CN116442005A - 一种基于线激光的pcd轮廓铣刀定位方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于线激光的PCD轮廓铣刀定位方法,首先将铣刀装夹在刀柄上,控制线激光传感器对铣刀前端的刀刃部分进行扫描,获得深度数据;然后对深度图进行边缘提取和修正,得到边缘轮廓点云;采用基于切线特征的PPF算法对边缘轮廓点云和标准样条曲线采样点云进行搜索匹配,然后查找并拟合刀刃所在的刀片平面,得到该平面的法向量;最后根据线激光传感器坐标系转换和刀刃轮廓形状设计的尺寸定位实际加工的轮廓位置;本发明采用非接触式定位方法,对刃口和刀片平面无损伤,定位效率高,兼容性高,精度满足PCD轮廓铣刀刃口定位加工的要求。
Description
技术领域
本发明属于工件装夹定位的线激光在线测量技术领域,特别涉及一种基于线激光的PCD轮廓铣刀定位方法。
背景技术
PCD轮廓铣刀指在硬质合金刀具基体上焊接具有非标形状的聚晶金刚石复合刀片的轮廓成型铣刀,用于铣削铝合金、纤维和金属复合材料、工程塑料、工程陶瓷、硬质木材等,在航空、汽车、精密医疗、3C消费产品等行业应用广泛。PCD轮廓铣刀一般采用电火花或激光进行加工,首先根据设计的轮廓形状预留余量后对PCD复合片进行切割,再将其钎焊在刀具基体上,然后将铣刀装夹在机床上进行刀刃加工,由于刀具装夹的旋转位置不定,铣刀存在前角和轴向角,以及焊接造成位置误差,故需确定铣刀位置,定位实际加工刀刃轮廓,生成NC程序。
现有的定位测量方法,是采用探头接触式方式,中国专利CN201410648592.8公开了一种PCD刀具刃口加工方法,其中对PCD刀具的定位方法是通过预先设定探头测点位置参数,控制探头运动轨迹,利用探头探测刀片位置、前角和轴向角,根据基准轴和多点共面原理找到刀片平面;该方法需要人工设定参数,探头取点效率低,并且容易损伤探头和刀具。
发明内容
为了克服上述现有技术的缺点,本发明的目的在于提供一种基于线激光的PCD轮廓铣刀定位方法,利用线激光传感器扫描获得深度数据,通过图像和点云处理技术定位实际加工轮廓,无需人工设定,对刃口和刀片平面无损伤,定位效率高,精度满足PCD轮廓铣刀刃口定位加工的要求。
为了实现上述目的,本发明采取的技术方案为:
一种基于线激光的PCD轮廓铣刀定位方法,包括以下步骤:
1)装夹与扫描:将铣刀装夹在刀柄上,刀柄规格为HSK-A真空刀柄;然后使用线激光传感器沿铣刀的轴向方向进行扫描,得到包含铣刀前端刀刃部分的深度数据S,其中线激光传感器固定在五轴激光装备中振镜旁边,控制旋转轴使铣刀处于水平,通过移动X轴完成线激光对铣刀表面的扫描,得到的深度数据所在的坐标系为传感器坐标系;
2)轮廓点云获取:对扫描得到的深度数据以深度图像的形式进行边缘提取,接着对边缘点中的背景点进行转换,得到修正后的边缘轮廓点集Cp{cpi(x,y,ushort),i=0~N-1},其中x,y为第i点相对于线激光的X,Y坐标值,ushort为该点的灰度值;根据线激光传感器的高度比例参数η,将边缘点中的ushort值转换成高度值,即将边缘轮廓点集Cp恢复成点云数据C;
3)刀刃轮廓匹配:根据刀刃轮廓的标准样条曲线进行采样取点,得到模型点云M;通过主成分分析法对模型点云M进行切线拟合,然后采用基于切线方向特征的PPF算法对模型点云M和步骤2)中所得场景点云C进行搜索匹配,得到空间变换矩阵Tm→c;
4)刀片平面拟合:根据步骤3)得到的空间变换矩阵Tm→c,将模型点云M变换到点云S中,选取模型点云M外包围盒范围内点云S的子集点云Sp,然后通过随机采样一致性算法在点云Sp中拟合出刀片平面,得到其在传感器坐标系下的面法向量nl(x,y,z);
5)轮廓定位:通过预先标定已知线激光传感器坐标系与振镜坐标系的空间转换矩阵Tl→g,将刀片平面法向量转换到振镜坐标系下Tl→gnl(x,y,z)得到ng(x,y,z);然后以刀体转轴中心为基准,根据刀刃轮廓形状的设计尺寸参数,定位实际加工的刀刃轮廓曲线。
所述步骤1)中铣刀装夹在HSK刀柄上,刀柄固定在旋转台上,线激光传感器与振镜相对位置固定,安装时线激光与机床Y轴尽量平行;控制旋转台的旋转轴使铣刀轴线方向尽量与机床的X轴平行,控制Z轴使铣刀与线激光传感器距离,设置传感器参数,通过移动X轴完成对铣刀的扫描。
