CN214795685U

CN214795685U - 加工设备

Info

Publication number: CN214795685U
Application number: CN202022935038.1U
Authority: CN
Inventors: 朱宪伟; 李�杰; 王嘉鑫
Original assignee: Deep Innovation Technology Shenzhen Co ltd
Current assignee: Deep Innovation Technology Shenzhen Co ltd
Priority date: 2020-12-10
Filing date: 2020-12-10
Publication date: 2021-11-19
Anticipated expiration: 2030-12-10

Abstract

本申请公开了一种加工设备。加工设备包括测量装置和操作装置，测量装置包括3D相机、处理器；操作装置包括控制器、伺服驱动模块、操作模块。3D相机用于扫描待加工物件以获得实际模型；处理器与3D相机通信连接，用于根据实际模型获得并发送待加工物件的偏移量和加工量；控制器与处理器通信连接，用于接收偏移量和加工量，并用于根据偏移量和加工量得到并发送加工信号；伺服驱动模块，与控制器通信连接，用于接收加工信号，并用于根据加工信号发送驱动信号；操作模块，与伺服驱动模块通信连接，用于接收伺服驱动模块发送的驱动信号，并用于根据驱动信号对待加工物件进行加工。加工设备提升了加工精度。

Description

加工设备

技术领域

本申请涉及但不限于机器视觉引导和数控机床领域，尤其是涉及一种加工设备。

背景技术

机器视觉引导技术能够应用于数控机床的零件加工领域中，当前的数控机床设备存在加工精度低的问题。

实用新型内容

本申请旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本申请提出一种加工设备，能够解决加工精度低的问题。

根据本申请实施例的加工设备，包括：测量装置和操作装置，测量装置包括3D相机、处理器；操作装置包括控制器、伺服驱动模块、操作模块。其中，3D相机，用于扫描待加工物件以获得所述待加工物件的实际模型；处理器，与所述3D相机通信连接，用于根据所述实际模型获得并发送所述待加工物件的偏移量和加工量；控制器，与所述处理器通信连接，用于接收所述处理器发送的所述偏移量和所述加工量，并用于根据接收到的所述偏移量和所述加工量得到并发送加工信号；伺服驱动模块，与所述控制器通信连接，用于接收所述加工信号，并用于根据所述加工信号发送驱动信号；操作模块，与所述伺服驱动模块通信连接，用于接收所述伺服驱动模块发送的所述驱动信号，并用于根据所述驱动信号对所述待加工物件进行加工。

根据本申请实施例的加工设备，至少具有如下技术效果：加工设备提升了加工精度。

根据本申请的一些实施例，所述处理器用于根据所述实际模型和预设的理论模型拟合计算出所述偏移量和所述加工量。

根据本申请的一些实施例，所述偏移量包括所述实际模型与所述理论模型的偏移距离和偏移角度。

根据本申请的一些实施例，其特征在于，所述控制器用于根据所述偏移量和所述加工量对预设的刀具路径进行偏移处理，以获得所述加工信号。

根据本申请的一些实施例，其特征在于，所述预设的刀具路径由CAM软件生成的。

根据本申请的一些实施例，其特征在于，所述操作装置还包括固定装置，所述固定装置设置于所述操作装置上，所述固定装置用于固定所述待加工物件。

根据本申请的一些实施例，其特征在于，所述加工设备包括半成品鞋楦二次加工设备。

根据本申请的一些实施例，其特征在于，所述3D相机包括机器视觉3D相机。

根据本申请的一些实施例，其特征在于，所述操作装置为数控铣床。

本申请的附加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，或通过申请的实践了解到。

附图说明

下面结合附图和实施例对本申请做进一步的说明，其中：

图1是本申请一个实施例提供的加工设备模块框图；

图2是本申请一个实施例提供的加工设备结构示意图。

附图标记：测量装置110、操作装置120、3D相机112、处理器111、操作装置120、控制器121、伺服驱动模块122、操作模块123、机器视觉3D相机210、数控铣床220、鞋楦夹具230。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。

本申请的描述中，除非另有明确的限定，设置、安装、连接等词语应做广义理解，所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本申请中的具体含义。

