CN115609349A - 基于机器人视觉的刀具磨损在线检测装置及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明基于机器人视觉的刀具磨损在线检测装置及方法涉及一种在线测量装置及方法。其目的是为了提供一种在线检测效率高、检测精度高的基于机器人视觉的刀具磨损在线检测装置及方法。本发明基于机器人视觉的刀具磨损在线检测装置包括工件加工系统、机床底座、轨迹同步系统和磨损量计算系统，工件加工系统包括机床主轴和刀架，机床主轴用于带动待加工工件转动，刀架上设置有待检测刀具；机床底座上设置有机床主轴箱和移动导轨，机床主轴能够在机床主轴箱内部转动，刀架活动设置在移动导轨上；轨迹同步系统包括协作机器人，协作机器人上设置有光学CCD相机；磨损量计算系统包括图像处理PC端，图像处理PC端能够与协作机器人和光学CCD相机进行通讯。

Description

基于机器人视觉的刀具磨损在线检测装置及方法
技术领域
本发明涉及在线测量技术领域，特别是涉及一种基于机器人视觉的刀具磨损在线检测装置及方法。
背景技术
在机械加工过程中，刀具的磨损最终会影响工件的表面质量和尺寸精度，因此，对加工过程中的刀具磨损状态进行监测逐渐成为提高工件加工质量的重要手段。
传统的刀具磨损检测方法主要是通过将刀具拆卸后进行测量，进而判断刀具的磨损状态。然而，随着对工件形位公差要求以及整体工艺效率的不断提高，这就要求在加工过程中对刀具磨损进行高精度、快速检测。
中国实用新型专利（CN214292243U）提出了一种基于CCD图像的刀具状态在机监测方法，但是，应用传统的图像处理方法进行刀具边缘轮廓提取的精度有限且整体过程较为繁琐；中国发明专利（CN112484661A）提出了一种基于反转形貌的在机测量方法，然而，该方法需要占用加工时间，未能实现在线监测，检测效率较低；中国发明专利（CN114861701A）提出了一种的刀具磨损在线检测方法，但是，通过振动信号、力信号和声发射信号等外部信号进行磨损间接识别并不是非常准确。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种在线检测效率高、检测精度高的基于机器人视觉的刀具磨损在线检测装置及方法。
本发明提供的一个技术方案，一种基于机器人视觉的刀具磨损在线检测装置，包括工件加工系统、机床底座、轨迹同步系统和磨损量计算系统，工件加工系统包括机床主轴和刀架，机床主轴用于带动待加工工件转动，刀架上设置有待检测刀具；
机床底座上设置有机床主轴箱和移动导轨，机床主轴能够在机床主轴箱内部转动，刀架活动设置在移动导轨上；
轨迹同步系统包括协作机器人，协作机器人上设置有光学CCD相机；
磨损量计算系统包括图像处理PC端，图像处理PC端能够与协作机器人和光学CCD相机进行通讯。
本发明基于机器人视觉的刀具磨损在线检测装置，其中所述光学CCD相机安装在协作机器人的末端法兰上，光学CCD相机能够根据刀具运行轨迹实时跟踪拍摄，并将图像发送给图像处理PC端处理。
本发明提供的另一个技术方案，一种基于机器人视觉的刀具磨损在线检测方法，包括以下步骤：
S10，安装待加工工件和待检测刀具，并进行对刀操作；
S20，将光学CCD相机安装到协作机器人上，使用光学CCD相机拍摄待检测刀具形貌后，对相机参数进行标定；
S30，规划待检测刀具的运动轨迹，并同步到协作机器人的控制器中，保证光学CCD相机能够一直对待检测刀具进行实时检测；
S40，对待检测刀具形貌的数据集进行收集并标注，在图像处理PC端应用实例分割算法对待检测刀具形貌模型进行训练；
S50，激活光学CCD相机，对待检测刀具初始状态形貌进行实例分割，将初始状态的硬质合金刀具形貌进行记录；
S60，根据设定好的程序对待加工工件进行加工，在加工过程中，对待检测刀具形貌进行实时采集，并通过训练好的实例分割模型进行实例分割计算；
