CN111950189A - 一种适用于曲面的刀具加工路径规划方法 - Google Patents

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方问潮
朱万强
黄德海
武俊雄
向单奇
陈雨
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    • G06T3/067—

Abstract

本发明公开了一种适用于曲面的刀具加工路径规划方法，其特征在于，包括获得样本工件在规则二维平面上的平面刀具路径规划图像，将其与对应的真实刀具路径规划图像一起，构成训练样本对刀具加工路径规划模型进行训练；将平面刀具路径规划图像并将其与真实刀具路径规划图像进行相似度比较，完成刀具加工路径规划模型的训练；将待加工工件的工况条件及其对应的规则二维平面输入刀具加工路径规划模型，对应输出该待加工工件的刀具加工路径规划。本发明技术方案针对目前神经网络在刀具加工路径规划问题上准确度不高、泛化能力不强的情况，采用对神经网络进行多样本、多工况对抗训练的方式，可以有效提高神经网络在刀具加工路径规划应用的精确度。

Description

一种适用于曲面的刀具加工路径规划方法
技术领域
本发明属于机器刀具加工领域，具体涉及一种适用于曲面的刀具加工路径规划方法。
背景技术
在数控加工过程中，刀具行走路径对于加工结果来说具有重要的意义，其决定了加工件表面粗糙程度、以及实现工件死角位置处理的精细程度等。针对不同的加工工件来说，其刀具行走路径设计的重要性不言而喻。具体来说，刀具加工路径即切削刀具上规定点所走过的轨迹，通常为刀具加工时在空间中的位置点，曲面加工的刀具轨迹生成是实现曲面数控加工的关键环节。在实际的工件加工过程中，刀具行走路径的设计是通过零件几何模型，根据所选用的加工机床、刀具、走刀方式以及加工余量等工艺方法进行刀位计算并生成加工运动轨迹。刀具轨迹的生成能力直接决定数控编程系统的功能及所生成加工程序的质量。高质量的数控加工程序除应保证编程精度和避免干涉外，同时应满足通用性好、加工时间短、编程效率高、代码量小等。
现有技术中，对于刀具加工路径规划，一般的做法是在一个平面先构造规划路径，然后将其投影到曲面上生成刀位轨迹，然后在工件上首先对工件曲面进行参数化。具体来说，先将工件各个曲面展开，分别对其进行重新参数化，从而将曲面转化为平面。在参数化的过程，使工件弧长轮廓的比例关系不变，经过参数域的映射，将工件各面的参数域变换为标准的矩形空间。在矩形参数域中对刀具进行路径规划，然后再将规划好的路径进行逆变换生成对应曲面中的路劲规划。也就是说，此种刀具路径规划过程中，涉及到真实的曲面刀具加工路径和平面的刀具加工路径之间的映射关系，待加工的曲面首先是需要按照比例映射成为平面，然后在平面上对刀具路径进行设计，最后将获得的平面刀具路径对应映射到待加工的曲面上，用于指导刀具完成工件的加工。
此种规划的难点主要在于对于每一种路径，都需要进行多次参数域变换映射，根据上述过程，至少要经历两次(曲面映射到平面以进行设计，以及平面映射到曲面以进行加工)。进一步地，该方法操作繁琐，对于不同工况条件下，如刀具进给速度，刀具运动曲线，加工零件种类等，均有不同的规划方法。所以以往的路径规划方法不易掌握，费时费力。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种适用于曲面的刀具加工路径规划方法，至少可以部分解决上述问题。本发明技术方案针对目前神经网络在刀具加工路径规划问题上准确度不高、泛化能力不强的情况，采用对神经网络进行多样本、多工况对抗训练的方式，可以有效提高神经网络在刀具加工路径规划应用的精确度。
为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种适用于曲面的刀具加工路径规划方法，其特征在于，包括
S1根据工况条件，获得样本工件在规则二维平面上的平面刀具路径规划图像，将其与对应的真实刀具路径规划图像一起，构成训练样本对刀具加工路径规划模型进行训练；
S2将样本工件的工况条件及其对应的二维平面输入神经网络，控制对应输出平面刀具路径规划图像并将其与真实刀具路径规划图像进行相似度比较，若符合相似度判断条件则进入步骤S3，否则进入步骤S1；
S3遍历全部训练样本，完成刀具加工路径规划模型的训练；
S4根据待加工工件的形状构造其三维结构模型，并通过参数域变换将所述三维结构模型的各个面展开为规则二维平面；
