CN113843660A - 基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法 - Google Patents

基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113843660A
CN113843660A CN202011259155.9A CN202011259155A CN113843660A CN 113843660 A CN113843660 A CN 113843660A CN 202011259155 A CN202011259155 A CN 202011259155A CN 113843660 A CN113843660 A CN 113843660A
Authority
CN
China
Prior art keywords
workpiece
data
laser scanning
line laser
machine tool
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202011259155.9A
Other languages
English (en)
Inventor
闵兴龙
封志明
张�林
谭天
江维
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xihua University
Original Assignee
Xihua University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xihua University filed Critical Xihua University
Priority to CN202011259155.9A priority Critical patent/CN113843660A/zh
Publication of CN113843660A publication Critical patent/CN113843660A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23Q—DETAILS, COMPONENTS, OR ACCESSORIES FOR MACHINE TOOLS, e.g. ARRANGEMENTS FOR COPYING OR CONTROLLING; MACHINE TOOLS IN GENERAL CHARACTERISED BY THE CONSTRUCTION OF PARTICULAR DETAILS OR COMPONENTS; COMBINATIONS OR ASSOCIATIONS OF METAL-WORKING MACHINES, NOT DIRECTED TO A PARTICULAR RESULT
    • B23Q17/00—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools
    • B23Q17/20—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools for indicating or measuring workpiece characteristics, e.g. contour, dimension, hardness
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23Q—DETAILS, COMPONENTS, OR ACCESSORIES FOR MACHINE TOOLS, e.g. ARRANGEMENTS FOR COPYING OR CONTROLLING; MACHINE TOOLS IN GENERAL CHARACTERISED BY THE CONSTRUCTION OF PARTICULAR DETAILS OR COMPONENTS; COMBINATIONS OR ASSOCIATIONS OF METAL-WORKING MACHINES, NOT DIRECTED TO A PARTICULAR RESULT
    • B23Q15/00—Automatic control or regulation of feed movement, cutting velocity or position of tool or work
    • B23Q15/007—Automatic control or regulation of feed movement, cutting velocity or position of tool or work while the tool acts upon the workpiece
    • B23Q15/12—Adaptive control, i.e. adjusting itself to have a performance which is optimum according to a preassigned criterion
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23Q—DETAILS, COMPONENTS, OR ACCESSORIES FOR MACHINE TOOLS, e.g. ARRANGEMENTS FOR COPYING OR CONTROLLING; MACHINE TOOLS IN GENERAL CHARACTERISED BY THE CONSTRUCTION OF PARTICULAR DETAILS OR COMPONENTS; COMBINATIONS OR ASSOCIATIONS OF METAL-WORKING MACHINES, NOT DIRECTED TO A PARTICULAR RESULT
    • B23Q17/00—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools
    • B23Q17/24—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools using optics or electromagnetic waves
    • B23Q17/2452—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools using optics or electromagnetic waves for measuring features or for detecting a condition of machine parts, tools or workpieces
    • B23Q17/2471—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools using optics or electromagnetic waves for measuring features or for detecting a condition of machine parts, tools or workpieces of workpieces
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/24—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Laser Beam Processing (AREA)

Abstract

本发明适用于无损检测技术领域，提供了一种基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法，上述方法包括：获取工件加工状态下线激光扫描数字图像；根据线激光扫描图像提取工件当前状态下线轮廓、面轮廓特征以及工件加工状态；通过对比模板库数据，获取工件加工进度以及产品分类数据。本发明提供的基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法，改变了现有技术采用静态检测对工件进行精度检查的方法，以少量相机通过不同工作模式补充视场完善检测视域，通过线激光扫描以及图像重建，得到工件轮廓缺陷，工件精度数据，实现了高效率的动态监测。