S70，图像处理PC端通过将待检测刀具实例分割结果与步骤S50中收集的未磨损刀具实例分割结果进行比对，最终计算出待检测刀具的后刀面磨损量。
本发明基于机器人视觉的刀具磨损在线检测方法，其中通过实例分割算法对刀具形貌进行识别，并基于识别结果进行面积差分对比计算，进而计算出刀具磨损量。
本发明基于机器人视觉的刀具磨损在线检测装置及方法与现有技术不同之处在于，本发明基于机器人视觉的刀具磨损在线检测装置将机器人视觉引入到刀具磨损的检测过程中，以协作机器人为检测载体，通过接收运动指令，进行与待检测刀具相同的运动轨迹，进而达到刀具状态实时在线检测的目的，提升了整体的加工效率。本发明基于机器人视觉的刀具磨损在线检测方法通过实例分割算法，对刀具的轮廓检测模型进行训练。应用训练好的模型对初始刀具状态进行识别，同时对加工过程中磨损的刀具进行识别，通过对分割实例前后刀具轮廓的对比，进行刀具磨损量的计算，具有较高的计算精度和速度。
下面结合附图对本发明的基于机器人视觉的刀具磨损在线检测装置及方法作进一步说明。
附图说明
图1为本发明基于机器人视觉的刀具磨损在线检测装置的结构示意图；
图2为本发明基于机器人视觉的刀具磨损在线检测方法的工艺流程图；
图3为本发明基于机器人视觉的刀具磨损在线检测方法的刀具磨损量计算原理图；
图中标记示意为：1-协作机器人；2-光学CCD相机；3-待加工工件；4-机床主轴箱；5-机床主轴；6-机床底座；7-移动导轨；8-刀架；9-待检测刀具；10-图像处理PC端；a-未磨损刀具实例分割形貌；b-磨损刀具实例分割形貌；c-图像比对磨损量计算。
具体实施方式
以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
本发明基于机器人视觉的刀具磨损在线检测装置包括工件加工系统、轨迹同步系统以及磨损量计算系统。
如图1所示，工件加工系统包括机床底座6。机床底座6作为在线检测装置的基座，机床底座6上安装有机床主轴箱4和移动导轨7。机床主轴箱4上活动安装有机床主轴5，机床主轴5能够在机床主轴箱4内部转动。机床主轴5的输出端安装有待加工工件3，机床主轴5带动工件进行旋转运动，形成加工过程的主运动。移动导轨7上活动安装有刀架8，刀架8能够沿着移动导轨7进行运动。刀架8上固定安装有待检测刀具9，通过刀具的切削运动，最终实现工件的加工。
轨迹同步系统通过对待检测刀具9的运动轨迹进行同步，确保相机可以实时对待检测的硬质合金刀具的形貌进行采集，轨迹同步系统包括协作机器人1，协作机器人1安装在机床底座6上。协作机器人1上安装有光学CCD相机2，协作机器人1可以带动光学CCD相机运动，进而同步与待检测刀具9的加工轨迹，以实现实时在线检测。协作机器人1通过对刀具运动轨迹进行分析，可以有效避免工件和相机干涉。光学CCD相机2安装在协作机器人1的末端法兰上，可以对待检测刀具9进行拍照，并将图像发送给图像处理PC端10。
磨损量计算系统包括图像处理PC端10。图像处理PC端10与协作机器人1相连，用于训练识别待检测刀具9形貌所需的模型，并对光学CCD相机2收集的图像进行实例分割计算，通过分割结果对比，最终实现磨损量计算。
利用本发明基于机器人视觉的刀具磨损在线检测装置，有一种基于机器人视觉的刀具磨损在线检测方法，如图2和图3所示，包括以下步骤：
第一步：将待加工工件3安装在机床主轴5上，并将待检测刀具9通过刀架8安装在机床导轨上，并进行对刀操作。
第二步：将光学CCD相机2安装在协作机器人1末端，将光学CCD相机2移动到待检测刀具9后刀面上方直至可对待检测刀具9形貌进行清晰拍照后，对相机参数进行标定。
第三步：根据加工要求，对待检测刀具9的运动轨迹进行规划，并同步到协作机器人1的控制器中，使得光学CCD相机2可以一直对待检测刀具9进行实时检测。
