CN117058199A - 基于抛光垫磨损判断柔性气囊工具去除函数的预测方法 - Google Patents
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Abstract
基于抛光垫磨损判断柔性气囊工具去除函数的预测方法，该方法通过激光线扫描仪获取气囊工具表面抛光垫的点云数据，并通过点云数据拼接实现大尺寸气囊工具表面抛光垫的检测。最后结合气囊磨损检测算法计算磨损量，根据抛光垫的磨损量预测去除函数。该方法解决了气囊工具表面抛光垫磨损量无法准确识别的问题，相比于传统的视觉判断抛光垫状态，能更好地量化工具状态，并对去除函数进行实时预测，从而更好的对各类元件表面进行修形抛光。
Description
技术领域
本发明涉及超精密气囊抛光技术领域，尤其涉及基于抛光垫磨损判断柔性气囊工具去除函数的预测方法。
背景技术
在光学抛光领域中，气囊抛光技术应用于快速抛光阶段。因气囊抛光有良好的保形抛光能力和较高的去除效率，被越来越多的应用在各类元件的快速抛光工序。气囊工具的寿命评价及去除稳定性成为限制气囊抛光技术发展的瓶颈。目前生产工艺中，仅靠人工肉眼判断气囊表面抛光垫的磨损状态，无法量化磨损情况，对磨损后产生的不一样的去除函数也无法进行预测。
发明内容
本发明的目的在于解决现有技术中气囊抛光工艺中，抛光垫的磨损量无量化指标，无法对抛光的影响做具体评估的问题，提供基于抛光垫磨损判断柔性气囊工具去除函数的预测方法。
为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
基于抛光垫磨损判断柔性气囊工具去除函数的预测方法，包括以下步骤：
1)气囊结束一次抛光工序后，将气囊移至激光线扫描仪区域扫描，进行拼接式扫描时需要保证接缝有重复区域；
2)经过步骤1)的扫描获取点云数据后，对点云数据进行降噪预处理，剔除离群点，并进行数据拼接配准；
3)经过步骤2)得到气囊的表面数据，提取气囊的过球心的截面轮廓线，根据最小二乘法算出拟合理想圆的圆心和半径，得到理想的圆轮廓线，将理想的圆轮廓线与实际的气囊截面轮廓线重合，取进动角方向上的理想轮廓线和实际轮廓线上的差值，即为磨损的深度；
4)根据检测到的抛光垫磨损的深度，对比抛光垫全寿命状态数据库，判断当前抛光垫的材料去除能力，预测当前状态的去除函数，并对驻留时间进行补偿。
步骤1)中，所述的重复区域的占比为20％～40％。
步骤2)中，对点云数据进行降噪预处理采用体素滤波和半径滤波方法。
步骤2)中，当扫描大尺寸工件需要拼接扫描数据，多个表面数据之间的拼接配准关系是基于数据采集平台的对应关系计算得到。
所述计算的步骤为：根据数据采集平台的平移距离获取点云坐标轴的平移量；选取三个明显特征点；测量相邻点云片段中三个明显特征点之间的距离来确定平移变换矩阵；完成对应关系的数据拼接配准。
本发明完成应关系的数据拼接配准后还包括点云精配准：基于K-D近邻搜索的ICP算法配准，以点云片段为目标点云，构建双向K维树，遍历经过初始配准的源点云P和目标点云Q作为ICP算法精配准的初始点集，通过经典ICP算法求出最优刚体变换，实现点云精配准。
步骤4)中，对普林斯顿方程的去除函数中的时间项进行补偿，修改驻留点的驻留时间，使去除能力保持一致。
相对于现有技术，本发明技术方案取得的有益效果是：
本发明能快速获取气囊表面的三维形貌，监测抛光垫状态，从中获取到磨损深度值后对去除函数进行修正，可以提高元件表面的抛光精度和抛光效率。
附图说明
图1为本发明的预测方法流程图；
图2为本发明的机械结构示意图；
图3为点云数据处理流程图；
图4为点云数据配准示意图。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、明白，以下结合附图和实施例，对本发明做进一步详细说明。
