CN110125802B - 一种超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测方法及系统，砂轮在机床上空转时，使激光位移传感器发射光束沿垂直于砂轮磨削面的方向照射，使激光位移传感器沿平行于砂轮磨削面的方向匀速移动，在移动过程中，获取初步采样数据；对初步采样数据进行预处理后进行包络线提取，形成第一、第二包络线数据；在第一、第二包络线数据差值中寻找两次跳变的点，以两个点之间的第一包络线数据为砂轮磨削面所在区域的数据；根据预处理后的数据得到基准面平均值；根据砂轮磨削面所在区域的数据和基准面平均值得到砂轮磨削面的高度数据；获取磨削前砂轮磨削面的高度数据和磨削后砂轮磨削面的高度数据，从而得到砂轮磨损量。该方法提高砂轮磨损量的检测精度。

Description

一种超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测方法及系统

技术领域

本发明涉及一种超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测方法及系统，属于精密超精密加工和精密测试技术的领域。

背景技术

在砂轮的修整和磨削加工中，砂轮自身不可避免的会存在一定的损耗量(即磨损量)。修整损耗直接影响砂轮使用寿命，磨削损耗是影响加工尺寸精度的重要因素。数控磨削加工中检测砂轮磨损量以进行补偿修正，砂轮磨削性能试验或成本核算中需检测砂轮磨损量以完成磨削比、使用寿命等指标的计算，因此工程应用及科研分析中经常需要检测砂轮的磨损量。

普通磨料(如碳化硅，白刚玉等)砂轮在磨削过程中消耗量大，很容易检测砂轮的径向磨损量。而超硬材料砂轮磨粒硬度高，耐磨性好，不论修整还是磨削，超硬材料砂轮的磨损量一般都非常微小，而且砂轮表面极其粗糙，磨削前后砂轮表面形貌状态区别较大，以上特征决定了超硬材料砂轮损耗量的检测需要满足极高的检测精度要求。

目前，砂轮磨损量的检测方法很多，主要有砂轮直径检测法、工件加工理论值-实际值偏差法、磨削负载法、接触定位法、光截法、气压法、液压法、相对位移法等，也有采用激光测距原理进行检测。

例如，申请公布号为CN 101386152 A的中国发明专利申请文件公开了一种带有激光测距自动补偿装置的磨床，该专利文件利用激光测距的原理，通过激光实时检测测量装置与砂轮之间的距离，把实时检测的距离与存储器内的标准距离作比较，如有差值(即砂轮的磨损量)，控制器发出指令做相应的调整，达到消除差值的目的。

又例如，授权公告号为CN 105215852 B的中国发明专利文件公开了一种砂轮磨损及G比率的测量装置与方法，该专利文件利用光纤探头测得若干条砂轮表面磨粒一维轮廓曲线，从中计算出砂轮磨损体积量。

上述发明专利虽然能够检测砂轮的磨损量，但仅适用于普通磨料砂轮的大磨损量的情况，超硬材料砂轮磨削前表面粗糙、磨粒锋利，磨削后砂轮表面磨耗、堵塞造成砂轮表面平整、磨粒钝化，且超硬材料砂轮的磨损量非常微小的情形，利用上述发明专利公开的方法在该条件下会出现检测结果严重失真的问题，甚至会输出磨损量为负值的错误结果，完全无法实现超硬材料砂轮微量损耗体积量的检测。

此外，现有的砂轮磨损量检测方法获得的砂轮磨损量大多为径向尺寸变化量，多是针对砂轮表面尺寸位置的粗略检测和估计，不能方便快捷地获得砂轮损耗微小体积量的精确值。而且由于超硬材料砂轮磨削过程中微量损耗以及表面状态的复杂性，目前还没有一种快捷、可靠的超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测方法可以在实际生产及科研分析中得到推广应用。

发明内容

本发明的目的在于提供一种超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测方法，用以解决现有技术中没有对超硬材料砂轮微小磨损量进行检测的方法的问题，同时，还提供一种超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测系统，用以解决现有技术中没有对超硬材料砂轮微小磨损量进行检测的系统的问题。

为实现上述目的，本发明提出一种超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测方法，包括如下步骤：

(1)砂轮在机床上空转时，使激光位移传感器发射的光束沿垂直于砂轮磨削面的方向照射，使激光位移传感器沿平行于砂轮磨削面的方向匀速移动，在移动过程中，激光位移传感器采样砂轮表面照射点与激光位移传感器的相对位移值，并使在一个砂轮磨粒上存在两个以上的采样点，从而获取初步采样数据，初步采样数据包括激光位移传感器到砂轮磨削面的相对位移数据和激光位移传感器到基准面的相对位移数据；基准面为与砂轮磨削面相对位置不变且不会磨损的参考面；