所述步骤2)中边缘提取的具体方法为:将步骤1)中扫描得到的深度数据以深度图像的形式读取,其中某一像素的灰度值表示该点的高度值,使用sobel算子计算图像的边缘梯度和方向,判断出类边缘点,然后进行非极大值抑制,筛选出边缘点;在边缘点的八邻域内搜索是否存在高度值比它大的非边缘点,将其中的背景点进行转换和修正;根据线激光传感器的高度比例参数η,将边缘点恢复成点云数据C。
所述步骤3)中基于切线特征的PPF算法的具体为:对标准刀刃轮廓样条曲线采样得到模型点云M,通过主成分分析法计算每个点的切线方向,筛选出其中方向变化率大的点作为特征点,计算特征点中每两个点的四维特征向量其中d表示两点之间的向量,n1表示一点的切线向量,n2表示另一点的切线向量,并制成离线哈希表;通过对场景边缘点云C和模型点云M进行特征匹配、哈希表查询、坐标对齐、位姿投票和ICP精确配准,得到模型点云到场景点云刀刃轮廓部分的空间变换矩阵Tm→c。
所述的基于线激光的PCD轮廓铣刀定位方法是使用线激光传感器扫描铣刀表面得到刀片平面的法向量,经过坐标系转换后,再根据刀刃轮廓形状的设计尺寸参数,定位实际需要加工的刀刃轮廓轨迹曲线;通过NC自动编程软件,生成加工程序。
本发明的有益效果为:本发明适用于PCD刀具特别是PCD轮廓铣刀的测量定位,单刃定位时间小于3秒,效率大大高于使用探头定位的方法。采用线激光传感器非接触式测量,不会造成探头和刀片的损伤,且定位过程无需人工预先设定参数,自动化程度高,刀具型号和尺寸兼容性高,加工中心易于集成;满足PCD刀具刃口加工的定位要求,提高了PCD刀具刃口加工的定位效率。
附图说明
图1为本发明实施例方法流程图。
图2为本发明实施例边缘轮廓点云提取流程图。
图3为本发明实施例提取的边缘轮廓点云。
图4为本发明实施例标准刀刃轮廓的模型点云。
图5为本发明实施例刀刃轮廓匹配流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
如图1所示,一种基于线激光的PCD轮廓铣刀定位方法,包括以下步骤:
1)装夹与扫描:将铣刀装夹在刀柄上,刀柄规格为HSK-A真空刀柄;然后使用线激光传感器沿铣刀的轴向方向进行扫描,得到包含铣刀前端刀刃部分的深度数据S,其中线激光传感器固定在五轴激光装备中振镜旁边,控制旋转轴使铣刀处于水平,通过移动X轴完成线激光对铣刀表面的扫描,得到的深度数据所在的坐标系为传感器坐标系;
为了确保线激光传感器(基恩士LJ-X8080,高度范围:±20.5mm,激光线长度:35mm)扫描效果较佳,安装时线激光与机床Y轴尽量平行;扫描时控制Z轴使铣刀与线激光传感器处于合适距离,设置频率1kHz,曝光为160us,过滤处理为中位数17点且平滑8次,无间补数据,通过移动X轴完成对铣刀的扫描,单刃扫描时间小于2秒;
2)轮廓点云获取:如图2所示,对扫描得到的深度数据以深度图像的形式进行边缘提取,使用sobel算子计算图像的边缘梯度和方向,判断出类边缘点,然后进行非极大值抑制,筛选出边缘点;在边缘点的八邻域内搜索是否存在高度值比它大的非边缘点,对边缘点中的背景点进行转换,得到修正后的边缘轮廓点集Cp{cpi(x,y,ushort),i=0~N-1},其中x,y为第i点相对于线激光的X,Y坐标值,ushort为该点的灰度值;根据线激光传感器的高度比例参数η=1.6,将边缘点中的ushort值转换成高度值:
ci.x=cpi.x
ci.y=cpi.y
ci.z=(cpi.ushort-216/2)*η/1000
其中ci为边缘轮廓点云C中第i点,cpi为边缘轮廓点集第i点,即将边缘轮廓点集Cp恢复成点云数据,得到如图3所示的边缘轮廓点云C;
3)刀刃轮廓匹配:根据刀刃轮廓的标准样条曲线进行采样取点,如图4所示,得到模型点云M;通过主成分分析法对模型点云M进行切线拟合,然后采用基于切线方向特征的PPF算法对模型点云M和所得场景点云C进行搜索匹配,得到空间变换矩阵Tm→c;
具体流程如图5所示,对标准刀刃轮廓样条曲线采样得到模型点云M,通过主成分分析法计算每个点的切线方向,筛选出其中方向变化率大的点作为特征点,计算特征点中每两个点的四维特征向量其中d表示两点之间的向量,n1表示一点的切线向量,n2表示另一点的切线向量,并制成离线哈希表;对场景边缘点云C进行降采样,计算点对切线特征向量,筛选出其中方向变化率较大的点作为特征点,通过对模型点云M进行特征匹配、哈希表查询、坐标对齐、位姿投票和ICP精确配准,得到模型点云M到场景点云C刀刃轮廓部分的空间变换矩阵Tm→c;
