CN116117587B - 一种基于数控车床生成的成品品质检测系统 - Google Patents

一种基于数控车床生成的成品品质检测系统 Download PDF

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CN116117587B CN202310413439.6A CN202310413439A CN116117587B CN 116117587 B CN116117587 B CN 116117587B CN 202310413439 A CN202310413439 A CN 202310413439A CN 116117587 B CN116117587 B CN 116117587B
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  • Mechanical Engineering (AREA)
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Abstract

本发明涉及车床成品检测技术领域，具体公开了一种基于数控车床生成的成品品质检测系统，包括工件外观分析模块，通过对成品图像进行分析，获取外观评价系数；工件材料分析模块，通过对应工件质量变化过程的分析，获取材料评价系数；综合品质评价模块，根据外观评价系数和材料评价系数对成品品质进行综合评价，获得评价分，本发明通过将工件的外观以及材料进行数据化的综合分析，对加工完成的工件进行评分，并通过评分对工件的整体质量进行快速快速判断，提升批量加工过程中出厂产品的综合良品率。

Description

一种基于数控车床生成的成品品质检测系统
技术领域
本发明涉及车床成品检测技术领域，具体的，涉及一种基于数控车床生成的成品品质检测系统。
背景技术
数控技术和数控装备是制造工业现代化的重要基础，其中对产品品质的检测则是这个基础的重要一环。
为了提升数控车床应用在车间厂房进行加工后的出厂成品的良品率，部分厂房在传输系统上设置成品的检测系统以对成品进行检测，这些检测多是基于图像识别系统对成品进行检测。
但是现有的检测难以检测出材料本身的缺陷，尤其是对于部分不均匀的塑性材料的加工工件，这些不均匀的加工工件如果加工为薄壁结构，由于不均匀的材料就会导致部分区域容易破裂，损伤，这部分产品应当也纳入非良品的范围内，而显然现有的图像识别检测系统难以检测，往往只能提高对供应商的要求以减少上述问题。
综上，为了解决现有检测系统难以结合材料缺陷对工件良品进行检测的问题，本发明提出一种基于数控车床生成的成品品质检测系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于数控车床生成的成品品质检测系统，解决以下技术问题：
如何解决现有检测系统难以结合材料缺陷对工件良品进行检测的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于数控车床生成的成品品质检测系统，包括：
工件承载模块，用于输送以及固定夹持加工工件，同时获取成品图像以及实时监测工件质量变化；碎屑清理单元，用于对工件承载模块上加工过程产生的碎屑进行清理；
工件外观分析模块，通过对成品图像进行分析，获取外观评价系数；
工件材料分析模块，通过对应工件质量变化过程的分析，获取材料评价系数；
综合品质评价模块，根据外观评价系数和材料评价系数对成品品质进行综合评价，获得评价分。
作为本发明的进一步技术方案：所述综合品质评价模块的综合评价过程包括：
通过公式：
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，
获取综合品质的评价分
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是工件外观权重系数，/>
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是工件材料权重系数，/>
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是外观评价系数，/>
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是材料评价系数。
通过上述技术方案：将工件的外观以及材料进行数据化的综合分析，对加工完成的工件进行评分，并通过评分对工件的整体质量进行快速快速判断，提升批量加工过程中出厂产品的综合良品率。
作为本发明的进一步技术方案：所述工件外观分析模块对成品图像进行分析，获取外观评价系数的过程包括：
获取当前机床成品的多个实时视图；
基于标准视图对实时视图进行识别，获取缺陷区域位置与面积；
通过公式：
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，
获取外观评价系数
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是一个机床成品中第k个缺陷区域的面积/>