(2)对初步采样数据进行预处理，预处理过程包括初步采样数据的初步划分、粗大值剔除、插值；

(3)对预处理后的初步采样数据进行包络线提取，形成第一、第二包络线数据；第一包络线数据包括激光位移传感器到砂轮磨削面微观形貌上限的相对位移数据和激光位移传感器到基准面微观形貌上限的相对位移数据；的第二包络线数据包括激光位移传感器到砂轮磨削面微观形貌下限的相对位移数据和激光位移传感器到基准面微观形貌下限的相对位移数据；

(4)在第一、第二包络线数据差值中寻找两次跳变的数据点，将其作为无效数据与有效数据的跳变分界点，以及砂轮磨削面与基准面的跳变分界点，从而对第一包络线数据进行区域划分，以两个跳变分界点之间的第一包络线数据为砂轮磨削面所在区域的相对位移数据；

(5)根据预处理后数据中激光位移传感器到基准面的相对位移数据得到基准面平均值；根据砂轮磨削面所在区域的相对位移数据和基准面平均值得到砂轮磨削面所在区域的高度数据；

(6)获取磨削前的砂轮磨削面所在区域的高度数据和磨削后的砂轮磨削面所在区域的高度数据，从而得到砂轮磨损量。

另外，本发明还一种超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测系统，包括激光位移传感器和驱动机构，驱动机构用于驱动激光位移传感器移动；还包括数据处理系统，数据处理系统包括处理器和存储器，处理器用于执行存储在存储器中的程序以实现上述方法。

有益效果是：本发明专利克服了现有砂轮磨损量检测方法检测精度低、测量条件局限性大、超硬材料砂轮领域适用性差的困难，对采集的数据进行预处理、包络线的提取以及区域分割，充分考虑了砂轮表面粗糙形貌信息，从而准确的实现超硬材料砂轮微小损耗量的精密检测，获得超硬材料砂轮微小损耗量的精确值。该方法及系统检测快捷高效，无需改造机床，无需拆卸砂轮，无需对砂轮特殊处理，不损伤砂轮和仪器，而且检测对象可以是陶瓷、树脂、金属等各种类型的砂轮，也不受砂轮直径、粒度等条件的限制，检测适应性好、通用性强。本发明专利为超硬材料砂轮性能的检测评价及其精密加工提供准确依据，对超硬材料砂轮性能以及磨削加工质量、效率的提升具有重要意义。

进一步的，上述超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测方法及系统中，步骤(2)中根据激光位移传感器到砂轮磨削面的相对位移数据和激光位移传感器到基准面的相对位移数据的数据幅值水平分布差异对初步采样数据进行初步划分。

有益效果是：由于激光位移传感器到砂轮磨削面以及基准面的相对位移数据存在差异，所以先将这两部分的相对位移数据进行划分，便于后续处理步骤中可根据磨削面和基准面的特性差异针对性地选择不同的参数，保证检测精度。

进一步的，上述超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测方法及系统中，步骤(2)中根据移动极差法进行粗大值剔除。

有益效果是：通过移动极差法进行粗大值剔除，进一步提高砂轮微小磨损量在线测量的检测精度。

进一步的，上述超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测方法及系统中，步骤(3)中依次通过移动极值法、线性插值法和曲线拟合法对预处理后的初步采样数据进行包络线提取。

有益效果是：通过移动极值法、线性插值法和曲线拟合法可以得到更加准确的包络线数据，以获得更精确的砂轮表面轮廓信息。

进一步的，上述超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测方法及系统中，步骤(3)中，第一包络线数据为上包络线数据，第二包络线数据为下包络线数据，步骤(4)中对上包络线数据和下包络线数据作差，得到上包络线数据和下包络线数据的差值数据，差值数据减去设定常数，得到区域判定数据，按照区域判定数据绘制曲线，曲线上存在两个过零位的跳变信号；第一个跳变信号的下降沿零位和第二个跳变信号的上升沿零位之间对应的上包络线数据为砂轮磨削面所在区域的相对位移数据；设定常数大于砂轮磨粒最大出露高度，小于基准面与磨削面之间的距离。

有益效果是：两个过零位的跳变信号明确了砂轮磨削面的区域，使砂轮磨削面与基准面更好的进行划分。

进一步的，上述超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测方法及系统中，步骤(6)中的砂轮磨损量为砂轮损耗体积量和/或砂轮尺寸损耗量。

