定，并得到Q点的坐标。由方向向量(l，m，n)、光束长度L以及光束发射点Q的坐标，即可获得测量点在坐标系中的位置。

依据回转类结构特征零件截面为直径不等的圆的特性，建立不同位置处直径与转角的关系，并结合机床运动坐标(见图8)，从而求得型面点云数据。

R₂×cosθ₂+L₂＝R₁+L₁＝C

L₁、L₂：激光传感器距离测量值

C：常数值，传感器与主轴之间的距离，单次测量过程中保持不变

R₁、R₂：不同位置圆截面半径

θ₂：偏转角度，与R₂对应；

采用上述方案后，本发明在数控车床上采用激光位移传感器实现了回转类结构特征零件在机测量，并通过数据处理及模型重构等模块完成了测量误差的分析。

本发明公开了一种基于数控车床的回转类结构特征零件轮廓激光在机测量装置与方法，能够在不拆卸加工零件的前提下精确测量其回转特征曲面轮廓特征，避免二次装夹重复定位误差，对实现加工—测量—生产一体化具有重要指导意义。因此，本发明设计一种适用于激光位移传感器的可调可拆卸式夹具，并将其装配整体固定于数控车床可旋转刀架某号刀位上，利用安装于机床尾架上的陶瓷标准球(直径25mm)进行传感器位姿标定，确定其光束矢量，随后对回转类结构特征曲面轮廓进行一维距离值的在机测量。利用回转结构零件截面为直径不等的圆的特性，结合数控车床z向坐标，编译将一维距离值转化为三维坐标值的C++语言算法，处理点云数据，在UG软件中进行模型重构，并与理论模型对比，分析其测量误差。本发明实现对回转类结构特征零件轮廓的在机测量及误差分析，测量速度快、精度高，在非接触式激光在机测量研究领域有较好的实用价值和应用前景

本发明的主要技术重点在于：一是可调可拆卸式测头夹具的设计制作，二是激光传感器在车床旋转刀架上的位姿标定，三是测量路径规划以及点云维数转换算法优化，四是模型重构与误差评定。

本发明的特点是：

1、硬件模块：设计制作可调可拆卸式夹具，与传感器装配完成后以侧边定位方式安装于刀架上，继而可调用机床在机测量程序完成零件轮廓扫描；此外，初步采用标准块进行激光测头高度校正，使得传感器光束高度与车床主轴中心高尽量一致，该套装置定位准确，稳定可靠。

2、软件模块：在初步校准基础上，采用陶瓷标准球(直径25mm)进行测头位姿标定，依据最小二乘公式求解出光束单位方向矢量；标定完成后进行零件轮廓测量，结合机床运动坐标并编译算法将采集到的数据进行维数转换，随后在UG软件中实现模型重构，与理论模型对比分析测量误差。

3、本发明不需要对机床结构进行改变，增加了测量系统的适应性；综合考虑测量效率以及测量精度，可优选出针对数控车床的激光在机测量方案。

附图说明

图1是本发明所设计激光传感器与可调夹具装配图。图中：①---可调螺钉 ②---夹具底座 ③---激光位移传感器。

图2是本发明所设计夹具与传感器装配主视图。

图3是本发明所设计夹具与传感器装配左视图。

图4是本发明所设计夹具与传感器装配俯视图。

图5是本发明所设计高度标定块主视图。

图6是本发明所设计高度标定块左视图。

图7是求解光束单位方向矢量标定原理示意图。

图8是回转类结构特征零件直径与转角关系示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明作进一步说明。

一种基于数控车床的回转类结构特征零件激光在机测量装置与方法。本发明基于数控车床，并结合激光传感器测量速度快的特点，再设计配套工装夹具，实现回转类结构特征零件的在机测量；此外，编译算法对测量数据进行处理，随后模型重构，完成该方法测量效率与测量精度的综合评价分析。