本发明将激光线扫描仪安装于工作台上，操作机器人将机器人末端搭载的气囊移至扫描仪上方进行扫描，获得多组贴附于气囊表面的抛光垫的表面形貌的点云数据。对点云数据进行滤波处理后，将多组数组进行拼接配准，得到准确的抛光垫表面数据。然后提取过圆心的中间轮廓线，利用最小二乘法得到理想的无磨损深度的轮廓线，将实际的轮廓线与理想的轮廓线沿着进动角的方向相减，得到的差值就是抛光垫在工作区域的磨损深度。最后通过修改基于普林斯顿方程的去除函数的比例常数，对抛光垫在不同磨损状态下的去除函数进行预测。
参见图1～4，本发明具体的使用方法和操作流程如下：
1、工具安装
抛光前将聚氨酯抛光垫粘贴于气囊2表面上，然后将气囊2安装到伺服电机1上，最后将伺服电机通过夹具固定至机器人5的末端法兰盘上。抛光工序后，聚氨酯抛光垫有磨损，对抛光质量产生影响，故将激光线扫描仪3安装在工作台4上，准备检测。
2、开始检测
将检测过程的数控程序输入到电控柜7中，机器人5将抛光垫移至激光线扫描仪的正上面可识别区域，然后开始光栅式移动，使抛光垫表面都被检测一遍。激光线扫描仪3将抛光垫的表面形貌数据传至电脑6中进行下一步的数据处理。其中，进行拼接式扫描时需要保证接缝有重复区域，所述的重复区域的占比为20％～40％。
3、点云数据滤波
在获取点云数据时，由于设备精度、环境因素等带来的影响，点云数据将不可避免地出现一些噪声点和一些离主体点云较远的离散点，即离群点。这些离群点和噪声点会极大影响点云配准算法的精度。因此，为了提高配准算法的精度和效率，在预处理阶段进行滤波，去除离群点。体素滤波减少点云数据的同时，可以保持点云的形状特征，不会破坏点云本身的几何结构，半径滤波对原始激光点云数据的一些悬空孤立点或无效点有很好的去除效果，综合考虑降噪的效果和效率，采用体素滤波和半径滤波进行预处理。
4、数据拼接配准
(1)选取a、b、c三个明显特征点，测量相邻点云片段中三个点之间的距离，依此确定平移变换矩阵，完成对应关系的初步估计；(2)基于K-D近邻搜索的ICP算法配准：以图4(b)所示点云片段为目标点云，图4(a)和图4(c)为源点云构建双向K维树，遍历经过初始配准的源点云P和目标点云Q作为ICP精配准的初始点集，通过经典ICP算法求出最优刚体变换，实现点云精配准。对三帧相邻点云重复以上过程，之后将所有源点云拼接到目标点云上并进行合并融合，构建完整的气囊工具三维表面轮廓。若点云数据配准的误差小于等于数据采集平台的定位误差即认为合格，可执行下一步，若不合格则重新检测。
5、提取轮廓线
(1)通过数据采集平台获取点云数据，选取三维点云数据中的X轴坐标、Y轴坐标作为Z轴坐标的索引，构建矩阵，将三维点云数据用矩阵的形式表现；
(2)计算矩阵的行数和列数，行数用m表示，列数用n表示，求取m和n的中间值，若m、n为偶数，中间值为m/2,n/2；若m、n为奇数，中间值为(m+1)/2,(n+1)/2；
(3)分别利用中间值提取轮廓，X向轮廓的Z轴坐标值用xprofile(i)表示，其中：
xprofile(i)＝Z(m/2,i) (i＝1、2、3....n) (1)
Y向轮廓的Z轴坐标值用yprofile(i)表示，其中：
yprofile(i)＝Z(i,n/2) (i＝1、2、3....m) (2)
6、计算抛光垫的磨损深度
(1)通过二维圆的一般方程和圆半径R、圆心坐标(a,b)构建理论轮廓，圆的半径决定圆的大小，圆心决定圆的位置，因此需保证R＝40与实际轮廓的半径一致，圆的一般方程如下：
(x-a)2+(y-b)2＝R2 (3)
式(3)可转化为：
y＝(-x2+2*a*x-a2+R2)0.5+b (4)
X向的理论轮廓可表示为：
x(i)＝(-x(i)2+2*a1*x(i)-a12+R2)0.5+b1 (i＝1、2、3....n) (5)
Y向的理论轮廓可表示为：
y(i)＝(-x(i)2+2*a2*x(i)-a22+R2)0.5+b2 (i＝1、2、3....m) (6)