有益效果是：砂轮磨损量可以通过不同的形式进行体现，以满足砂轮磨削比性能评价和磨损补偿等多种应用需求。

进一步的，上述超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测方法及系统中，砂轮尺寸损耗量为磨削前的砂轮磨削面所在区域的高度数据中的最大值与磨削后的砂轮磨削面所在区域的高度数据中的最大值的差值。

有益效果是：该方法计算简单而且准确。

进一步的，上述超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测方法及系统中，砂轮损耗体积量的计算方法为：在砂轮磨削面所在区域对应的范围内，对磨削前的砂轮磨削面所在区域的高度数据和磨削后的砂轮磨削面所在区域的高度数据分别进行积分，得到磨削前砂轮磨削面到基准面的体积量和磨削后砂轮磨削面到基准面的体积量，磨削前砂轮磨削面到基准面的体积量和磨削后砂轮磨削面到基准面的体积量的差值为砂轮损耗体积量。

有益效果是：通过积分的方法进行体积量的计算，简单准确。

进一步的，上述超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测方法及系统中，控制激光位移传感器沿平行于砂轮磨削面的方向匀速移动且需要满足：

其中，n_s是砂轮的转速，单位r/min；d_s是砂轮的直径理论值，单位mm；.f是激光位移传感器的采样频率，单位Hz；d_g是砂轮表面磨粒的直径理论值，单位mm；H是砂轮的厚度理论值，单位mm；v是激光位移传感器相对于砂轮沿平行于砂轮磨削面的匀速运动速度，单位mm/s；K是激光位移传感器在砂轮表面扫描采样总圈数，单位r，取值为正整数；L为激光位移传感器的总采样点数。

有益效果是：在该条件下，可以保证检测的精度和检测的准确，可以避免采样数据少导致检测精度低，还可以避免采样数据过多而导致计算复杂。

附图说明

图1为本发明检测系统的结构示意图；

图2为本发明检测方法的流程图；

图3为本发明原始采样数据曲线；

图4为本发明砂轮磨削面与基准面的边界数据特征；

图中：1为激光位移传感器、2为控制器、3为数据电缆线、4为计算机、5为砂轮。

具体实施方式

超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测系统实施例：

本实施例提出的超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测系统如图1所示，包括砂轮5、激光位移传感器1、控制器2以及计算机4，激光位移传感器1设置在砂轮5外表面的前方，使得激光位移传感器1发射的激光光斑(即发射的光束)照射方向垂直砂轮5外圆表面并通过砂轮5的轴中心，激光位移传感器1通过数据电缆线3连接控制器2的一端，控制器2的另一端连接计算机4。

本实施例中，为了便于激光位移传感器1的安装以及驱动激光位移传感器1的运动，将激光位移传感器1通过磁力支撑架固定在机床工作台上，磁力支撑架上设置有驱动机构可以带动激光位移传感器1沿砂轮5轴向(即沿平行于砂轮磨削面的方向)做匀速移动。

激光位移传感器1用于采集扫描数据，控制器2用于设置激光位移传感器1的工作参数，并寄存激光位移传感器1所采集的数据，激光位移传感器1对砂轮5进行扫描，将扫描数据通过控制器2输送至计算机4，计算机4中通过一定的数据处理方法获得砂轮5的磨损量，磨损量包括砂轮损耗体积量(以下简称损耗体积量)和/或砂轮尺寸损耗量(以下简称尺寸损耗量)，本实施例中，由于激光位移传感器1的设置位置，尺寸损耗量为径向尺寸损耗量，而且同时检测砂轮5的损耗体积量和径向尺寸损耗量。

以上是一种具体的在线检测系统，对其要求包括：激光位移传感器1照射方向垂直磨削面，而且激光位移传感器1能够在磨削面的平行方向上相对砂轮5移动；本实施例中砂轮5的磨削面为外周面，则要求激光位移传感器1沿砂轮5轴向移动；如果磨削面是端面，则要求激光位移传感器1沿垂直于砂轮5径向移动，当然这时便不是径向尺寸损耗量，而是轴向尺寸损耗量。

为了满足以上要求，激光位移传感器1的安装也可以采用其他的现有技术手段，例如，可以将激光位移传感器1安装在机床以外的运动机构上。

下面介绍如图2所示的超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测方法：

1)选定检测基准面(即基准面)。

首先针对具体检测条件和检测需求选定检测基准面。本实施例中，选用激光位移传感器1采集数据，选择砂轮5的基体位置作为检测基准面，该检测基准面可以辅助获得砂轮5全部磨料层的体积量。作为其他实施方式，检测基准面并不局限于砂轮5的基体位置，但是检测基准面应与砂轮5磨料层表面(磨料层表面即磨削面)均为外圆周面，且旋转中心线均为砂轮5轴线，而且检测基准面、砂轮5磨料层表面与砂轮5(即被测砂轮)轴线的距离不同。该检测基准面还可以选择砂轮轴等位置，或者选择其它不接触磨削区、不会损耗、相对砂轮磨料层位置不变化的旋转周面。