其特征在于，所述方法的实现过程为：

步骤一、参考基恩士LK-G80点扫描激光位移传感器结构特征，设计可调可拆卸式夹具，待传感器与夹具安装完成后，将其装配体依靠侧边定位方式与刀架装配，拧紧固定。

步骤二、将高度校准块安装在机床尾架上，用可调螺钉调节传感器高度，使得光斑与校准块中线高度一致，完成测头初步校正。

步骤三、随后将直径25mm陶瓷标准球部件安装于主轴卡盘上，对激光光束进行空间矢量标定；在标定过程中，通过控制机床X/Y/Z轴的运动实现测头的标定轨迹，使测头能够采集到球面上的若干测量点，同时记录下机床坐标和测头输出，然后，应用这些数据和球面的约束方程来建立超定非线性方程组，并采用矩阵最小二乘法求解出测量光束所在直线的单位方向向量。

步骤四、精确标定完成后，安装待测工件，调用车床测量程序，测量测头到曲面的光束长度，简单数据处理后，调用维数转换算法，结合机床坐标，将一维距离值转化为三维坐标值，形成点云。

步骤五、在UG中导入测量点云数据，进行模型重构，并与理论模型进行对比，分析不同型面处误差值，综合考虑测量效率和测量精度，优选测量方案。

依靠定位面及安装孔将传感器固定于夹具上，随后将其装配体依靠侧边定位方式与刀架间用螺钉压紧，测头高度可通过可调螺钉进行微调，使得测头光束与主轴中心高保持一致。

利用激光测头采集标准球面上若干测量点，应用测量数据和球面约束方程建立超定非线性方程组，采用矩阵最小二乘法求解光束单位方向矢量，具体标定原理见图7。

光束所在直线方向单位向量为(l，m，n)，初始Q点坐标(x₀，y₀，z₀)，光束长度L，因此P点坐标为(x₀-L·l，y₀-L·m，z₀-L·n)，且P在球面上，其坐标满足球面方程，依此可得

(x₀-L·l)²+(y₀-L·m)²+(z₀-L·n)²＝R²

(x₀+△x₁-L₁·l)²+(y₀+△y₁-L₁·m)²+(z₀+△z₁-L₁·n)²＝R²

(x₀+△x₂-L₂·l)²+(y₀+△y₂-L₂·m)²+(z₀+△z₂-L₂·n)²＝R²

···

(x₀+△x_N-L_N·l)²+(y₀+△y_N-L_N·m)²+(z₀+△z_N-L_N·n)²＝R²

其中：△x、△y、△z分别为传感器在X/Y/Z三轴的坐标增量，L为激光传感器光束长度，R 为标准球直径。

由最小二乘公式可求解出x₀，l，y₀，m，z₀，n的值，从而完成激光束的空间矢量标定，并得到Q点的坐标。由方向向量(l，m，n)、光束长度L以及光束发射点Q的坐标，即可获得测量点在坐标系中的位置。

依据回转类结构特征零件截面为直径不等的圆的特性，建立不同位置处直径与转角的关系，并结合机床运动坐标，从而求得型面点云数据，如图8所示。

R₂×cosθ₂+L₂＝R₁+L₁＝C

L₁、L₂：激光传感器距离测量值

C：常数值，传感器与主轴之间的距离，单次测量过程中保持不变

R₁、R₂：不同位置圆截面半径

θ₂：偏转角度，与R₂对应

采用上述方案后，本发明在数控车床上采用激光位移传感器实现了回转类结构特征零件在机测量，并通过数据处理及模型重构等模块完成了测量误差的分析。本发明提供了一种回转结构零件激光在机测量模式，使得辅助时间大大减少，加工效率显著提高；此外，综合考虑其测量效率和测量精度，为后续测量方案优化提供参考依据。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何形式上的限制，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，依据本发明的技术实质，对以上实施例所作的任何简单的修改、等同替换与改进等，均仍属于本发明技术方案的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于数控车床的回转类结构特征零件轮廓激光在机测量方法，其特征在于：设计可调可拆卸式夹具来装夹传感器，将其装配体通过侧边定位方式安装在车床刀架上，并采用陶瓷标准球对测头进行位姿标定；随后调用测量程序，测量零件曲面离散点到测头的距离值，结合机床坐标，编译算法将一维距离值转换为三维坐标值，得到点云数据；分析处理点云数据并重构其模型，与理论模型对比，分析其误差值及产生原因，实现对回转类零件轮廓型面的高效精密在机测量。