本申请的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“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申请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。

视觉引导就是使用机器视觉获取零件的准确位置和方向。将元件在2D或3D空间内的位置和方向报告给机器人或机器控制器，让机器能够快速、准确定位零件的实际准确位置。

视觉引导是基于结构光测量技术和3D物体识别技术开发的机器3D视觉引导系统，通过 3D相机准确快速地获取场景的点云图像，结合3D识别算法，对点云图中的目标物体进行识别拟合，在较大测量深度范围内实现对自由堆放的零件的精准三维定位。相比传统的2D视觉定位方式只能对固定深度零件进行识别且只能获取零件的部分自由度的位置信息而言，3D 定位具有更高的应用柔性和更大的检测范围，可为数控机床加工、机床上下料、零件分拣、码垛堆叠等工业问题提供有效的自动化解决方案。

基于此，本申请提出了一种加工设备，用于提升加工精度。

根据本申请实施例的加工设备，包括：测量装置和操作装置，测量装置包括3D相机、处理器；操作装置包括控制器、伺服驱动模块、操作模块。其中，3D相机，用于扫描待加工物件以获得待加工物件的实际模型；处理器，与3D相机通信连接，用于根据实际模型获得并发送待加工物件的偏移量和加工量；控制器，与处理器通信连接，用于接收处理器发送的偏移量和加工量，并用于根据接收到的偏移量和加工量得到并发送加工信号；伺服驱动模块，与控制器通信连接，用于接收加工信号，并用于根据加工信号发送驱动信号；操作模块，与伺服驱动模块通信连接，用于接收伺服驱动模块发送的驱动信号，并用于根据驱动信号对待加工物件进行加工。

如图1所示，在一些实施例中，加工设备包括测量装置110和操作装置120，测量装置 110包括3D相机112、处理器111；操作装置120包括控制器121、伺服驱动模块122、操作模块123。

在一些实施例中，刻楦机上切削好的半成品鞋楦，需要对其的头部、尾部原本用于装夹固定的材料进行自动化切削。实现自动化切削的过程，涉及到二次装夹，由于鞋楦形状种类繁多，码数不一，为了提高机器的适应性、经济实用性、生产效率，装夹鞋楦的夹具采用三点固定的方式夹紧固定，不能是专一形状的固定夹具。所以，在摆放半成品鞋楦到夹具上固定时，摆放的实际位置必然与理论固定的位置有微小的偏差，即是实际摆放的加工位置和理论的编程位置将可能产生XYZ3个轴的直线偏移，同时还可能产生绕XYZ3个轴的角度偏移，因此实际加工前要先得到6个偏移数据(XYZ的直线偏移dx、dy、dz和绕XYZ的角度偏移rx、ry、rz)，同时加工设备的数控系统能处理这6个偏移数据，重新校准加工位置或加工程序，之后再开始按实际位置加工。

在一些实施例中，3D相机投射结构光到半成品鞋楦表面，结合工业相机实现其表面三维全尺寸建模，根据成品鞋楦的理论几何模型与当前扫描所得实际模型拟合计算，得到需要进行二次加工的加工余量以及当前扫描所得实际模型的装夹固定位置与理论标准位置的偏移量，即是理论标准坐标轴的XYZ的直线偏移dx、dy、dz和绕XYZ的角度偏移rx、ry、rz。再通过千兆网把该偏移量以及需要加工的余量输送到铣床数控系统(或加工中心)。

在一些实施例中，铣床数控系统(或加工中心控制系统)接收到信号后，对用UG或者其他的CAM软件提前生成的刀具路径的原始点做出整体的匹配偏移。数控系统输送加工信号给伺服驱动器，伺服驱动器驱动数控机床，实现自动化加工需要二次加工的半成品鞋楦。

加工设备的测量装置扫描获得工件的实际模型及固定位置，并将其与理论模型和理论位置进行拟合运算，得到加工量和偏移量，加工设备的操作装置再根据加工量和偏移量对软件提前生成的刀具路径的原始原点做出整体的匹配偏移，生成新的加工程序，并利用加工程序对工件进行加工，提升了加工精度。