选定检测基准面的原因在于：虽然现有方法的检测前提是每次检测时测量装置与砂轮之间的相对位置是固定不变的，但是由于砂轮需要在加工工件的过程中不断调整其姿态和位置，而且磨削区域有大流量的磨削液，磨削工况复杂，这就导致很难保证测量装置与砂轮的相对位置一直保持固定不变，因此，本实施例进行基准面的选定。

2)安装激光位移传感器1进行扫描采样。

按照上述所说的方法将激光位移传感器1固定在机床工作台的固定位置上，启动机床，使砂轮5在机床上空转，同时控制机床进给，使激光位移传感器1相对于砂轮5沿砂轮5轴向匀速运动，设置激光位移传感器1的采样频率f和采样长度L，然后开始采样。

激光位移传感器1对砂轮5磨料层表面及检测基准面进行扫描采样，所采样的数据为激光位移传感器1距砂轮5磨料层表面和检测基准面的相对位移数据，由于激光位移传感器1相对砂轮5做轴向匀速运动，因此扫描采样的轨迹线为螺旋线，将采样点的相对高度数据传输至计算机4。

为了保证检测精度，使一个砂轮5的磨粒上存在两个以上的采样点，激光位移传感器1相对于砂轮5沿砂轮5轴向的运动速度v应同时满足以下关系条件：

激光位移传感器1的采样频率f应同时满足以下关系条件，激光位移传感器1的采样长度L应满足以下关系条件：

式中，n_s是砂轮5的转速，单位r/min；d_s是砂轮5的直径理论值，单位mm；f是激光位移传感器1的采样频率，单位Hz；d_g是砂轮5表面磨粒的直径理论值，单位mm；H是砂轮5的厚度理论值，单位mm；v是激光位移传感器1相对于砂轮5沿平行于砂轮磨削面的匀速运动速度，单位mm/s；K是激光位移传感器1在砂轮5表面扫描采样总圈数，单位r，取值为正整数。

本实施例中砂轮5的转速n_s＝600r/min、砂轮5的直径理论值d_s＝150mm、砂轮5表面磨粒的直径理论值d_g＝0.1mm、砂轮5的厚度理论值H＝10mm，根据以上条件参量设置K＝20r，设置激光位移传感器1沿砂轮5轴向的运动速度v＝5mm/s，设置激光位移传感器1采样频率f＝100kHz，采样长度(即激光位移传感器1的总采样点数)L＝300000。本实施例中的原始采样数据曲线如图3所示。

3)采样数据处理。

计算机4安装有基于Labview编程语言形成的数据处理软件(即程序)，数据处理软件用于将激光位移传感器1采集到的数据进行处理。当然数据处理软件也可以由其他编程语言形成，比如说BASIC、JAVA、C++等。

计算机4包括数据处理系统，数据处理系统包括处理器和存储器，将传输至计算机4的原始采样数据按数据点先后次序编号并构建原始采样数据组(即初步采样数据)Y0＝{y₁，y₂，...，y_L}，设计数据处理方法形成数据处理程序，在计算机4内按照程序处理原始采样数据，依次经过数据预处理、包络线提取、区域分割、体积计算、砂轮5表面高点高度计算等步骤，获得砂轮5磨料层表面(即砂轮5表面)全局最高点的位置及相对基准面的高度，还可以获得砂轮5磨料层表面至检测基准面之间的体积量。当然也可以采用单片机来替代计算机4。

数据处理程序中的数据处理方法具体步骤如下：

3.1数据预处理

激光光斑照射到砂轮5表面材料介质的非均质位置时，激光位移传感器1会输出粗大值数据，粗大值数据偏离正常采样数据分布范围，是检测结果中的错误数据。为剔除粗大值数据，针对原始采样数据数组Y₀进行数据划分、粗大值剔除、插值的预处理。

3.1.1对采样数据数组Y₀进行数据划分(即初步划分)。

由于砂轮5磨料层上的采样数据大体分布在一个幅值水平上，而检测基准面上的采样数据分布在另一个幅值水平上，首先将原始采样数据按照幅值水平进行初步划分，获得磨料层采样数据数组(即激光位移传感器1到砂轮磨削面的相对位移数据)Y_g＝{y_i，y_i+1，...，y_i+a}和检测基准面采样数据数组(激光位移传感器1到检测基准面的相对位移数据)Y_b＝{y_j，y_j+1，...，y_j+c}；其中，y_i是磨料层采样的起始数据点，y_j是检测基准面采样的起始数据点，a+c＜Ｌ。当然对采样数据数组进行划分也可以采用其他方法，本发明对此不做限制。