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是根据产品结构特性预先设定，并根据测试数据拟合修正获得。
作为本发明的进一步技术方案：所述工件材料分析模块对应工件质量变化过程的分析，获取材料评价系数的过程包括：
获取工件在数控车床上的加工工序数量
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；
通过公式：
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，
获取材料评价系数
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通过上述技术方案：通过加工过程中质量相对于标准过程中质量变化的差值幅度的累计值来辅助判断当前加工工件的材料质量情况，材料评价系数
Figure SMS_24
越高说明相对标准质量变化累计偏差越大，对于塑性材料，可以判断其质地不够均匀，从而辅助判断最终的产品质量。
作为本发明的进一步技术方案：将所述综合品质的评价分
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与预设区间
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进行比对；
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，则判断当前产品属于瑕疵品，需要进行人工鉴别；
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，则判断当前产品属于合格品。
作为本发明的进一步技术方案：将所述综合品质的评价过程还包括抽检策略，所述抽检策略包括：
随机在数控机床的一次退刀过程中获取当前工件的加工过程；
通过公式：
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，
获得当前加工过程的材料评价系数
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，则判断产品不合格，同时将当前材料退出加工工位，同时复位加工程序以加工下一个工件；
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，则判断当前产品属于临界产品，将其进行标记并在后续加工过程中多次抽检；
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，则判断当前产品材料合格，可以继续进行加工。
通过上述技术方案：将加工过程划分为若干到工序以及将每个工序划分为若干次进退刀，在随机抽检的情况下，通过计算
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道工序的材料评价系数以及第/>
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道工序直到第j到退刀过程的材料评价系数获得当前加工过程的材料评价系数/>
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，可以实时的对工件的加工过程进行判定，从而及时的发现加工的潜在临界产品以及不合格品，从而避免在临界产品以及不合格品上浪费加工时间。
作为本发明的进一步技术方案：所述系统还包括废料检测模块，所述废料检测模块用于检测每道工序完成时工件被刀具切割下料的部分的质量，并判断切割下来的质量与该工序切割的标准质量相同；
若相同，则判断无废料留存在加工工件内；
若不同，则获取工件在加工位置的实时图像，基于标准图像对实时图像进行识别，判断是否存在部分废料留存在加工工件内。
作为本发明的进一步技术方案：所述废料检测模块检测到存在部分材料留存在加工工件内时，通过标准加工过程中工件质量变化曲线对工件承载模块获取的实时工件质量进行修正。
作为本发明的进一步技术方案：所述对工件承载模块获取的实时工件质量进行修正的步骤包括：
获取完成当前工序后被检测到的废料质量
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与标准加工条件当前工序产生的废料质量/>
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的差值从工件承载模块获取的实时工件质量中进行扣除。
通过上述技术方案：对完成当前工序后被检测到的废料质量以及工件图像进行综合判断而判断是否存在废料留存在正在加工的工件当中，然后通过修正工件承载模块获取的实时工件质量来避免废料留存导致分析或评价过程产生大的误差，提升系统的整体容错率。
本发明的有益效果：
（1）本发明通过将工件的外观以及材料进行数据化的综合分析，对加工完成的工件进行评分，并通过评分对工件的整体质量进行快速快速判断，提升批量加工过程中出厂产品的综合良品率。
（2）本发明通过加工过程中质量相对于标准过程中质量变化的差值幅度的累计值来辅助判断当前加工工件的材料质量情况，材料评价系数
Figure SMS_58