4)刀片平面拟合:根据步骤3)得到的空间变换矩阵Tm→c,将模型点云M变换到点云S中,选取模型点云M外包围盒范围内点云S的子集点云Sp,然后通过随机采样一致性算法在点云Sp中拟合出刀片平面,得到其在传感器坐标系下的面法向量nl(x,y,z);
5)轮廓定位:通过预先标定已知线激光传感器坐标系与振镜坐标系的空间转换矩阵Tl→g,将刀片平面法向量转换到振镜坐标系下Tl→gnl(x,y,z)得到ng(x,y,z);然后以刀体转轴中心为基准,根据刀刃轮廓形状的设计尺寸参数,则可以定位实际加工的刀刃轮廓曲线,通过NC自动编程软件,生成加工程序。
Claims (5)
1.一种基于线激光的PCD轮廓铣刀定位方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)装夹与扫描:将铣刀装夹在刀柄上,刀柄规格为HSK-A真空刀柄;然后使用线激光传感器沿铣刀的轴向方向进行扫描,得到包含铣刀前端刀刃部分的深度数据S,其中线激光传感器固定在五轴激光装备中振镜旁边,控制旋转轴使铣刀处于水平,通过移动X轴完成线激光对铣刀表面的扫描,得到的深度数据所在的坐标系为传感器坐标系;
2)轮廓点云获取:对扫描得到的深度数据以深度图像的形式进行边缘提取,接着对边缘点中的背景点进行转换,得到修正后的边缘轮廓点集Cp{cpi(x,y,ushort),i=0~N-1},其中x,y为第i点相对于线激光的X,Y坐标值,ushort为该点的灰度值;根据线激光传感器的高度比例参数η,将边缘点中的ushort值转换成高度值,即将边缘轮廓点集Cp恢复成点云数据C;
3)刀刃轮廓匹配:根据刀刃轮廓的标准样条曲线进行采样取点,得到模型点云M;通过主成分分析法对模型点云M进行切线拟合,然后采用基于切线方向特征的PPF算法对模型点云M和步骤2)中所得场景点云C进行搜索匹配,得到空间变换矩阵Tm→c;
4)刀片平面拟合:根据步骤3)得到的空间变换矩阵Tm→c,将模型点云M变换到点云S中,选取模型点云M外包围盒范围内点云S的子集点云Sp,然后通过随机采样一致性算法在点云Sp中拟合出刀片平面,得到其在传感器坐标系下的面法向量nl(x,y,z);
5)轮廓定位:通过预先标定已知线激光传感器坐标系与振镜坐标系的空间转换矩阵Tl→g,将刀片平面法向量转换到振镜坐标系下Tl→gnl(x,y,z)得到ng(x,y,z);然后以刀体转轴中心为基准,根据刀刃轮廓形状的设计尺寸参数,定位实际加工的刀刃轮廓曲线。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述步骤1)中铣刀装夹在HSK刀柄上,刀柄固定在旋转台上,线激光传感器与振镜相对位置固定,安装时线激光与机床Y轴尽量平行;控制旋转台的旋转轴使铣刀轴线方向尽量与机床的X轴平行,控制Z轴使铣刀与线激光传感器距离,设置传感器参数,通过移动X轴完成对铣刀的扫描。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤2)中边缘提取的具体方法为:将步骤1)中扫描得到的深度数据以深度图像的形式读取,其中某一像素的灰度值表示该点的高度值,使用sobel算子计算图像的边缘梯度和方向,判断出类边缘点,然后进行非极大值抑制,筛选出边缘点;在边缘点的八邻域内搜索是否存在高度值比它大的非边缘点,将其中的背景点进行转换和修正;根据线激光传感器的高度比例参数η,将边缘点恢复成点云数据C。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤3)中基于切线特征的PPF算法的具体为:对标准刀刃轮廓样条曲线采样得到模型点云M,通过主成分分析法计算每个点的切线方向,筛选出其中方向变化率大的点作为特征点,计算特征点中每两个点的四维特征向量其中d表示两点之间的向量,n1表示一点的切线向量,n2表示另一点的切线向量,并制成离线哈希表;通过对场景边缘点云C和模型点云M进行特征匹配、哈希表查询、坐标对齐、位姿投票和ICP精确配准,得到模型点云到场景点云刀刃轮廓部分的空间变换矩阵Tm→c。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述的基于线激光的PCD轮廓铣刀定位方法是使用线激光传感器扫描铣刀表面得到刀片平面的法向量,经过坐标系转换后,再根据刀刃轮廓形状的设计尺寸参数,定位实际需要加工的刀刃轮廓轨迹曲线;通过NC自动编程软件,生成加工程序。
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