3.1.2对Y_g和Y_b两个数组进行粗大值剔除。

首先针对Y_g和Y_b两个数组分别进行滑动限幅滤波处理，本实施例中采用移动极差法处理，在数组中按数据点编号从前往后逐点移动，每次移动后取相邻K个数值的数据段，计算每个数据段中所有数据的极差值，如果该极差值超过一定阈值范围Q则剔除该数据段的数据，再将所有未被剔除的数据段按次序排列组合，去除编号重复的数据点(即相互重复的数据点只保留一个)，获得已剔除粗大值的磨料层采样数据数组Y′_g和检测基准面采样数据数组Y′_b。其中K和Q取值可以参考砂轮5表面磨粒的直径、砂轮5的直径、砂轮5的转速和激光位移传感器1的采样频率并依据相关经验来进行设置。本实施例中，数组Y_g处理时K取值75，Q取值0.1，数组Y_b处理时K取值177，Q值取0.05。

除了上述的滑动限幅滤波，作为其他实施方式，也可以采用其他类型的滑动限幅滤波方法。

3.1.3进行插值处理。

将已剔除粗大值的磨料层采样数据数组Y′_g和检测基准面采样数据数组V′_b(其中Y′_g的数据编号范围为i～(i+a)，Y′_b的数据编号范围为j～(j+c))按照这些编号，将原采样数据数组Y₀中的相应编号的元素值进行替换，然后将其中的空值数据进行线性插值处理，以平滑数据，获得预处理后的采样数据数组Y₁＝{y₁′，y₂′，...，y_L′}，其中Y₁中包括到激光位移传感器1到砂轮磨削面的相对位移数据数组Y₁₀和激光位移传感器1到基准面的相对位移数据数组Y₁₁。

3.2包络线的提取

激光位移传感器1采样数据中包含有大量的砂轮5表面的粗糙形貌信息，由于超硬材料砂轮损耗量十分微小，如果将砂轮5表面的粗糙形貌信息加入检测数据中，将会引入很大误差，造成检测结果严重失真，无法获得砂轮5损耗体积量的精确值。为排除砂轮5表面的粗糙形貌对检测结果的影响，针对预处理后的采样数据数组Y₁进行处理，提取出其中的上、下包络线(即上、下包络线数据，也可以为第一、第二包络线数据)，针对包络线表征的宏观轮廓特征进行处理分析。

本实施例中，由于激光位移传感器1的特性，其采集的数据坐标为：激光位移传感器1所测量相对位移数据的零位在砂轮磨削面与基准面之间，以零位到激光位移传感器1的方向为正向，零位到基准面的方向为负向，而且离激光传感器1越近，数值越大，因此采集的数据如图3、图4所示，进而将第一包络线数据定义为上包络线数据，第二包络线数据定义为下包络线数据。当然，若采用其他传感器所测量的数据会根据设定坐标的不同而不同，本发明对此不做限制。

3.2.1根据预处理后的采样数据数组Y₁得到极大值数组Y_max和极小值数组Y_min。

对预处理后的采样数据数组Y₁进行移动极值处理，即在数组Y₁中按数据点编号从前往后逐点移动，每次移动后取相邻N个数值的数据段，N取值11(N值的选取可以根据砂轮5表面的磨粒直径、砂轮5的转速、砂轮5的直径理论值、激光位移传感器1的采样频率来进行设置)，计算每个数据段中的极大值和极小值，并记录每个极值对应的编号，然后将所有的极大值和所有的极小值分别按各自的编号依次排列，去除编号重复的数据点，获得极大值数组Y_max和极小值数组Y_min。

3.2.2根据极大值数组Y_max和极小值数组Y_min获得上包络线拟合数组(即上包络线数据)R_uec和下包络线拟合数组(即下包络线数据)R_dec。

针对极大值数组Y_max和极小值数组Y_min按照各数据编号分别进行线性插值处理，获得上包络线数组

和下包络线数组

利用最小二乘法分别对上包络线数组Y_uec数据和下包络线数组Y_dec数据进行5阶多项式曲线拟合，获得上包络线拟合数组

和下包络线拟合数组

这里的上包络线数据包括激光位移传感器1到砂轮磨削面表面微观形貌上限的相对位移数据和激光位移传感器1到检测基准面微观形貌上限的相对位移数据，下包络线数据包括激光位移传感器1到砂轮磨削面表面微观形貌下限的相对位移数据和激光位移传感器1到检测基准面微观形貌下限的相对位移数据。

