CN114985569B - 一种拉深过程的板料流动在线检测及成形缺陷控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种拉深过程的板料流动在线检测及成形缺陷控制方法，压力机带着上模下行，在下模与上模的作用下，板料变形在下模和上模之间的间隙中滑动并拉伸；采用多个光学数字图像传感器用来跟踪记录在拉深成形过程中板料上多个被测位置的板料流动情况，计算得到每个光学数字图像传感器检测的板料流动数据图；结合板材数据库的成形极限图、动态判定准则、反馈控制的中值拟合曲线图，根据实测的拉伸深度的变化，调整压边力和控制拉伸速度使每个被测位置板材被测拉伸数据处于的安全工作区；板料拉伸变形合模停止后，获得成形零件。本发明克服不稳定因素的影响，使拉深过程参数稳定在安全工作窗口内，实现大规模稳定生产。

Description

一种拉深过程的板料流动在线检测及成形缺陷控制方法

技术领域

本发明涉及汽车、航空航天及高压输变电线路设备领域的板料冲压技术领域，具体为一种拉深过程的板料流动在线检测及成形缺陷控制方法。

背景技术

板料拉深成形过程中的两个主要质量考虑因素，即成形性（例如，过度局部压缩引起的起皱和过度局部张力引起的撕裂）和尺寸精度（例如，弹性恢复引起的回弹）。此外，产品的一致性，即最小化尺寸变化（由润滑、材料特性或厚度变化引起），也有可能成为大规模生产的不稳定因素。

新材料的使用带来了新的技术挑战。汽车轻化可以降低燃油消耗，促进了汽车和零配件制造商选择更轻的材料（例如铝和镁合金）来代替钢。然而，高强钢、高强铝合金的成形会产生更多的回弹和断裂问题。因此，使用此类材料制造金属冲压产品的一个主要问题是，如何使用给定的坯料材料和坯料尺寸、板材厚度和材料特性，所设计制造的模具，能够生产出良好的冲压成形零件，而不会产生撕裂、起皱和回弹等缺陷。

金属板料在压料板（模具压边圈）控制下经常发生板料流动不合理产生的起皱或撕裂，是金属流动的控制问题。常规的试验方法主要是调整模具压边圈的压边力，结合修改压料板的形状或者修改拉延筋的方法，经过反复试验调整，甚至通过模具再加工修改而获得合理的工艺和模具参数。这种常规的试模调整方法耗时长，成本高，一直视为板料冲压成形的主要技术困难。尽管现有的可调多缸压边系统，有助于改善冲压件的质量并缩短试模时间，但同样面临着如何控制消除工艺干扰因素，如润滑条件的变化和材料性能的变化带来的影响。冲压拉深生产过程中的变量，如拉深坯料的压边力和板料流动速度的检测，需要新的非接触数字化的检测装置，这些问题亟待解决。

本发明着重如何连续、可靠地获取过程控制所需的、影响成形性的参数，以及如何制定一种在线控制策略，如何获取过程输入参数（如压料板压边力、板料流动量和流动速度）用于反馈控制，以减轻成形过程中各种干扰的影响。

发明内容

本发明的目的在于提供一种拉深过程的板料流动在线检测及成形缺陷控制方法，建立了流动长度和速度参数与材料成形极限的动态判定准则，根据检测反馈信息可以在线调整压边力和拉深速度，克服不稳定因素的影响，使拉深过程参数稳定在安全工作窗口内，实现大规模稳定生产。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种拉深过程的板料流动在线检测及成形缺陷控制方法，包括以下步骤：

步骤S1，在上模与下模垫板之间安装压边圈，压边圈下方均匀布置安装压边弹簧，压力机带着上模下行，压边弹簧初始状态为伸展状态，上模接触并压着板料下行，压边弹簧压缩保持恒定的应力；在下模与上模的作用下，板料变形在下模和上模之间的间隙中滑动并拉深；

步骤S2，采用多个光学数字图像传感器用来跟踪记录在拉深成形过程中板料上多个被测位置的板料流动情况，得到在拉深成形过程中板料多个被测位置上的材料流动路径、流动量和流动速度的动态检测，计算每个被测位置的点的位移向量和速度向量，且通过每个被测位置板料流动绝对长度计算得到被测位置板料流动相对长度，计算得到每个光学数字图像传感器检测的板料流动数据图；