越高说明相对标准质量变化累计偏差越大，对于塑性材料，可以判断其质地不够均匀，从而辅助判断最终的产品质量。
（3）本发明通过将加工过程划分为若干到工序以及将每个工序划分为若干次进退刀，在随机抽检的情况下，通过计算
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道工序的材料评价系数以及第/>
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道工序直到第j到退刀过程的材料评价系数获得当前加工过程的材料评价系数/>
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，可以实时的对工件的加工过程进行判定，从而及时的发现加工的潜在临界产品以及不合格品，从而避免在临界产品以及不合格品上浪费加工时间。
（4）本发明通过将加工过程划分为若干到工序以及将每个工序划分为若干次进退刀，在随机抽检的情况下，通过计算
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道工序的材料评价系数以及第/>
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道工序直到第j到退刀过程的材料评价系数获得当前加工过程的材料评价系数/>
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，可以实时的对工件的加工过程进行判定，从而及时的发现加工的潜在临界产品以及不合格品，从而避免在临界产品以及不合格品上浪费加工时间。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明模块间关系示意图。
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，在一个实施例中，提供了一种基于数控车床生成的成品品质检测系统，包括：
工件承载模块，用于输送以及固定夹持加工工件，同时获取成品图像以及实时监测工件质量变化；碎屑清理单元，设置在工件承载模块上，用于对工件承载模块上加工过程产生的碎屑进行清理，碎屑清理单元优选为风力清洁单元，可以避免使用流体清理导致流体粘附在工件表面的问题；
工件外观分析模块，通过对成品图像进行分析，获取外观评价系数；
工件材料分析模块，通过对应工件质量变化过程的分析，获取材料评价系数；
综合品质评价模块，根据外观评价系数和材料评价系数对成品品质进行综合评价，获得评价分。
值得说明的是，本实施例中的系统包括但不限于工件外观分析模块以及工件材料分析模块两个部分，也可以结合其他现有的检测方式的检测结果以提升检测精度。
其中，综合品质评价模块的综合评价过程包括：
通过公式：
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，
获取综合品质的评价分
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；其中/>
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均从工厂设定的加工工件的标准获取，属于经验性常数，/>
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是外观评价系数，
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是材料评价系数。
通过上述技术方案：本实施例通过将工件的外观以及材料进行数据化的综合分析，对加工完成的工件进行评分，并通过评分对工件的整体质量进行快速快速判断，提升批量加工过程中出厂产品的综合良品率。
工件外观分析模块对成品图像进行分析，获取外观评价系数的过程包括：
获取当前机床成品的多个实时视图，需要说明的是，多个实时视图至少应当包括前后左右以及俯视图这五个视图，显然视图数量的增加在增加计算量的同时可以提升比对分析的精确度；
基于标准视图对实时视图进行识别，获取缺陷区域位置与面积，识别过程具体实施时可以先在与标准视图相同拍摄角度及位置获得工件的实时图像，然后通过边缘检测算法获取实时图像的工件轮廓以及缺陷区域的边缘轮廓，与标准轮廓进行比对获取缺陷区域位置与面积，比对过程属于现有技术故不作赘述，需要说明的是，可以直接通过实时视图获取缺陷区域面积占当前视图工件面积的比例，但是通过与标准轮廓进行比对可以获得加工工件与标准零件的轮廓差别，显然在当前工件轮廓与标准图像的工件轮廓无法重合的情况下，说明两者差别较大，工件属于缺陷品从而不需要进行进一步的分析，而本实施例是基于当前工件轮廓与标准图像的工件轮廓基本重合的情况下进行分析；
通过公式：
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，
获取外观评价系数
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；其中n是一个机床成品的缺陷区域数量，由图像识别算法获得，n为正整数，当n=0时，/>