3.3区域分割

由于激光位移传感器1扫描至砂轮5的磨料层边缘位置(即砂轮5磨削面与基准面的边界)时，会出现激光光斑随机交替照射在砂轮5的磨粒和基体上的现象，采样数据出现大的波动，如图4所示，相应地，上包络线拟合数组R_uec和下包络线拟合数组R_dec将在该位置出现大的偏离。基于上述特征，从上包络线拟合数组R_uec和下包络线拟合数组R_dec中搜索出砂轮5的磨料层边缘对应的数据，完成砂轮5的磨料层区域的精确分割。

砂轮5的磨料层区域(即砂轮5磨削面所在区域)的精确分割过程为：

计算上包络线拟合数组R_uec和下包络线拟合数组R_dec之差，获得包络线差值数组

将包络线差值数组减去判定值常数z，获得区域判定数组

，判定值常数(即设定常数)z可以根据砂轮5表面的磨粒直径、砂轮5的直径与检测基准面对应的直径之差来进行设置，而且满足设定常数大于磨粒出刃高度(即砂轮5表面的磨粒直径)，小于基准面与磨削面之间的距离(即砂轮5的直径与检测基准面对应的直径之差)，本实施例中，z取值0.25；

将区域判定数组R_P中数据按照编号绘制曲线，曲线上将会出现两次过零位的跳变信号，筛选出第一次跳变信号的下降沿对应的采样点的编号m以及第二次跳变信号的上升沿对应的采样点的编号n，编号m和n即对应砂轮5的磨料层边缘精确的分割位置；编号m和n之间的上包络线数据即为砂轮5的磨料层的数据(即砂轮5磨削面所在区域的相对位移数据)。

在上包络线拟合数组R_uec中，筛选出两编号之间对应的数据，获得砂轮5的磨料层轮廓线数组(即砂轮5磨削面所在区域的相对位移数据)R_g＝{r_m″，r_m+1″，...，r_n″}，实现砂轮5的磨料层区域数据的精确分割。

区域分割的原理是：在分割区，数据的大小变化很大，会出现数据跳变，而开始跳变的数据点就表示分界点，本领域技术人员可以选择体现该原理的其他现有方式来进行区域分割。

3.4砂轮5的磨料层体积的计算

利用砂轮5的磨料层轮廓线数组R_g进行运算，计算出砂轮5的磨料层表面至检测基准面之间的体积量。本实施例中，计算出的为砂轮5全部磨料层的体积量。

计算过程为：

计算预处理后的激光位移传感器1到检测基准面的相对位移数据数组Y₁₁的算术平均值

将砂轮5的磨料层轮廓线数组R_g减去该算术平均值，获得磨料层轮廓高度数组(即砂轮5磨削面所在区域的高度数据)

为方便后续公式表述，将磨料层轮廓高度数组R_h表示为h＝{h₁，h₂，...，h_e}，其中n-m＝e-1；

将磨料层轮廓高度数组h＝{h₁，h₂，...，h_e}与相关参量进行积分运算，即可获得砂轮5的磨料层表面至检测基准面之间的体积量V_g。体积量V_g计算式为：

式中，e是磨料层轮廓高度数组中的数据个数；h(f·t)是磨料层轮廓高度数组的数据，单位mm；d_s是砂轮5的直径理论值，单位mm；d_b是检测基准面对应的直径理论值，单位mm；f是激光位移传感器1的采样频率，单位Hz；n_s是砂轮5的转速，单位r/min；v是激光位移传感器1相对于砂轮5沿砂轮5轴向的运动速度，单位mm/s；dt是激光位移传感器1采样间隔时间，单位s。本实施例中，d_s＝150mm、d_b＝140mm、v＝5mm/s、f＝100000Hz，作为常量计算。

3.5砂轮5表面高点高度计算

计算过程为：找出砂轮5的磨料层轮廓线数组R_g中的最大值r_max，计算检测基准面采样数据数组Y_b的算术平均值

该最大值r_max与该算术平均值

的差值即为砂轮5表面全局最高点相对基准面的高度。

3.6砂轮5磨损量的计算

3.6.1砂轮5损耗前后(即磨削前后)体积差(即损耗体积量)的计算。

砂轮5在未损耗时，获取磨削前砂轮5的磨料层表面至检测基准面之间体积量，砂轮5损耗后，选择同一检测基准面，获取磨削后砂轮5损耗后的磨料层表面至检测基准面之间的体积量，两次体积量之差即为砂轮5的损耗体积量。