计算每个被测位置的点的位移向量和速度向量的过程为：板料受力后产生位移，所获取图像的中所有特征图像点的图像子区子集移至变形子区子集的位置，根据图像子区子集内的灰度和变形子区子集内的灰度分布的变化，由分布值确定变换参数，进而由标识的局部区域坐标求出变形移动后的坐标，从而计算得到，板料受力产生位移后，每个被测位置的点的位移向量和速度向量；

步骤S3，建立拉深成形过程中材料流动路径下的位移行程和速度与拉深起皱、撕裂的动态判定准则，将计算得到的拉深成形过程中每个被测位置材料流动路径下的位移行程和速度转化为压边力和拉深比率坐标，并经过自动反馈控制算法，计算得到反馈控制的中值拟合曲线图，并结合板材数据库的成形极限图、动态判定准则、反馈控制的中值拟合曲线图，根据实测的拉深深度的变化，调整压边力和控制拉深速度使每个被测位置板材被测拉深数据处于安全工作区；

步骤S4，板料拉深变形合模停止后，获得成形零件；上模回程，压边圈在压边弹簧的回复力推动下把成形零件推出下模，拉深成形结束。

优选的， 在步骤S2中，由标识的局部区域坐标求出变形移动后的坐标的定位转化互相关系数计算公式为：

；

其中，C为互相关系数，f_ｍ、g_ｍ分别为图像子区子集、变形子区子集灰度均值，f(x_i,y_i)为图像子区子集内的灰度，g(x_i’,y_i’)为变形子区子集内的灰度。

优选的，在步骤S2中，由标识的局部区域坐标求出变形移动后的坐标公式为：

；

其中，u,v分别为所获取图像的中心点的位移和速度，所获取图像的中心点坐标为P(x,y)，移动后所获取图像的中心点坐标为P’ (x’,y’)。

优选的，在步骤S3中，分析板材数据库的成形极限图，通过板材数据库的成形极限图得到板材起皱极限和撕裂极限的直线交叉，所形成的三角区为板材的安全工作区。

优选的，在步骤S3中，将各个光学数字图像传感器所测得的每个被测位置的点的位移向量和速度向量作为反馈值反馈给工艺控制系统，工艺控制系统根据压力机的预设初始变量信号和反馈值来控制压力机控制器，压力机控制器在结合板材数据库的成形极限图和反馈控制的中值拟合曲线图、反馈值、压力机所输出的压边力来动态控制压边圈上每个被测位置的压边力来进行拉深成形模具冲压拉深过程。

优选的，反馈控制的中值拟合曲线图的水平坐标轴是拉深深度，纵坐标是光学数字图像传感器检测到的流动路径上的材料流动速度，起皱界限曲线和撕裂极限曲线所包络的区域为安全工作区，通过中值计算法拟合起皱界限曲线和撕裂极限曲线，得到中间值速度曲线及其拟合函数多项式。

本发明还提供一种应用上述的拉深过程的板料流动在线检测及成形缺陷控制方法的装置，包括拉深成形模具，所述拉深成形模具包括上模、下模、上模座、下底座，所述上模设置于所述下模的上方，所述上模的上方设有上模座，所述下底座设置于下模下方，还包括非接触式板料流动态测量系统、工艺控制系统；所述拉深成形模具还包括压边圈、下模垫板、压边弹簧，所述下模垫板设置于下模与所述下底座之间，所述压边圈设置于所述上模与下模垫板之间，所述压边弹簧设置于所述压边圈与下模垫板之间；

所述非接触式板料流动态测量系统包括多个光学数字图像传感器、数字信号处理器，所述光学数字图像传感器用于动态检测拉深成形模具的压料板下的被检测位置材料流动路径、流动量和流动速度；所述数字信号处理器用于根据每个光学数字图像传感器的数据跟踪记录每个被测位置的板料拉深的位移向量和速度向量，且通过每个被测位置板料流动绝对长度计算得到被测位置板料流动相对长度，计算得到每个光学数字图像传感器检测的板料流动数据图；

所述工艺控制系统用于建立拉深成形过程中材料流动路径下的位移行程和速度与拉深起皱、撕裂的动态判定准则，将计算得到的拉深成形过程中每个被测位置材料流动路径下的位移行程和速度转化为压边力和拉深比率坐标，并经过自动反馈控制算法，计算得到反馈控制的中值拟合曲线图，并结合板材数据库的成形极限图、动态判定准则、反馈控制的中值拟合曲线图，根据实测的拉深深度的变化，调整压边力和控制拉深速度使每个被测位置板材被测拉深数据处于安全工作区。