Description

基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法
技术领域
本发明属于无损检测技术领域，具体是一种基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法。
背景技术
我国是数控机床使用大国，但不是数控机床制造强国，供需关系处于不平衡状态，国内数控机床由于控制系统、内部插补算法、补偿控制等因素，加工精度较国外先进机床还有一定距离，基于外部测量系统通过补偿误差数据对工件再加工，提高机床加工精度和成品率，由于接触式检测对于高精加工零件有一定的损伤，且其检测效率较低，在生产线中应用不广，亟待研发一种基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法。
发明内容
有鉴于此，本发明目的在于提出一种基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法，具有提高测量效率、提高加工效率和补偿能力，数据互通等优点。多线激光扫描测量系统的建立对于工件特别是曲面造型等复杂形态工件的测量有重要作用，因此基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法正成为工件测量高效、便捷的理想工具。
为实现上述目的，本发明的技术方案包括如下步骤：
步骤1：各项数据初始化；
步骤2：调配相机采集模式以及相机标定；
步骤3：采集工件加工状态图像；
步骤4：图像数据导入计算机分析系统进行数据分析；
步骤5：分离补偿数据和误差数据；
步骤6：根据补偿数据和误差数据判断是否再加工；
步骤7：通过数据校验后将产品信息导入生产线控制系统。
进一步地，如上所述的基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法，所述步骤1各项数据初始化包括：计算机分析系统缓存清除并初始化，相机内部缓存清除，轨道系统以及支持架回到识别原点。
进一步地，如上所述的基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法，所述步骤2调配相机采集模式以及相机标定包括以下步骤：
Figure RE-313839DEST_PATH_IMAGE001
根据测试要求调用相机采集模式，相机布置采用多线激光扫描分布式设置，间隔60°、120°、180°，通过辅助相机运动增强主相机视场，提高测量精度；
Figure RE-941261DEST_PATH_IMAGE002
相机标定：标定方法采用Hpraud标定方法，采用2D标定物获取多个视角下的图像，理论公式如下：
Figure RE-826040DEST_PATH_IMAGE003
由此可计算
Figure RE-906123DEST_PATH_IMAGE004
Figure RE-167340DEST_PATH_IMAGE005
图像畸变处理：图像畸变包括径向畸变量、离心畸变量和薄棱镜畸变量，通过镜头畸变模型处理图像，完成图像畸变处理，理论公式如下：
Figure RE-649268DEST_PATH_IMAGE006
式中
Figure RE-704949DEST_PATH_IMAGE007
，
Figure RE-331714DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure RE-881776DEST_PATH_IMAGE009
为归一化的图像坐标。
进一步地，如上所述的基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法，所述步骤4包括：数据处理采用计算机通过基于OpenCV开发的图像处理软件进行分析，对图像灰度化处理、边界检测、滤波降噪、二值化、腐蚀与膨胀、轮廓查找与绘制等。
进一步地，如上所述的基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法，所述图像灰度化处理包括：利用加权平均法处理，加权公式为：
Figure RE-467478DEST_PATH_IMAGE010
。
进一步地，如上所述的基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法，所述步骤5包括：通过10-15组数据采用加权平均法处理数据，并分离出误差数据和补偿数据。
进一步地，如上所述的基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法，所述步骤6包括：通过计算机分析系统分析当前工件是否超差、超限，进而判断是否需要再加工，以达到要求工件精度。
进一步地，如上所述的基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法，所述步骤7包括：通过与模型数据库数据比对，且与生产线控制系统进行数据交换，完成产品分类操作。
进一步地，如上所述的基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法，所述数据交换包括：数据交换通过无线传输模块传输至计算机分析系统。
进一步地，如上所述的基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法，图像分析基于OpenCV开发的图像处理软件进行分析。
进一步地，如上所述的基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法，在机床启动1小时后开始正式检测程序，以达到机床热平衡。
进一步地，如上所述的基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法，该方法基于多线激光扫描的数控机床工件检测装置，其特征在于，包括：线激光扫描相机、无线传输模块、轨道装置、计算机。
本发明的优点在于：本发明一种基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法，利用多线激光扫描相机直接采集工件的数字图像，数字图像传输至视觉系统进行畸变处理后传输至计算机中进行数据处理，可识别工件表面轮廓、浅度损伤和工件加工精度，通过多线激光扫描相机采集加工状态下的工件的数字图像，将其与数据库进行比对，通过基于OpenCV开发的图像处理软件分析图像数据，分离出的补偿数据和工件加工精度信息，并与机床数控系统进行数据交换，无需进行测量设备更换，提高了加工精度以及工件表面加工质量，缩短了测量时间，且数据具有较高的精度。
本发明所述一种基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法测量效率高，一次调试后维护方便，具有较高的应用价值，利用该方法可实现工件特别是曲面造型工件的在线检测和在位检测，并且可与数控系统更新补偿数据，使用方便。
附图说明
图1为线激光测量流程简图。
图2为数据分析流程图。
图3为图像处理流程图。
图4为线激光测量流程总览。
图5为多线激光测量装置示意图；
图中：001-轨道，002-机床工作台，003-机床移动台，004-线激光相机，005-相机支持架，006-无线传输模块，007-轨道支撑架。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明。
如图5所示：本发明所述一种基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法，多线激光扫描测量系统，包括线激光相机、无线传输模块、轨道系统、计算及分析系统，三台线激光相机通过相机支持架、转轴以及轨道保证了离工作台有一定高度和角度，相机瞄准加工区域，加工过程采集数字图像，经过视觉系统图像畸变处理，通过无线传输模块将数据传输至计算机，基于OpenCV开发的图像处理软件分析图像数据，计算机将分离出的补偿数据以及误差数据导入生产线控制系统，随后将再加工数据导入机床数控系统，分离出的产品数据传输至生产线调控系统，控制生产线产品补偿量。
为获得清晰准确的图像，可向加工区域增加光源以及提供高速气流，对于相机视域受阻的飞屑，通过高速气流清除阻碍。
本发明所述一种基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法如下：
Figure RE-710371DEST_PATH_IMAGE001
相机标定：将线激光扫描相机对准标定板，对标定板进行拍照，相机空间布置结束后是静止不动的，因而相机视线上得到数据经过视觉系统的分析计算可完成相机标定以及畸变校正；
Figure RE-14314DEST_PATH_IMAGE002
数控机床检测启动：将机床按照预定程序进行热车，热车1小时后通过正式开始检测程序。在加工过程中采集工件加工图像数据，相机将数字图像传输至计算机分析系统图像数据处理后，基于OpenCV开发的图像处理软件获取各项参数，分离出补偿数据和误差数据，通过与模型数据库数据比对，完成数据的加工精度分析和获取生产调控数据；
Figure RE-102487DEST_PATH_IMAGE005
补偿数据处理：通过分离出的补偿数据与机床数控系统进行数据交换，完成在线补偿和在位补偿加工；
Figure RE-808274DEST_PATH_IMAGE011
误差数据和产品信息处理：根据计算机分离出的误差数据导入生产线控制系统，通过分离出的产品信息与生产线调控系统进行数据交换，完成生产线加工调配工作，在满足良品率和订单总量的情况下，对工件及其配合件进行分类处理。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，用于帮助理解本发明的核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，根据本发明的思想，在不脱离本发明的构思的前提下，在具体的实施方式以及应用范围均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (7)