3.6.2砂轮5损耗前后径向尺寸差(即径向尺寸损耗量)的计算。

砂轮5在未损耗时，获取磨削前砂轮5的磨料层表面全局最高点相对基准面的高度，砂轮5损耗后，选择同一检测基准面，获取磨削后砂轮5损耗后的磨料层表面全局最高点相对基准面的高度，两次高度值之差即为砂轮5的径向尺寸损耗量。径向尺寸损耗量可以在数控磨床上作为砂轮5的磨损补偿值输入。

上述所说的磨削前后可以是单次磨削前和磨削后，也可以是多次磨削前和磨削后的总和。

本实施例中，为了方便表达，激光位移传感器1采集的扫描数据在计算机4中以数组的形式进行存储，作为其他实施方式，也可以采用列表进行存储，本发明不限定数据的存储方式。

该方法克服了现有砂轮磨损量检测方法检测精度低、测量条件局限性大、超硬材料砂轮领域适用性差的困难，利用激光位移传感器1高频率、高精度的位移采集能力以及计算机4的高效数据处理能力，实现了超硬材料砂轮微小损耗量的快捷、高效、精密、在线检测，可以获得超硬材料砂轮微小损耗体积量的精确值，从而计算出超硬材料砂轮磨削比等重要性能指标，还可以获得超硬材料砂轮径向尺寸损耗值，可以为超硬材料砂轮的磨损补偿提供数据参考。本发明为超硬材料砂轮性能的检测评价及其精密加工提供准确依据，对超硬材料砂轮性能以及磨削加工质量、效率的提升具有重要意义。

本发明采用非接触方法进行快捷在线检测，检测时无需改造机床，无需拆卸砂轮5，无需对砂轮5特殊处理，不损伤砂轮5和仪器。同时，检测对象可以是陶瓷、树脂、金属等各种类型的砂轮，也不受砂轮直径、粒度等条件的限制，检测适应性好、通用性强。

超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测方法实施例：

本实施例提出的超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测方法，包括如下步骤：

(1)砂轮在机床上空转时，使激光位移传感器发射的光束沿垂直于砂轮磨削面的方向照射，使激光位移传感器沿平行于砂轮磨削面的方向匀速移动，在移动过程中，激光位移传感器采样砂轮表面照射点与激光位移传感器的相对位移值，并使在一个砂轮磨粒上存在两个以上的采样点，从而获取初步采样数据，初步采样数据包括激光位移传感器到砂轮磨削面的相对位移数据和激光位移传感器到基准面的相对位移数据；基准面为与砂轮磨削面相对位置不变且不会磨损的参考面；

(2)对初步采样数据进行预处理，预处理过程包括初步采样数据的初步划分、粗大值剔除、插值；

(3)对预处理后的初步采样数据进行包络线提取，形成第一、第二包络线数据；第一包络线数据包括激光位移传感器到砂轮磨削面微观形貌上限的相对位移数据和激光位移传感器到基准面微观形貌上限的相对位移数据；的第二包络线数据包括激光位移传感器到砂轮磨削面微观形貌下限的相对位移数据和激光位移传感器到基准面微观形貌下限的相对位移数据；

(4)在第一、第二包络线数据差值中寻找两次跳变的数据点，将其作为无效数据与有效数据的跳变分界点，以及砂轮磨削面与基准面的跳变分界点，从而对第一包络线数据进行区域划分，以两个跳变分界点之间的第一包络线数据为砂轮磨削面所在区域的相对位移数据；

(5)根据预处理后数据中激光位移传感器到基准面的相对位移数据得到基准面平均值；根据砂轮磨削面所在区域的相对位移数据和基准面平均值得到砂轮磨削面所在区域的高度数据；

(6)获取磨削前的砂轮磨削面所在区域的高度数据和磨削后的砂轮磨削面所在区域的高度数据，从而得到砂轮磨损量。

具体超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测方法的实施过程在上述超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测系统中已经介绍，这里不做赘述。

Claims (10)

1.一种超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)砂轮在机床上空转时，使激光位移传感器发射的光束沿垂直于砂轮磨削面的方向照射，使激光位移传感器沿平行于砂轮磨削面的方向匀速移动，在移动过程中，激光位移传感器采样砂轮表面照射点与激光位移传感器的相对位移值，并使在一个砂轮磨粒上存在两个以上的采样点，从而获取初步采样数据，所述初步采样数据包括激光位移传感器到砂轮磨削面的相对位移数据和激光位移传感器到基准面的相对位移数据；所述基准面为与砂轮磨削面相对位置不变且不会磨损的参考面；