优选的，所述光学数字图像传感器包括多个LED照明光源、光学摄像镜头、图像阵列芯片，所述光学摄像镜头的下方为凸透镜，且凸透镜置于板料上方，所述凸透镜用于放大被观察的检测孔内板料表面，多个LED照明光源均匀设置于所述光学摄像镜头周围，所述LED照明光源用于照明并使被测位置的板材表面特征能够经光学摄像镜头被图像阵列芯片获得的。

优选的，还包括压力机控制器，所述压力机控制器内部设有压力机控制计算模型、机械伺服或液压伺服控制计算模型；所述压力机控制计算模型用于控制压力机；所述机械伺服或液压伺服控制计算模型用于通过对压边圈不同位置施加压力的大小，进而控制每个被测位置的压边力。

优选的，所述压边圈由多个分块压边圈组成，所述分块压边圈与被测位置一一对应，所述机械伺服或液压伺服控制计算模型分别控制每个分块压边圈对被测位置施加压边力的大小。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明是一种用于优化材料流量测量的无损检测方法，采用光学数字图像传感器来进行板料流动态非接触式无损检测，连续记录拉深模具的压料板下的板料流动路径下的行程和速度，从而确定材料不均流动所产生的板料开裂和起皱因素。本发明的实时检测板料流动行程和速度的方法，建立了流动长度和速度参数与材料成形极限的动态判定准则，根据检测反馈信息可以在线调整压边力和拉深速度，克服不稳定因素的影响，使拉深过程参数稳定在安全工作窗口内，实现大规模稳定生产。

2、本发明将多个光学数字图像传感器实时监测被测位置板料的流动行程长度和速度与板材数据库的成形极限图、动态判定准则、反馈控制的中值拟合曲线图相结合，实现对拉深成形模具的压料板下板料流动量和速度的在线控制，以支持基于材料成形极限的判断准则的工艺选择，进而实现板料拉深成形的高质量稳定生产。

3、常规方法没有精确的分区调整，无法检测流动路径，而本发明是可以的。本发明在上模与下模垫板之间安装压边圈，压边圈下方均匀布置安装了压边弹簧，为了提高实现局部压边力可变调整，压边圈由多个分块压边圈组成，分块压边圈与被测位置一一对应，每个分块压边圈受到机械伺服或液压伺服控制计算模型的压力作用对被测位置施加相同或不同的压边力，不同位置分布的压边力是随着实测的拉深深度的变化而动态调整的；当进行板料拉深时，通过压力机控制器内的机械伺服或液压伺服控制计算模型控制下模垫板上的压边圈的压边力，从而实现对每个被测位置处压边力的调整，使每个被测位置板材被测拉深数据处于安全工作区，这样的设计可以大大提高板料拉深成形的质量和稳定性；当上模座带着上模回程，压边圈在压边弹簧的回复力推动下可以把成形零件推出下凸模。

4、本发明将光学摄像镜头的下部采用凸透镜，且其周围设置LED照明光源用于照明并使被测位置的板材表面特征能够经光学摄像镜头被图像阵列芯片获得的，然后采用这种非接触式无算检测方式通过图像处理技术识别板材表面的微观结构（点条图像），在拉深移动时通过视场得到板料被测位置的位移变化和时间，并将获得板料被测位位移和速度作为材料流量特征参数，此外，通过这种方式获得的数据便于被测位置的点的位移向量和速度向量。

5、本发明的自动反馈控制算法采用的是计算反馈控制的中值拟合曲线图，拟合了起皱界限曲线和撕裂界限曲线内的中间值作为中间值速度曲线，并将中间值速度曲线的拟合函数多项式作为行拉深的速度，这样可以使拉深参数始终工作在安全区内，实现基于实时压边圈下材料流动参数检测的动态控制，从而获得安全可靠的产品质量，该方法是我们经过多次实验发现的，是简单有效的数据处理方法。

6、本发明在此基础上，还可以进行功能拓展，进一步建立工艺控制系统与云平台之间的数字孪生系统，进而建立基于神经网络的深度学习系统，实现板料拉深成形过程高质量、高可靠性工艺的实时智能控制。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