2.根据权利要求1所述的基于数控车床的回转类结构特征零件轮廓激光在机测量方法，其特征在于：所述可调可拆卸式夹具包括可调螺钉、夹具底座和激光位移传感器，依靠定位面及安装孔将所述激光位移传感器固定于夹具底座上，随后将其装配体依靠侧边定位方式与刀架间用螺钉压紧，测头高度可通过可调螺钉进行微调，使得测头光束与主轴中心高保持一致。

3.根据权利要求2所述的基于数控车床的回转类结构特征零件轮廓激光在机测量方法，其特征在于：该测量方法包括以下步骤：

步骤一、将激光位移传感器与夹具座安装完成，将其装配体依靠侧边定位方式与刀架装配，拧紧固定；

步骤二、初步高度校准后，利用三爪卡盘夹紧末端为直径25mm的陶瓷标准球部件，采用最小二乘算法对传感器进行位姿标定，确定其单位矢量方向；

步骤三、将待测工件用三爪卡盘夹紧，测量传感器发射端到轮廓表面的一维距离值，结合机床z向位移坐标，依据其数学模型编译C++语言算法，将一维距离值转化为三维点云坐标；

步骤四、处理点云数据，导入UG，采用分段拟合等方法对点云进行模型重构，并与理论模型进行对比，分析不同型面处误差值，综合考虑测量效率和测量精度，优选测量方案。

4.根据权利要求3所述的基于数控车床的回转类结构特征零件轮廓激光在机测量方法，其特征在于：利用激光测头采集标准球面上若干测量点，应用测量数据和球面约束方程建立超定非线性方程组，采用矩阵最小二乘法求解光束单位方向矢量：

光束所在直线方向单位向量为(l，m，n)，初始Q点坐标(x₀，y₀，z₀)，光束长度L，因此P点坐标为(x₀-L·l，y₀-L·m，z₀-L·n)，且P在球面上，其坐标满足球面方程，依此可得

(x₀-L·l)²+(y₀-L·m)²+(z₀-L·n)²＝R²

(x₀+Δx₁-L₁·l)²+(y₀+Δy₁-L₁·m)²+(z₀+Δz₁-L₁·n)²＝R²

(x₀+Δx₂-L₂·l)²+(y₀+Δy₂-L₂·m)²+(z₀+Δz₂-L₂·n)²＝R²

···

(x₀+Δx_N-L_N·l)²+(y₀+Δy_N-L_N·m)²+(z₀+Δz_N-L_N·n)²＝R²

其中：Δx、Δy、Δz分别为传感器在X/Y/Z三轴的坐标增量，L为激光传感器光束长度，R为标准球直径；

由最小二乘公式可求解出x₀，l，y₀，m，z₀，n的值，从而完成激光束的空间矢量标定，并得到Q点的坐标；由方向向量(l，m，n)、光束长度L以及光束发射点Q的坐标，即可获得测量点在坐标系中的位置。

5.根据权利要求3所述的基于数控车床的回转类结构特征零件轮廓激光在机测量方法，其特征在于：依据回转类结构特征零件截面为直径不等的圆的特性，建立不同位置处直径与转角的关系，并结合机床运动坐标，从而求得型面点云数据：

R₂×cosθ₂+L₂＝R₁+L₁＝C

L₁、L₂：激光传感器距离测量值

C：常数值，传感器与主轴之间的距离，单次测量过程中保持不变

R₁、R₂：不同位置圆截面半径

θ₂：偏转角度，与R₂对应；

采用上述方案后，本发明在数控车床上采用激光位移传感器实现了回转类结构特征零件在机测量，并通过数据处理及模型重构等模块完成了测量误差的分析。