1.一种基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：各项数据初始化；步骤2：调配相机采集模式以及相机标定；步骤3：采集工件加工状态图像；步骤4：图像数据导入计算机分析系统进行数据分析；步骤5：分离补偿数据和误差数据；步骤6：根据补偿数据和误差数据判断是否再加工；步骤7：通过数据校验后将产品信息导入生产线控制系统。
2.根据权利要求1所述的基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法，其特征在于，包括：线激光扫描相机、数据交换模块、轨道系统、计算机分析系统。
3.根据权利要求1所述的一种基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法，其特征在于，所述步骤2包括：通过调试相机采集模式，主相机视场不充分情况下，通过利用辅相机增强主相机视场。
4.根据权利要求1所述的一种基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法，其特征在于，所述步骤4图像数据分析，分析数据加权方法为到达所需精度而高阶拟合。
5.根据权利要求1所述的一种基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法，其特征在于，所述步骤5分离数据，其误差数据由不同级公差要求所组成的数据，用作生产线控制系统判断配合件所需误差。
6.根据权利要求1所述的一种基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法，其特征在于，所述步骤6判断再加工操作，其数据是通过计算机系统分析后分离出的补偿数据和误差数据，用作CNC数控系统和生产线控制系统判断再加工以及生产线控制该类工件总量以及不同等级配合件的数目。
7.根据权利要求1所述的一种基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法，其特征在于，所述步骤7产品分类，其数据信息通过无线传输模块传输至生产线调控系统，减少现场复杂程度。
CN202011259155.9A 2020-11-12 2020-11-12 基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法 Pending CN113843660A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011259155.9A CN113843660A (zh) 2020-11-12 2020-11-12 基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011259155.9A CN113843660A (zh) 2020-11-12 2020-11-12 基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113843660A true CN113843660A (zh) 2021-12-28

Family

ID=78972793

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011259155.9A Pending CN113843660A (zh) 2020-11-12 2020-11-12 基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113843660A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115933534A (zh) * 2023-02-09 2023-04-07 山东山科世鑫科技有限公司 一种基于物联网的数控智能检测系统及方法

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000079539A (ja) * 1998-09-02 2000-03-21 Nagase Integrex:Kk 加工機に適用される撮像装置
CN1309759A (zh) * 1998-06-02 2001-08-22 探索研究院 使用波数域反射技术及背景振幅减少和补偿的共焦干涉显微术的的方法和设备
CN1861317A (zh) * 2005-05-13 2006-11-15 西门子公司 工件测量的装置和方法
US20170314916A1 (en) * 2015-01-22 2017-11-02 Beijing Jiaotong University Laser measurement system and method for measuring 21 gmes
CN107971831A (zh) * 2017-11-07 2018-05-01 大连理工大学 数控机床高动态大范围任意轮廓误差单目六维测量方法
CN108789155A (zh) * 2018-06-29 2018-11-13 华南理工大学 一种摆线齿轮磨床在机非接触式工件轮廓检测系统与方法
CN109087383A (zh) * 2018-08-06 2018-12-25 林嘉恒 组合式偏差分离特征提取扫描方法及系统
CN110146019A (zh) * 2019-06-13 2019-08-20 哈工大机器人（合肥）国际创新研究院 一种基于工业相机的工件尺寸在线检测与自动补偿方法
CN111721230A (zh) * 2019-03-20 2020-09-29 科令志因伯格有限公司 光学测量方法
CN211827005U (zh) * 2020-04-03 2020-10-30 西华大学 一种基于多目视觉的五轴数控机床多功能检测装置