图1为本发明的拉深过程的板料流动在线检测及成形缺陷控制方法的主要流程图；

图2为本发明的光学数字图像传感器的原理图；

图3为本发明的光学数字图像关联技术的位移检测原理示意图；

图4为本发明的拉深件形状和光学数字图像传感器安装位置示意图；

图5为本发明的各光学数字图像传感器检测的板料流动数据图；

图6为本发明的板材数据库的成形极限图；

图7为本发明的用于反馈控制的中值拟合曲线图；

图8为本发明的工艺控制系统反馈控制流程示意图；

图9为本发明的拉深成形模具的结构示意图。

图中，1、被测板料；2、LED照明光源；3、光学摄像镜头；4、图像阵列芯片；5、数字信号处理器； 10、下底座；11、下模垫板； 12、压边弹簧；13、压边圈；14、上模；15、上模座；16、下模；17、成形零件；18-光学数字图像传感器；

具体实施方式

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做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。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

目前解决拉深压边力和压边料起皱的方法，一般采用通过预先设置工艺变量参数，试模调整模具参数直至达到合格质量的产品，这是一种开环控制的方法。

实施例1

如图1所示，本发明提供一种拉深过程的板料流动在线检测及成形缺陷控制方法，包括以下步骤：

步骤S1，在模与下模垫板之间安装压边圈，压边圈下方均匀布置安装了压边弹簧，压力机带着上模下行，压边弹簧初始状态为伸展状态，上模接触并压着板料下行，压边弹簧压缩保持恒定的应力；在下模与上模的作用下，板料变形在下模和上模之间的间隙中滑动并拉深；

步骤S2，采用多个光学数字图像传感器用来跟踪记录在拉深成形过程中板料上多个被测位置的板料流动情况，得到在拉深成形过程中板料多个被测位置上的材料流动路径、流动量和流动速度的动态检测，计算每个被测位置的点的位移向量和速度向量，且通过每个被测位置板料流动绝对长度计算得到被测位置板料流动相对长度，计算得到每个光学数字图像传感器检测的板料流动数据图；

1）光学数字图像传感器用于非接触式板料流动量测量，如图2所示，光学数字图像传感器包括多个LED照明光源2、一个光学摄像镜头3、图像阵列芯片4及其他电子元件组成，其中光学摄像镜头3的下部采用凸透镜，用于放大被观察的检测孔内板料表面，LED照明光源2用于照明并使被测位置的板材表面特征能够经光学摄像镜头3被图像阵列芯片4获得的，然后非接触式板料流动态测量系统通过图像处理技术识别板材表面的微观结构（点条图像），在拉深移动时通过视场得到板料被测位置的位移变化和时间，并将获得板料被测位位移和速度作为材料流量特征参数。

2）光学数字图像传感器记录每一瞬间视场中被测位置的板料特征图形的形状特征，分别记录所获取图像中每一个点的位置坐标，如图3所示，用特征图像点P1的像素坐标（P_X1，P_Y1）作为所获取图像中待测点初始时刻t0的位置坐标，当拉深移动时，经过时间Δt，特征图像点由P1（P_X1，P_Y1）位置移动到P2（P_X2，P_Y2）不同位置，计算得到点的位移向量，即位移的绝对值和方向。

以所获取图像的中心点 P (x,y)作为待测点，板料受力后产生位移，所获取图像的中所有特征图像点的图像子区子集S1移至变形子区子集S2的位置，移动后所获取图像的中心点坐标为P’ (x’,y’)，根据图像子区子集内的灰度 f(x,y)和变形子区子集内的灰度g(x’,y’)分布的变化，由分布值确定变换参数，进而由标识的局部区域坐标求出变形后移动的坐标，其定位转化如公式（1）和公式（2）所示：

；

式（1）中，C为互相关系数，f_ｍ、g_ｍ分别为图像子区子集、变形子区子集灰度均值。展开后得到移动后所获取图像的中心点P’的坐标如下：

；

式（2）中，u,v分别为所获取图像的中心点 P的位移和导数（速度）。测量时自动计算调整u,v数值找到相关关系数的最大区域，通过u,v的数值和两个指定区域图像在图像中位置差计算出图像子区移动到变形子区的像素数。计算出来的像素数为图像子区移动到变形子区在图像中移动量。