S5将待加工工件的工况条件及其对应的规则二维平面输入刀具加工路径规划模型，对应输出该待加工工件的刀具加工路径规划。
作为本发明技术方案的一个优选，步骤S2中所述相似度条件优选为平面刀具路径规划图像与真实刀具路径规划图像之间的相似度达到一定阈值。
作为本发明技术方案的一个优选，规则二维平面优选为标准矩形平面。
作为本发明技术方案的一个优选，平面刀具路径规划图像与真实刀具路径规划图像之间的参数域变换为三维结构模型到规则二维平面之间的参数域变换的逆变换。
作为本发明技术方案的一个优选，样本工件和待加工工件在相同的参数域中完成三维模型结构到规则二维平面的转换。
按照本发明的一个方面，提供了一种适用于曲面的刀具加工路径规划系统，其特征在于，包括
样本模块，用于根据工况条件，获得样本工件在规则二维平面上的平面刀具路径规划图像，将其与对应的真实刀具路径规划图像一起，构成训练样本对刀具加工路径规划模型进行训练；
训练模块，用于将样本工件的工况条件及其对应的二维平面输入神经网络，控制对应输出平面刀具路径规划图像并将其与真实刀具路径规划图像进行相似度比较，若符合相似度判断条件则进入遍历模块，否则进入样本模块；
遍历模块，用于遍历全部训练样本，完成刀具加工路径规划模型的训练；
模型模块，用于根据待加工工件的形状构造其三维结构模型，并通过参数域变换将所述三维结构模型的各个面展开为规则二维平面；
规划模块，用于将待加工工件的工况条件及其对应的规则二维平面输入刀具加工路径规划模型，对应输出该待加工工件的刀具加工路径规划。
作为本发明技术方案的一个优选，训练模块中所述相似度条件优选为平面刀具路径规划图像与真实刀具路径规划图像之间的相似度达到一定阈值。
作为本发明技术方案的一个优选，规则二维平面优选为标准矩形平面。
作为本发明技术方案的一个优选，平面刀具路径规划图像与真实刀具路径规划图像之间的参数域变换为三维结构模型到规则二维平面之间的参数域变换的逆变换。
作为本发明技术方案的一个优选，样本工件和待加工工件在相同的参数域中完成三维模型结构到规则二维平面的转换。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：
1)本发明技术方案，针对传统路径规划计算繁琐，操作复杂的特点，本发明利用改进后的神经网络模型，简化了计算流程，提升了计算速度，是路径规划更加简单与便捷。
2)本发明技术方案，在神经网络中加入了工况条件，使得路径规划更加符合实际生产，提高了路径规划的泛化能力。
3)本发明技术方案，利用对抗神经网络模型，消除了以往神经网络模型生成图像模糊不准确的缺点，通过生成器与判别器的对抗训练提升输出图片的精度。
附图说明
图1是本发明技术方案实施例的待加工工件的三维结构模型展开为平面的示意图；
图2是本发明技术方案实施例中将展开的不规则平面图按照比例变换成规则平面图的示意图；
图3是本发明技术方案实施例中参数域变换过程的一个具体实施例；
图4是本发明技术方案实施例中参数域变化过程中的比例一致示意图；
图5是本发明技术方案实施例中刀具加工路径规划方法的流程图；
图6是本发明技术方案实施例中生成器在标准矩形参数域中进行刀具加工路径规划的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。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。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。下面结合具体实施方式对本发明进一步详细说明。
本发明技术方案的实施例中公开了一种刀具加工路径规划方法，具体来说公开了一种适用于曲面加工的刀具加工路径规划方法，其针对目前的曲面刀具路径规划方法效率较低且泛化能力不佳的问题提出了有效的解决办法。本实施的刀具加工路径规划方法，优选通过以下步骤实现：首先获取工件的初始坐标域参数，再通过数学计算方法将初始参数域变换为准矩形参数域，获取规划后的路径图像。进而由两种参数域中的路径规划图像以及工况条件建立深度神经网络模型。本实施例中的刀具加工路径规划方法，可以实现在矩形参数域中进行路径规划并作图，直接生成原始参数域中的图像，同时，该方法还可以实现根据不同的工况条件生成对应的路径规划。
现有技术中，机械零件的加工一般需要经历多个步骤，其中每个步骤所要处理的零件细节不尽相同，有的需要进行平面切割，有的需要开设凹槽，有的需要进行弧面处理……在这些处理过程中，不可避免的会遇到同一工件的不同形态，对应的三维结构模型也就具有不同的加工平面。其中曲面上的加工处理就是本实施例的刀具加工路径规划方法所要重点解决的问题，需要特别说明的是，本申请技术方案的刀具加工路径规划方法并不限于曲面加工，对于非曲面状态下的工件加工同样具有适用性。本实施例中，仅以曲面作为示例对本发明技术方案进行说明。