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是根据产品结构特性预先设定，并根据测试数据拟合修正获得。
显然，随着第k个缺陷区域的面积
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的比值的增加/>
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会逐渐增加，对应即是缺陷区域面积越大缺陷系数/>
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越大。
工件材料分析模块对应工件质量变化过程的分析，获取材料评价系数的过程包括：
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Figure SMS_84
；
通过公式：
Figure SMS_85
，
获取材料评价系数
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；其中/>
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是根据加工工艺要求获得的经验数据；/>
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是去单位化系数。
通过上述技术方案：本实施例通过加工过程中质量相对于标准过程中质量变化的差值幅度的累计值来辅助判断当前加工工件的材料质量情况，材料评价系数
Figure SMS_95
越高说明相对标准质量变化累计偏差越大，对于塑性材料，可以判断其质地不够均匀，从而辅助判断最终的产品质量。
将综合品质的评价分
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属于从工艺标准中总结的经验数据；
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，则判断产品不合格，需要从出厂批次中剔除；
若
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，则判断当前产品属于瑕疵品，需要进行人工鉴别；
若
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＜/>
Figure SMS_104
，则判断当前产品属于合格品。
将综合品质的评价过程还包括抽检策略，抽检策略包括：
随机在数控机床的一次退刀过程中获取当前工件的加工过程；
通过公式：
Figure SMS_105
，
获得当前加工过程的材料评价系数
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；其中，/>
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是当前加工工序，j是当前工序的第j次退刀过程；/>
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Figure SMS_119
，则判断产品不合格，同时将当前材料退出加工工位，同时复位加工程序以加工下一个工件；
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Figure SMS_121
，则判断当前产品属于临界产品，将其进行标记并在后续加工过程中多次抽检；
若
Figure SMS_122
＜/>
Figure SMS_123
，则判断当前产品材料合格，可以继续进行加工。
通过上述技术方案：本实施例通过将加工过程划分为若干到工序以及将每个工序划分为若干次进退刀，在随机抽检的情况下，通过计算
Figure SMS_124
道工序的材料评价系数以及第
Figure SMS_125
道工序直到第j到退刀过程的材料评价系数获得当前加工过程的材料评价系数/>
Figure SMS_126
，可以实时的对工件的加工过程进行判定，从而及时的发现加工的潜在临界产品以及不合格品，从而避免在临界产品以及不合格品上浪费加工时间。
本实施例中检测系统还包括废料检测模块，所述废料检测模块用于检测每道工序完成时工件被刀具切割下料的部分的质量，并判断切割下来的质量与该工序切割的标准质量相同；
若相同，则判断无废料留存在加工工件内；
若不同，则获取工件在加工位置的实时图像，基于标准图像对实时图像进行识别，判断是否存在部分废料留存在加工工件内。
需要说明的是，判断是否存在部分材料留存在加工工件内的过程需要训练好的智能图像识别模型参与，在废料检测模块检测到切割下来的质量与该工序切割的标准质量不同后，将实时图像传输给智能图像识别模型，以识别是否存在部分材料留存在加工工件内。
废料检测模块检测到存在部分材料留存在加工工件内时，通过标准加工过程中工件质量变化曲线对工件承载模块获取的实时工件质量进行修正。
对工件承载模块获取的实时工件质量进行修正的步骤包括：
获取完成当前工序后被检测到的废料质量
Figure SMS_127
与标准加工条件当前工序产生的废料质量/>
Figure SMS_128