3）为了获得成形过程中局部材料流动的信息，在上模压料板区域的特征位置安装了多个光学数字图像传感器，编号1,2，…,n。并采用n个光学数字图像传感器用来跟踪记录在拉深成形过程中板料上n个被测位置的板料流动情况时，得到i个被测位置的板料流动情况为ui,vi(i=1-n），ui、 vi分别为i个被测位置所获取图像的中心点 P的位移和导数（速度），采用这种方法可以跟踪记录重要位置的流动状况。

下面举例来说明：

如图4所示，板料采用盒型拉深件，材料为DC06，尺寸150mmX300mm，板料厚度0.8mm，拉深深度50mm，板料初始压边力设置Fbh=63KN。

根据板料的拉深形状安装了5个光学数字图像传感器，安装位置如图所示，图上①，②，…,⑤编号为传感器编号；本案例中，采用光学数字图像传感器的镜头直径2mm，200万像素，景深2-5mm,镜头视场角90°。镜头周边4个2x2mm LED光源。

通过实验计算，得到每个光学数字图像传感器所检测的被测位置板料的流动量（mm）和相对流动比（%）如下表1所示。

表1

通过表1，可以得到，拉深过程中，压料板与上模之间的板料有外向内流动。在润滑条件不变的条件下，压边力作用在板料上产生摩擦力，这种摩擦阻力直接影响板料的流动成形性（开裂或起皱）。光学数字图像传感器检测到板料的流动绝对长度，并可与计算出各个光学数字图像传感器所检测被测位置板料流动的相对长度（见图5）。图5中水平坐标是传感器位置编号，左纵轴是传感器测得的板料流经长度，右纵轴是相对流动长度（以位置1的长度为基数，其它位置传感器检测的流动路径长度与位置1的比值）。图中直方图是流动长度，折线表示相对流动长度比（以1号位置为基准）。

在板料拉深件的长侧边（传感器位置①）流动量较大（45mm），在短侧边（传感器位置⑤）流动量略小与位置①，相对流动量是位置①的流动量的95.56%。在板料拉深件的角部，传感器为②和④流动量较小，而正角部位置③的流动量最小，只有基准流动量的53.33%。从检测数据可知，相邻位置的流动量差异，是不均匀变形产生剪切应力和挤压堆积的原因。在本案例中，在位置②、③和④容易发生起皱。如果实时获取这项变化，可以动态调整压边力或者拉深速度，主动的控制成形性。

步骤S3，建立拉深成形过程中材料流动路径下的位移行程和速度与拉深起皱、撕裂的动态判定准则，将计算得到的拉深成形过程中每个被测位置材料流动路径下的位移行程和速度转化为压边力和拉深比率坐标，并经过自动反馈控制算法，计算得到反馈控制的中值拟合曲线图，并结合板材数据库的成形极限图、动态判定准则、反馈控制的中值拟合曲线图，根据实测的拉深深度的变化，调整压边力和控制拉深速度使每个被测位置板材被测拉深数据处于安全工作区；

图6为板材数据库的成形极限图，分析板材数据库的成形极限图得到，板材起皱极限和撕裂极限的直线交叉，所形成的三角区为板材的安全工作区或工艺安全窗口，随着上模下行，板料被拉深，其长度变化，拉深比率也随之发生变化，在三角区内，拉深长度越大，最小和最大压边力区间越窄，出现撕裂和起皱的风险越大，例如，在拉深比为1.63时，压边力低于125kN发生起皱，压边力高于280kN发生开裂。

根据上述分析建立拉深成形过程中材料流动路径下的位移行程和速度与拉深起皱、撕裂的动态判定准则，即根据实测的拉深深度的变化，调整压边力Fbh和控制拉深速度V(x)，使其在安全工作区（不撕裂，也不起皱）。

将各个光学数字图像传感器所测得的每个被测位置的点的位移向量和速度向量（即所获取图像的中心点 P的位移u和导数（速度）v；也叫压边流量u,v；和压边圈材料流动量u,v）作为反馈值反馈给工艺控制系统，工艺控制系统根据压力机的预设初始变量信号和反馈值来控制压力机控制器，压力机控制器在结合板材数据库的成形极限图和反馈控制的中值拟合曲线图、反馈值、压力机所输出的压边力来动态控制压边圈上每个被测位置的压边力来进行拉深成形模具冲压拉深过程。