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1309759A (zh) * 1998-06-02 2001-08-22 探索研究院 使用波数域反射技术及背景振幅减少和补偿的共焦干涉显微术的的方法和设备
JP2000079539A (ja) * 1998-09-02 2000-03-21 Nagase Integrex:Kk 加工機に適用される撮像装置
CN1861317A (zh) * 2005-05-13 2006-11-15 西门子公司 工件测量的装置和方法
US20170314916A1 (en) * 2015-01-22 2017-11-02 Beijing Jiaotong University Laser measurement system and method for measuring 21 gmes
CN107971831A (zh) * 2017-11-07 2018-05-01 大连理工大学 数控机床高动态大范围任意轮廓误差单目六维测量方法
CN108789155A (zh) * 2018-06-29 2018-11-13 华南理工大学 一种摆线齿轮磨床在机非接触式工件轮廓检测系统与方法
CN109087383A (zh) * 2018-08-06 2018-12-25 林嘉恒 组合式偏差分离特征提取扫描方法及系统
CN111721230A (zh) * 2019-03-20 2020-09-29 科令志因伯格有限公司 光学测量方法
CN110146019A (zh) * 2019-06-13 2019-08-20 哈工大机器人（合肥）国际创新研究院 一种基于工业相机的工件尺寸在线检测与自动补偿方法
CN211827005U (zh) * 2020-04-03 2020-10-30 西华大学 一种基于多目视觉的五轴数控机床多功能检测装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李志荣等: "数控机床综合误差分析与建模研究", 制造技术与机床 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115933534A (zh) * 2023-02-09 2023-04-07 山东山科世鑫科技有限公司 一种基于物联网的数控智能检测系统及方法
CN115933534B (zh) * 2023-02-09 2023-11-07 山东山科世鑫科技有限公司 一种基于物联网的数控智能检测系统及方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109489580B (zh) 一种航空发动机叶片表面加工的在机点云检测及补偿方法
CN104063873B (zh) 一种基于压缩感知的轴套类零件表面缺陷在线检测方法
CN105081883B (zh) 一种带有在机检测装置的加工中心及使用方法
CN105127862A (zh) 基于砂带磨抛机的工业机器人叶片磨抛工艺
CN111062940B (zh) 一种基于机器视觉的螺钉定位与识别方法
CN208780144U (zh) 一种连接孔在线视觉检测系统
CN107121967A (zh) 一种激光在机找正和工序间测量装置
CN111531407B (zh) 一种基于图像处理的工件姿态快速测量方法
CN112729112B (zh) 基于机器人视觉的发动机缸体孔径与孔位检测方法
CN111338290A (zh) 一种基于多目视觉的五轴数控机床多功能检测方法
CN115972093B (zh) 工件表面的测量方法及装置、机翼壁板软模的打磨方法
CN105865335A (zh) 一种基于机器视觉的定子线棒截面尺寸检测系统
CN111069973B (zh) 一种复杂外形铸件快速找正的方法及装置
CN211827005U (zh) 一种基于多目视觉的五轴数控机床多功能检测装置
CN109345500B (zh) 一种基于机器视觉的机床刀具刀尖点位置计算方法
CN111008602B (zh) 一种小曲率薄壁零件用二维和三维视觉结合的划线特征提取方法
CN113843660A (zh) 基于多线激光扫描的数控机床工件检测方法
CN115014217A (zh) 一种基于激光测距的管材在线检测方法
CN113554616A (zh) 基于数控机床的在线测量引导方法及系统
CN111413933A (zh) 轮毂的亮面的加工方法和轮毂及其制造方法、加工系统
CN113029026A (zh) 一种发动机火焰筒异型气膜孔的在线多参数检测方法
CN112945133A (zh) 一种三次元尺寸测量仪及其测量方法
CN105904344A (zh) 金刚滚轮在机检测修整装置
CN110021027B (zh) 一种基于双目视觉的切边点计算方法
CN113240629A (zh) 基于边缘的图像匹配窄间隙焊缝初始点定位装置和方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20211228