(2)计算磨损区域实际轮廓和理论轮廓的Z轴上的差值，取磨损区域内所有差值的平均值为磨损深度，计算过程如下：
X向的磨损深度可表示为：
Z_x＝x(i)-xprofile(i) (i为磨损区域的横轴坐标) (7)
Y向的磨损深度可表示为：
Z_y＝y(i)-yprofile(i) (i 磨损区域的横轴坐标) (8)
7、预测当前去除函数
根据气囊抛光的去除函数dz＝k·P·V·dt，dz为去除深度，k为比例常数，P为压力，V为速度，dt为抛光时间，由于抛光垫磨损，同样的抛光工艺下会产生不一样的抛光效果，因此需要针对不同的抛光垫的磨损的深度对去除函数中的常数k进行修正。修正k值后就可以预测当前抛光垫的去除函数。
以上所述实施例仅表达本发明的实施方式，但并不能因此而理解为对本发明专利的范围的限制，应当指出,对于本领域的技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进，这些均属于本发明的保护范围。
Claims (7)
1.基于抛光垫磨损判断柔性气囊工具去除函数的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)气囊结束一次抛光工序后，将气囊移至激光线扫描仪区域扫描，进行拼接式扫描时需要保证接缝有重复区域；
2)经过步骤1)的扫描获取点云数据后，对点云数据进行降噪预处理，剔除离群点，并进行数据拼接配准；
3)经过步骤2)得到气囊的表面数据，提取气囊的过球心的截面轮廓线，根据最小二乘法算出拟合理想圆的圆心和半径，得到理想的圆轮廓线，将理想的圆轮廓线与实际的气囊截面轮廓线重合，取进动角方向上的理想轮廓线和实际轮廓线上的差值，即为磨损的深度；
4)根据检测到的抛光垫磨损的深度，对比抛光垫全寿命状态数据库，判断当前抛光垫的材料去除能力，预测当前状态的去除函数，并对驻留时间进行补偿。
2.如权利要求1所述的基于抛光垫磨损判断柔性气囊工具去除函数的预测方法，其特征在于：步骤1)中，所述的重复区域的占比为20％～40％。
3.如权利要求1所述的基于抛光垫磨损判断柔性气囊工具去除函数的预测方法，其特征在于：步骤2)中，对点云数据进行降噪预处理采用体素滤波和半径滤波方法。
4.如权利要求1所述的基于抛光垫磨损判断柔性气囊工具去除函数的预测方法，其特征在于：步骤2)中，当扫描大尺寸工件需要拼接扫描数据，多个表面数据之间的拼接配准关系是基于数据采集平台的对应关系计算得到。
5.如权利要求4所述的基于抛光垫磨损判断柔性气囊工具去除函数的预测方法，其特征在于，所述计算的步骤为：根据数据采集平台的平移距离获取点云坐标轴的平移量；选取三个明显特征点；测量相邻点云片段中三个明显特征点之间的距离来确定平移变换矩阵；完成对应关系的数据拼接配准。
6.如权利要求5所述的基于抛光垫磨损判断柔性气囊工具去除函数的预测方法，其特征在于，完成应关系的数据拼接配准后还包括点云精配准：基于K-D近邻搜索的ICP算法配准，以点云片段为目标点云，构建双向K维树，遍历经过初始配准的源点云P和目标点云Q作为ICP算法精配准的初始点集，通过经典ICP算法求出最优刚体变换，实现点云精配准。
7.如权利要求1所述的基于抛光垫磨损判断柔性气囊工具去除函数的预测方法，其特征在于：步骤4)中，对普林斯顿方程的去除函数中的时间项进行补偿，修改驻留点的驻留时间，使去除能力保持一致。
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN118342392A (zh) * | 2024-06-18 | 2024-07-16 | 四川欧贝机械科技有限公司 | 一种冷却塔管道接头抛光设备及抛光方法 |
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