反馈控制的中值拟合曲线图的水平坐标轴是拉深深度（mm），如图7所示，纵坐标是光学数字图像传感器检测到的流动路径上的材料流动速度v(mm/Sec)。图中上曲线为起皱界限曲线，下曲线为撕裂界限曲线，上下曲线包络中的是安全工作区（不撕裂，也不起皱），为数据处理简便，本发明拟合了起皱界限曲线和撕裂界限曲线内的中间值速度曲线，下行拉深的速度V(x)是它的拟合函数多项式，这是通过中值计算法拟合获得。

经过自动反馈控制算法和反馈控制的中值拟合曲线图，可以根据压力机的拉深行程值，控制其下行拉深的速度V(x)，使拉深参数始终工作在安全区内，实现基于实时压边圈下材料流动参数检测的动态控制，从而获得安全可靠的产品质量。

步骤S4，板料拉深变形合模停止后，获得成形零件；上模回程，压边圈在压边弹簧的回复力推动下把成形零件推出下模，拉深成形结束。

在此基础上，还可以进行功能拓展，进一步建立工艺控制系统与云平台之间的数字孪生系统，进而建立基于神经网络的深度学习系统，实现板料拉深成形过程高质量、高可靠性工艺的实时智能控制。

本发明是通过控制局部压边力控制板料拉深过程的板料压边力、流动路径上的流动量（位移）和流动速度，实现开裂起皱闭环控制的方法，是一种压料板下材料流动的实时动态调整的控制方法。

实施例2

本发明还提供一种应用上述的拉深过程的板料流动在线检测及成形缺陷控制方法的装置，包括拉深成形模具，如图9所示，拉深成形模具包括上模14、下模16、上模座15、下底座10，上模14设置于下模16的上方，上模14的上方设有上模座15，下底座10设置于下模16下方，还包括非接触式板料流动态测量系统、工艺控制系统；拉深成形模具还包括压边圈13、下模垫板11、压边弹簧12，下模垫板11设置于下模16与下底座10之间，压边圈13设置于上模14与下模垫板11之间，压边弹簧12设置于压边圈13与下模垫板11之间。

非接触式板料流动态测量系统包括多个光学数字图像传感器、数字信号处理器5，光学数字图像传感器用于动态检测拉深成形模具的压料板下的被检测位置材料流动路径、流动量和流动速度；数字信号处理器5用于根据每个光学数字图像传感器的数据跟踪记录每个被测位置的板料拉深的位移向量和速度向量，且通过每个被测位置板料流动绝对长度计算得到被测位置板料流动相对长度，计算得到每个光学数字图像传感器检测的板料流动数据图；

光学数字图像传感器包括多个LED照明光源2、光学摄像镜头3、图像阵列芯片4，光学摄像镜头3的下方为凸透镜，且凸透镜置于板料上方，凸透镜用于放大被观察的检测孔内板料表面，多个LED照明光源2均匀设置于光学摄像镜头3周围，LED照明光源2用于照明并使被测位置的板材表面特征能够经光学摄像镜头3被图像阵列芯片4获得的。

在通过数字信号处理器5的图像处理技术识别板材表面的微观结构（点条图像），在移动通过视场时位移变化和时间，从而获得位移和速度作为材料流量特征参数。

工艺控制系统用于建立拉深成形过程中材料流动路径下的位移行程和速度与拉深起皱、撕裂的动态判定准则，将计算得到的拉深成形过程中每个被测位置材料流动路径下的位移行程和速度转化为压边力和拉深比率坐标，并经过自动反馈控制算法，计算得到反馈控制的中值拟合曲线图，并结合板材数据库的成形极限图、动态判定准则、反馈控制的中值拟合曲线图，根据实测的拉深深度的变化，调整压边力和控制拉深速度使每个被测位置板材被测拉深数据处于安全工作区。

本发明还包括压力机控制器，压力机控制器内部设有压力机控制计算模型、机械伺服或液压伺服控制计算模型；压力机控制计算模型用于控制压力机；机械伺服或液压伺服控制计算模型用于通过对压边圈不同位置施加压力的大小，进而控制每个被测位置的压边力。

在本次案例中，压边圈可以采用的是整体的钢性压边圈，也可以根据模具压边圈几何现状大小，更进一步选择分块压边圈，实现局部压边力可变的方案。

当压边圈由多个分块压边圈组成时，分块压边圈与被测位置一一对应，机械伺服或液压伺服控制计算模型分别控制每个分块压边圈对被测位置施加压边力的大小。

工作过程：本发明在压边圈下方选择性的均匀布置安装了压边弹簧12。当压力机带着上模14（凹模）下行时，压边弹簧是伸展状态。当压边圈13接触并压着板料1下行，压边弹簧缩保持较为恒定的压力。下模16（凸模）与上模（凹模）的作用下，板料变形在下模16（凸模）和上模（凹模）之间的间隙中滑动流动并被拉深。