下面根据实施步骤对本实施例的刀具加工路径规划方法进行具体说明：
步骤一：获取待加工工件的三维结构模型，然后通过参数域变换将待加工工件三维结构模型的各个面(即待加工工件的原始参数域)，包括曲面，展开形成形状规则的二维平面(如图1～3所示)。需要说明的是，根据需求，上述三维结构模型可以沿着某一结构线展开为一个二维平面，也可以按照多个结构线展开为多个平面。本实施例中的结构线可以是三维结构模型面与面之间的交线，也可以根据设计需求另行选择的、三位结构模型表面的其他直线或曲线。
如前所述，待加工的工件三维结构模型可能处于多个不同的加工阶段，因此待处理的加工面可能为不同的结构面。本实施例中，在获取了具体的待加工工件单位结构模型后，首先将该三维结构模型的每个面分别展开为二维平面结构。本实施例中，优选将三维结构模型的各个面的参数域通过至少一次参数域变换转换为标准矩形参数域。其中，将三维结构模型的非矩形平面转换为标准矩形为常规参数域变换，本实施例中不对此进行赘述。具体来说，为了保证参数域变换的准确性，在进行参数变化的过程中，本实施例中针对待加工工件的三维结构模型的每个面，采用了统一的参数域空间，同时，相邻面之间的公共边具有一致的参数分布。进一步地，针对样本工件和待加工工件来说，两者在每一相同步骤中所采取的参数域空间也是相同的。
如图4所示在进行参数域变换的过程中，不仅要保证L1、L2、L3、L4的长度比例关系不变，同时也要使得E1、E2上的点的比例关系保持不变。
步骤二：在标准矩形参数域(即标准矩形平面)中进行刀具路径规划，得到标准矩形参数域中的初始刀具路径规划图像，然后再改刀具路径规划图像映射到对应的原始参数域中，生成三维结构模型下的实际刀具路径规划图像。由步骤一可知，标准矩形参数域是通过对原始参数域进行参数域变换而来的，对应的，采用与之对应的逆向参数域变换方法，可以将标准矩形参数域变换到原始参数域中去，从而在原始参数域中实现刀具路径的规划设计。其中，在对标准矩形参数域进行逆向变换的过程中，仍然需要遵循步骤一中所列举的统一参数域空间和变换比例的问题。
步骤三：针对不同的工况条件，分别获取对应的标准矩形参数域与原始参数域的刀具路径规划图像，即平面刀具路径规划图像和真实刀具路径规划图像，以此作为神经网络的训练样本进行训练。具体来说，如图5所示，本实施例的神经网络训练过程，是将真实的路径规划图像与通过生成器在标准矩形参数域中生成的路径规划图像进行比较，根据比较结果进行判断，如果在标准矩形参数域中生成的路径规划图像满足判别器的判定阈值，则说明该在标准矩形参数域中生成的路径规划图像符合刀具路径规划设计要求，否则重新在在标准矩形参数域中生成路径规划图像，直至在标准矩形参数域中生成的路径规划图像经过逆向映射到实际参数域中的刀具路径规划图像与真实路径规划图像之间的相似度符合判别器的识别阈值，即完成该组训练样本的训练过程。
其中，需要特别说明的是，针对不同工况条件下的训练样本，一种工况下对应的标准矩形参数域与原始参数域的刀具路径规划图像作为一组训练样本，工况变化则训练样本变化，待加工的工件三维结构模型变化则训练样本也对应发生变化。本实施例中，针对不同工况分别进行训练，可以增强神经网络对于不同工况的泛化能力，提高神经网络对于机械加工过程中刀具路径规划图像的准确度，进而提高机械加工的精确度。
换而言之，如图5所示，本实施例中生成器的输入为矩形参数域中的刀具路径规划图像已经相对应的工况条件，输出位原始参数域中的刀具路径规划图像。利用判别器对生成的图像与数据集中的图像进行判别，在生成器与判别器的对抗中，提升生成器的输出图片的质量。如图6所示，对将生成器分为图像编码器与解码器，其中编码器输入为矩形参数域刀具路径规划图像，输出位刀具路径规划图像信息，解码器的输入为图像矩阵和相应的工况条件，输出为原始参数域中的路径规划图像。
也就是说，本发明技术方案的方法，可以归纳为以下步骤：
(1)读取工件初始坐标数据，对各个立体曲面建立平面映射，在映射的过程中保证各面的边长比例保持不变，完成从立体模型参数域到原始平面参数域的转换。
(2)对获得的原始平面参数域，利用传统方法对各个曲面的参数域进行变换。经过多次参数域变换，使工件各面的参数域成为标准的矩形空间。在标准矩形空间中进行路径规划生成路径规划图像。
(3)利用传统数学计算方法，生成原始平面参数域中的路径规划图像。