(2)对所述初步采样数据进行预处理，预处理过程包括初步采样数据的初步划分、粗大值剔除、插值；

(3)对预处理后的初步采样数据进行包络线提取，形成第一、第二包络线数据；所述第一包络线数据包括激光位移传感器到砂轮磨削面微观形貌上限的相对位移数据和激光位移传感器到基准面微观形貌上限的相对位移数据；所述第二包络线数据包括激光位移传感器到砂轮磨削面微观形貌下限的相对位移数据和激光位移传感器到基准面微观形貌下限的相对位移数据；

(4)在所述第一、第二包络线数据差值中寻找两次跳变的数据点，将其作为无效数据与有效数据的跳变分界点，以及砂轮磨削面与基准面的跳变分界点，从而对所述第一包络线数据进行区域划分，以两个跳变分界点之间的第一包络线数据为砂轮磨削面所在区域的相对位移数据；

(5)根据预处理后数据中激光位移传感器到基准面的相对位移数据得到基准面平均值；根据砂轮磨削面所在区域的相对位移数据和基准面平均值得到砂轮磨削面所在区域的高度数据；

(6)获取磨削前的砂轮磨削面所在区域的高度数据和磨削后的砂轮磨削面所在区域的高度数据，从而得到砂轮磨损量。

2.根据权利要求1所述的超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测方法，其特征在于，所述步骤(2)中根据激光位移传感器到砂轮磨削面的相对位移数据和激光位移传感器到基准面的相对位移数据的数据幅值水平分布差异对初步采样数据进行初步划分。

3.根据权利要求1所述的超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测方法，其特征在于，所述步骤(2)中根据移动极差法进行粗大值剔除。

4.根据权利要求1所述的超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测方法，其特征在于，所述步骤(3)中依次通过移动极值法、线性插值法和曲线拟合法对预处理后的初步采样数据进行包络线提取。

5.根据权利要求1所述的超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测方法，其特征在于，所述步骤(3)中，第一包络线数据为上包络线数据，第二包络线数据为下包络线数据，所述步骤(4)中对上包络线数据和下包络线数据作差，得到上包络线数据和下包络线数据的差值数据，所述差值数据减去设定常数，得到区域判定数据，按照区域判定数据绘制曲线，曲线上存在两个过零位的跳变信号；第一个跳变信号的下降沿零位和第二个跳变信号的上升沿零位之间对应的上包络线数据为砂轮磨削面所在区域的相对位移数据；所述设定常数大于砂轮磨粒最大出露高度，小于基准面与磨削面之间的距离。

6.根据权利要求1所述的超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测方法，其特征在于，所述步骤(6)中的砂轮磨损量为砂轮损耗体积量和/或砂轮尺寸损耗量。

7.根据权利要求6所述的超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测方法，其特征在于，所述砂轮尺寸损耗量为磨削前的砂轮磨削面所在区域的高度数据中的最大值与磨削后的砂轮磨削面所在区域的高度数据中的最大值的差值。

8.根据权利要求6所述的超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测方法，其特征在于，所述砂轮损耗体积量的计算方法为：在砂轮磨削面所在区域对应的范围内，对磨削前的砂轮磨削面所在区域的高度数据和磨削后的砂轮磨削面所在区域的高度数据分别进行积分，得到磨削前砂轮磨削面到基准面的体积量和磨削后砂轮磨削面到基准面的体积量，磨削前砂轮磨削面到基准面的体积量和磨削后砂轮磨削面到基准面的体积量的差值为砂轮损耗体积量。

9.根据权利要求1所述的超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测方法，其特征在于，控制激光位移传感器沿平行于砂轮磨削面的方向匀速移动且需要满足：

其中，n_s是砂轮的转速，单位r/min；d_s是砂轮的直径理论值，单位mm；f是激光位移传感器的采样频率，单位Hz；d_g是砂轮表面磨粒的直径理论值，单位mm；H是砂轮的厚度理论值，单位mm；v是激光位移传感器相对于砂轮沿平行于砂轮磨削面的匀速运动速度，单位mm/s；K是激光位移传感器在砂轮表面扫描采样总圈数，单位r，取值为正整数；L为激光位移传感器的总采样点数。

10.一种超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测系统，其特征在于，包括激光位移传感器和驱动机构，驱动机构用于驱动激光位移传感器移动；还包括数据处理系统，数据处理系统包括处理器和存储器，所述处理器用于执行存储在存储器中的程序以实现如权利要求1-9中任一项所述的超硬材料砂轮微小磨损量的在线检测方法。

Images