第四步：对待检测刀具9形貌的数据集进行收集并标注，在图像处理PC端10应用Mask-RCNN实例分割算法对待检测刀具9形貌模型进行训练，使其训练准确率可达95%以上。
第五步：激活光学CCD相机2，对待检测刀具9初始状态形貌进行实例分割（图3中a状态），将初始状态的硬质合金刀具形貌进行记录。
第六步：根据设定好的程序对待加工工件3进行加工，在加工过程中，对待检测刀具9形貌进行实时采集，并通过训练好的Mask-RCNN模型进行实例分割计算（图3中b状态）。
第七步：图像处理PC端10通过将待检测刀具9实例分割结果与第五步中收集的未磨损刀具实例分割结果进行比对，最终计算出待检测刀具9的后刀面磨损量（图3中c状态）。
本发明提出了一种基于机器人视觉的刀具磨损在线检测装置，该装置将机器人视觉引入到刀具磨损的检测过程中，以协作机器人为检测载体，通过接收运动指令，进行与待检测刀具相同的运动轨迹，进而达到刀具状态实时在线检测的目的。该方法与传统的CCD检测方法相比，不仅可以实现在线实时监测，提升整体加工效率；还可以将相机与机床分离，在加工异形曲面工件时，避免了相机与刀具的干涉问题。
本发明同时提出了一种基于机器人视觉的刀具磨损在线检测方法，通过实例分割算法，对刀具的轮廓检测模型进行训练。应用训练好的模型对初始刀具状态进行识别，同时对加工过程中磨损的刀具进行识别，通过对分割实例前后刀具轮廓的对比，进行刀具磨损量的计算。该方法与传统的图像处理方法以及基于信号判断刀具磨损状态的方法相比，具有较高的计算精度和速度。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

Claims (4)

1.一种基于机器人视觉的刀具磨损在线检测装置，其特征在于：包括工件加工系统、机床底座、轨迹同步系统和磨损量计算系统，工件加工系统包括机床主轴和刀架，机床主轴用于带动待加工工件转动，刀架上设置有待检测刀具；
机床底座上设置有机床主轴箱和移动导轨，机床主轴能够在机床主轴箱内部转动，刀架活动设置在移动导轨上；
轨迹同步系统包括协作机器人，协作机器人上设置有光学CCD相机；
磨损量计算系统包括图像处理PC端，图像处理PC端能够与协作机器人和光学CCD相机进行通讯。
2.根据权利要求1所述的基于机器人视觉的刀具磨损在线检测装置，其特征在于：所述光学CCD相机安装在协作机器人的末端法兰上，光学CCD相机能够根据刀具运行轨迹实时跟踪拍摄，并将图像发送给图像处理PC端处理。
3.一种基于机器人视觉的刀具磨损在线检测方法，利用权利要求1-2中任意一项所述的在线检测装置，其特征在于：包括以下步骤：
S10，安装待加工工件和待检测刀具，并进行对刀操作；
S20，将光学CCD相机安装到协作机器人上，使用光学CCD相机拍摄待检测刀具形貌后，对相机参数进行标定；
S30，规划待检测刀具的运动轨迹，并同步到协作机器人的控制器中，保证光学CCD相机能够一直对待检测刀具进行实时检测；
S40，对待检测刀具形貌的数据集进行收集并标注，在图像处理PC端应用实例分割算法对待检测刀具形貌模型进行训练；
S50，激活光学CCD相机，对待检测刀具初始状态形貌进行实例分割，将初始状态的硬质合金刀具形貌进行记录；
S60，根据设定好的程序对待加工工件进行加工，在加工过程中，对待检测刀具形貌进行实时采集，并通过训练好的实例分割模型进行实例分割计算；
S70，图像处理PC端通过将待检测刀具实例分割结果与步骤S50中收集的未磨损刀具实例分割结果进行比对，最终计算出待检测刀具的后刀面磨损量。
4.根据权利要求3所述的基于机器人视觉的刀具磨损在线检测方法，其特征在于：通过实例分割算法对刀具形貌进行识别，并基于识别结果进行面积差分对比计算，进而计算出刀具磨损量。
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