；
将
Figure SMS_129
的差值从工件承载模块获取的实时工件质量中进行扣除。
通过上述技术方案：对完成当前工序后被检测到的废料质量以及工件图像进行综合判断而判断是否存在废料留存在正在加工的工件当中，然后通过修正工件承载模块获取的实时工件质量来避免废料留存导致分析或评价过程产生大的误差，提升系统的整体容错率。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (6)

1.一种基于数控车床生成的成品品质检测系统，其特征在于，包括：
工件承载模块，用于输送以及固定夹持加工工件，同时获取成品图像以及实时监测工件质量变化；碎屑清理单元，用于对工件承载模块上加工过程产生的碎屑进行清理；
工件外观分析模块，通过对成品图像进行分析，获取外观评价系数；
工件材料分析模块，通过对应工件质量变化过程的分析，获取材料评价系数；
综合品质评价模块，根据外观评价系数和材料评价系数对成品品质进行综合评价，获得评价分；
所述综合品质评价模块的综合评价过程包括：
通过公式：
Sq＝α1Ap+α2Ma，
获取综合品质的评价分Sq；其中α1是工件外观权重系数，α2是工件材料权重系数，Ap是外观评价系数，Ma是材料评价系数；
其中，获取外观评价系数的过程包括：
获取当前机床成品的多个实时视图；
基于标准视图对实时视图进行识别，获取缺陷区域位置与面积；
通过公式：
Figure FDA0004241567510000011
获取外观评价系数Ap；其中n是一个机床成品的缺陷区域数量，n为正整数，当n＝0时，Ap＝0；lk是一个机床成品中第k个缺陷区域的位置权重系数，k∈正整数，
Figure FDA0004241567510000021
是一个机床成品中第k个缺陷区域的面积Sk占当前视图内工件面积SZ的比值；lk是根据产品结构特性预先设定，并根据测试数据拟合修正获得；
其中，获取材料评价系数的过程包括：
获取工件在数控车床上的加工工序数量N；
通过公式：
Figure FDA0004241567510000022
获取材料评价系数Ma；其中μi是加工过程中第i道工序的影响权重系数，i属于正整数；M(t)是实际加工过程中第i道工序加工过程质量变化曲线；ti是加工过程中第i道工序的加工时长，是常量；m(t)是标准加工过程中第i道工序加工过程质量变化曲线，M0是成品标准工件质量，ΔM是去单位化系数。
2.根据权利要求1所述的一种基于数控车床生成的成品品质检测系统，其特征在于，将所述综合品质的评价分Sq与预设区间[Sq1，Sq2]进行比对；
若Sq＞Sq2，则判断产品不合格；
若Sq∈[Sq1，Sq2]，则判断当前产品属于瑕疵品，需要进行人工鉴别；
若Sq＜Sq1，则判断当前产品属于合格品。
3.根据权利要求2所述的一种基于数控车床生成的成品品质检测系统，其特征在于，将所述综合品质的评价过程还包括抽检策略，所述抽检策略包括：
随机在数控机床的一次退刀过程中获取当前工件的加工过程；
通过公式：
Figure FDA0004241567510000031
获得当前加工过程的材料评价系数Ma*；其中，i是当前加工工序，j是当前工序的第j次退刀过程，j属于正整数；Mi是标准加工条件下完成前i-1道工序后加工工件的标准质量；Mj是标准加工条件下完成第i道工序第j次退刀状态下加工工件的标准质量，tij是完成第i道工序第j次退刀的时间点，t1是第i-1道工序结束时间点；
将Ma*与预设区间[Ma1，Ma2]进行比对；
若Ma*＞Ma2，则判断产品不合格，同时将当前材料退出加工工位，同时复位加工程序以加工下一个工件；
若Ma*∈[Ma1，Ma2]，则判断当前产品属于临界产品，将其进行标记并在后续加工过程中多次抽检；
若Ma*＜Ma1，则判断当前产品材料合格，可以继续进行加工。
4.根据权利要求1所述的一种基于数控车床生成的成品品质检测系统，其特征在于，所述系统还包括废料检测模块，所述废料检测模块用于检测每道工序完成时工件被刀具切割下料的部分的质量，并判断切割下来的质量与该工序切割的标准质量相同；
若相同，则判断无废料留存在加工工件内；
若不同，则获取工件在加工位置的实时图像，基于标准图像对实时图像进行识别，判断是否存在部分废料留存在加工工件内。
5.根据权利要求4所述的一种基于数控车床生成的成品品质检测系统，其特征在于，所述废料检测模块检测到存在部分材料留存在加工工件内时，通过标准加工过程中工件质量变化曲线对工件承载模块获取的实时工件质量进行修正。
6.根据权利要求5所述的一种基于数控车床生成的成品品质检测系统，其特征在于，所述对工件承载模块获取的实时工件质量进行修正的步骤包括：
获取完成当前工序后被检测到的废料质量m1与标准加工条件当前工序产生的废料质量m2；
将m2-m1的差值从工件承载模块获取的实时工件质量中进行扣除。
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Pledgor: Jining Lianwei Wheel Manufacturing Co.,Ltd.

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