(4)利用获得的图像以及相对应的工况条件进行训练，为了让生成的图像更加清晰且符合实际，采用对抗生成网络模型，即建立图像的生成器与判别器，通过生成器与判别器的相互对抗，提高生成器模型的图片输出质量。
(5)在标准矩形参数域中进行路径规划，将规划路径图像输入神经网络中得到初始参数域中的规划路径图像。
由此可见，本实施例中的刀具加工路径规划方法，除了利用神经网络对现有的刀具加工路径规划方法进行改进之外，还针对神经网络在本领域的泛化能力进行了特别的设计。其特点在于，一方面通过神经网络实现了刀具加工路径的设计，另一方面通过神经网络对抗训练提高了模型的泛化能力，使其对于多种工况具有更强的适应性。
本领域的技术人员容易理解，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、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种适用于曲面的刀具加工路径规划方法，其特征在于，包括
S1根据工况条件，获得样本工件在规则二维平面上的平面刀具路径规划图像，将其与对应的真实刀具路径规划图像一起，构成训练样本对刀具加工路径规划模型进行训练；
S2将样本工件的工况条件及其对应的二维平面输入神经网络，控制对应输出平面刀具路径规划图像并将其与真实刀具路径规划图像进行相似度比较，若符合相似度判断条件则进入步骤S3，否则进入步骤S1；
S3遍历全部训练样本，完成刀具加工路径规划模型的训练；
S4根据待加工工件的形状构造其三维结构模型，并通过参数域变换将所述三维结构模型的各个面展开为规则二维平面；
S5将待加工工件的工况条件及其对应的规则二维平面输入刀具加工路径规划模型，对应输出该待加工工件的刀具加工路径规划。
2.根据权利要求1所述的一种适用于曲面的刀具加工路径规划方法，其中，步骤S2中所述相似度条件优选为平面刀具路径规划图像与真实刀具路径规划图像之间的相似度达到一定阈值。
3.根据权利要求1或2所示的一种适用于曲面的刀具加工路径规划方法，其中，所述规则二维平面优选为标准矩形平面。
4.根据权利要求1～3任一项所述的一种适用于曲面的刀具加工路径规划方法，其中，所述平面刀具路径规划图像与真实刀具路径规划图像之间的参数域变换为三维结构模型到规则二维平面之间的参数域变换的逆变换。
5.根据权利要求1～4任一项所述的一种适用于曲面的刀具加工路径规划方法，其中，所述样本工件和待加工工件在相同的参数域中完成三维模型结构到规则二维平面的转换。
6.一种适用于曲面的刀具加工路径规划系统，其特征在于，包括
样本模块，用于根据工况条件，获得样本工件在规则二维平面上的平面刀具路径规划图像，将其与对应的真实刀具路径规划图像一起，构成训练样本对刀具加工路径规划模型进行训练；
训练模块，用于将样本工件的工况条件及其对应的二维平面输入神经网络，控制对应输出平面刀具路径规划图像并将其与真实刀具路径规划图像进行相似度比较，若符合相似度判断条件则进入遍历模块，否则进入样本模块；
遍历模块，用于遍历全部训练样本，完成刀具加工路径规划模型的训练；
模型模块，用于根据待加工工件的形状构造其三维结构模型，并通过参数域变换将所述三维结构模型的各个面展开为规则二维平面；
规划模块，用于将待加工工件的工况条件及其对应的规则二维平面输入刀具加工路径规划模型，对应输出该待加工工件的刀具加工路径规划。
7.根据权利要求6所述的一种适用于曲面的刀具加工路径规划系统，其中，训练模块中所述相似度条件优选为平面刀具路径规划图像与真实刀具路径规划图像之间的相似度达到一定阈值。
8.根据权利要求6或7所示的一种适用于曲面的刀具加工路径规划系统，其中，所述规则二维平面优选为标准矩形平面。
9.根据权利要求6～8任一项所述的一种适用于曲面的刀具加工路径规划系统，其中，所述平面刀具路径规划图像与真实刀具路径规划图像之间的参数域变换为三维结构模型到规则二维平面之间的参数域变换的逆变换。
10.根据权利要求6～9任一项所述的一种适用于曲面的刀具加工路径规划系统，其中，所述样本工件和待加工工件在相同的参数域中完成三维模型结构到规则二维平面的转换。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116339242A (zh) * 2023-05-30 2023-06-27 中科航迈数控软件(深圳)有限公司 一种自由曲面刀具路径生成方法及相关设备
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