在拉深的过程中，随着模具下行，板料被拉深的长度变化，拉深比率也发生变化，本发明通过多个光学数字图像传感器实时监测被测位置板料的流动行程长度和速度，并建立流动长度u和速度v参数与拉深起皱、开裂的动态判定准则，并结合板材数据库的成形极限图、动态判定准则、反馈控制的中值拟合曲线图，根据实测的拉深深度的变化，调整压边力和控制拉深速度使每个被测位置板材被测拉深数据处于安全工作区，直到合模停止，获得成形零件17。上模座15带着上模14（凹模）回程，压边圈13在压边弹簧的回复力推动下把成形件推出下模16（凸模），拉深成形结束。

本发明是一种用于优化材料流量测量的无损检测方法，采用光学数字图像传感器和DIC数据处理方法，连续记录拉深模具的压料板下的板料流动路径下的行程和速度，从而确定材料不均流动所产生的板料开裂和起皱因素。本发明的实时检测板料流动行程和速度的方法，可以建立流动长度和速度参数与材料成形极限的动态判定准则，根据检测反馈信息可以在线调整压边力和拉深速度，克服不稳定因素的影响，使拉深过程参数稳定在安全工作窗口内，实现大规模稳定生产。

在本发明的描述中，需要理解的是，指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、 “示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种拉深过程的板料流动在线检测及成形缺陷控制方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤S1，在上模与下模垫板之间安装压边圈，压边圈下方均匀布置安装压边弹簧，压力机带着上模下行，压边弹簧初始状态为伸展状态，上模接触并压着板料下行，压边弹簧压缩保持恒定的应力；在下模与上模的作用下，板料变形在下模和上模之间的间隙中滑动并拉深；

步骤S2，采用多个光学数字图像传感器用来跟踪记录在拉深成形过程中板料上多个被测位置的板料流动情况，得到在拉深成形过程中板料多个被测位置上的材料流动路径、流动量和流动速度的动态检测，计算每个被测位置的点的位移向量和速度向量，且通过每个被测位置板料流动绝对长度计算得到被测位置板料流动相对长度，计算得到每个光学数字图像传感器检测的板料流动数据图；

计算每个被测位置的点的位移向量和速度向量的过程为：板料受力后产生位移，所获取图像中的所有特征图像点的图像子区子集移至变形子区子集的位置，根据图像子区子集内的灰度和变形子区子集内的灰度分布的变化，由分布值确定变换参数，进而由标识的局部区域坐标求出变形移动后的坐标，从而计算得到，板料受力产生位移后，每个被测位置的点的位移向量和速度向量；

步骤S3，建立拉深成形过程中材料流动路径下的位移行程和速度与拉深起皱、撕裂的动态判定准则，动态判定准则是根据实测的拉深深度的变化，调整压边力和控制拉深速度使每个被测位置板材被测拉深数据处于安全工作区；

将计算得到的拉深成形过程中每个被测位置材料流动路径下的位移行程和速度转化为压边力和拉深比率坐标，并经过自动反馈控制算法，计算得到反馈控制的中值拟合曲线图，并结合板材数据库的成形极限图、动态判定准则、反馈控制的中值拟合曲线图，根据实测的拉深深度的变化，调整压边力和控制拉深速度使每个被测位置板材被测拉深数据处于安全工作区；

步骤S4，板料拉深变形合模停止后，获得成形零件；上模回程，压边圈在压边弹簧的回复力推动下把成形零件推出下模，拉深成形结束。

2. 根据权利要求1所述的拉深过程的板料流动在线检测及成形缺陷控制方法，其特征在于： 在步骤S2中，由标识的局部区域坐标求出变形移动后的坐标的定位转化互相关系数计算公式为：

；

其中，C为互相关系数，f_ｍ、g_ｍ分别为图像子区子集、变形子区子集灰度均值，f(x_i,y_i)为图像子区子集内的灰度，g(x_i’,y_i’)为变形子区子集内的灰度。

3.根据权利要求1所述的拉深过程的板料流动在线检测及成形缺陷控制方法，其特征在于：在步骤S2中，由标识的局部区域坐标求出变形移动后的坐标公式为：

；

其中，u,v分别为所获取图像的中心点的位移和速度，所获取图像的中心点坐标为 P(x,y)，移动后所获取图像的中心点坐标为P’(x’,y’)。

4.根据权利要求1所述的拉深过程的板料流动在线检测及成形缺陷控制方法，其特征在于：在步骤S3中，分析板材数据库的成形极限图，通过板材数据库的成形极限图得到板材起皱极限和撕裂极限的直线交叉，所形成的三角区为板材的安全工作区。

5.根据权利要求1所述的拉深过程的板料流动在线检测及成形缺陷控制方法，其特征在于：在步骤S3中，将各个光学数字图像传感器所测得的每个被测位置的点的位移向量和速度向量作为反馈值反馈给工艺控制系统，工艺控制系统根据压力机的预设初始变量信号和反馈值来控制压力机控制器，压力机控制器在结合板材数据库的成形极限图和反馈控制的中值拟合曲线图、反馈值、压力机所输出的压边力来动态控制压边圈上每个被测位置的压边力来进行拉深成形模具冲压拉深过程。

6.根据权利要求1所述的拉深过程的板料流动在线检测及成形缺陷控制方法，其特征在于：反馈控制的中值拟合曲线图的水平坐标轴是拉深深度，纵坐标是光学数字图像传感器检测到的流动路径上的材料流动速度，起皱界限曲线和撕裂极限曲线所包络的区域为安全工作区，通过中值计算法拟合起皱界限曲线和撕裂极限曲线，得到中间值速度曲线及其拟合函数多项式。

7.一种应用如权利要求1-6任一项所述的拉深过程的板料流动在线检测及成形缺陷控制方法的装置，包括拉深成形模具，所述拉深成形模具包括上模、下模、上模座、下底座，所述上模设置于所述下模的上方，所述上模的上方设有上模座，所述下底座设置于下模下方，其特征在于：还包括非接触式板料流动态测量系统、工艺控制系统；所述拉深成形模具还包括压边圈、下模垫板、压边弹簧，所述下模垫板设置于下模与所述下底座之间，所述压边圈设置于所述上模与下模垫板之间，所述压边弹簧设置于所述压边圈与下模垫板之间；

所述非接触式板料流动态测量系统包括多个光学数字图像传感器、数字信号处理器，所述光学数字图像传感器用于动态检测拉深成形模具的压边圈下的被检测位置材料流动路径、流动量和流动速度；所述数字信号处理器用于根据每个光学数字图像传感器的数据跟踪记录每个被测位置的板料拉深的位移向量和速度向量，且通过每个被测位置板料流动绝对长度计算得到被测位置板料流动相对长度，计算得到每个光学数字图像传感器检测的板料流动数据图；

所述工艺控制系统用于建立拉深成形过程中材料流动路径下的位移行程和速度与拉深起皱、撕裂的动态判定准则，将计算得到的拉深成形过程中每个被测位置材料流动路径下的位移行程和速度转化为压边力和拉深比率坐标，并经过自动反馈控制算法，计算得到反馈控制的中值拟合曲线图，并结合板材数据库的成形极限图、动态判定准则、反馈控制的中值拟合曲线图，根据实测的拉深深度的变化，调整压边力和控制拉深速度使每个被测位置板材被测拉深数据处于安全工作区。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于：所述光学数字图像传感器包括多个LED照明光源、光学摄像镜头、图像阵列芯片，所述光学摄像镜头的下方为凸透镜，且凸透镜置于板料上方，所述凸透镜用于放大被观察的检测孔内板料表面，多个LED照明光源均匀设置于所述光学摄像镜头周围，所述LED照明光源用于照明并使被测位置的板材表面特征能够经光学摄像镜头被图像阵列芯片获得的。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于：还包括压力机控制器，所述压力机控制器内部设有压力机控制计算模型、机械伺服或液压伺服控制计算模型；所述压力机控制计算模型用于控制压力机；所述机械伺服或液压伺服控制计算模型用于通过对压边圈不同位置施加压力的大小，进而控制每个被测位置的压边力。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于：所述压边圈由多个分块压边圈组成，所述分块压边圈与被测位置一一对应，所述机械伺服或液压伺服控制计算模型分别控制每个分块压边圈对被测位置施加压边力的大小。

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