本申请使融合了机器视觉3D相机和套三轴数控铣床(或三轴加工中心)各自的功能，使得数控机床能够自动感知待加工的零件、待加工的位置、待加工的加工量，使得两种设备组合成一台智能的鞋楦加工设备。

需要说明的是，本申请的加工设备同样适用于在数控机床上加工需要解除首次装夹的、二次加工的、采用非专用夹具的工件。

根据本申请的一些实施例，处理器用于根据实际模型和预设的理论模型拟合计算出偏移量和加工量。

在一些实施例中，加工设备利用3D相机投射结构光到半成品鞋楦表面，结合工业相机实现其表面三维全尺寸建模，根据成品鞋楦的理论几何模型与当前扫描所得实际模型在运算单元内拟合计算，得到需要进行二次加工的加工量。最后，通过千兆网把需要加工的余量输送到铣床数控系统。

加工设备的加工量的计算方式如下：

鞋楦的理论模型：

A＝{S_i}_i＝1…n (1)

其中S_i为曲面模型,共有n个曲面组成。

扫描得到半成品鞋楦的模型为点云模型：

B＝{P_i}_i＝1…m (2)

其中P_i＝[x_i,y_i,z_i]表示点云模型中的第i个点,共有m个点组合。利用最小二乘法拟合可得到P_i点的法线方向，记为(n_x,n_y,n_z)，P_i沿法线方向与曲面S_j交于点

定义点P_i到曲面模型S_j的距离：

定义点P_i到鞋楦理论模型A的距离D_i，D_i即为每一点的加工余量：

若通过其他标定的手段已在扫描之前将该设备的测量系与理论模型的坐标系已经对齐, 则通过公式(4)即得到了每一点的加工余量，即得到对应关系[x_i,y_i,z_i,D_i]。

假设测量系与鞋楦的理论模型的坐标系尚未对齐，则需要将实测得到的三维点云模型与理论模型对齐。点云模型B与鞋楦理论模型A之间存在一个刚体变换，表示为(R|T),对齐的过程即为求取(R|T)的过程。将此刚体变换作用到鞋楦的理论模型A，得到理论模型C。用算子运算符°记为：

定义点云模型B到鞋楦理论模型C的距离为：

其中D_i为根据公式(3)、(4)计算的点云模型中的每一点到鞋楦模型C的距离。求解刚体变换(R|T)的数学意义实际为最小化

时的参数估计问题，可通过如下公式得到：

通过最优化方法得到刚体变换(R|T)，作用到鞋楦的理论模型A得到理论模型C。当前测量得到的点云坐标系与工件理论模型C的坐标系统一，可计算得到点云中每一点到工件理论模型 C的距离，该距离对应于加工余量，相当于获取到对应关系[x_i,y_i,z_i,D_i]。

在一些实施例中，半成品鞋楦二次加工自动化加工设备，工件需要进行两次加工，第一次装夹加工主体成型后，需要第二次装夹对第一次加工过程中装夹位置进行加工，切除多余部分，加工量的计算为多余部分的切除提供了依据。

根据本申请的一些实施例，偏移量包括实际模型与理论模型的偏移距离和偏移角度。

加工设备利用3D相机投射结构光到半成品鞋楦表面，在运算单元内拟合计算，得到当前扫描所得实际模型的装夹固定位置与理论标准位置的偏移量，即是理论标准坐标轴的XYZ 的直线偏移dx、dy、dz和绕XYZ的角度偏移rx、ry、rz。然后通过千兆网把装夹产生的偏移量输送到铣床数控系统。

在一些实施例中，处理器计算角度偏移量的过程如下：

欧拉角是用来确定定点转动刚体位置的3个一组独立角参量，由章动角α、旋进角β和自转角γ组成，表示三维坐标系中方向和方向变换的。要指出，我们平时说的欧拉角其实还可以细分为欧拉角(Euler-angles)和泰特布莱恩角(Tait-Bryan-angles)，这两种方法都利用了笛卡尔坐标系的三轴作为旋转轴，主要区别在于选取顺序。欧拉角的选取顺序有(x,y,x),(x,z,x),(y,x,y),(y,z,y),(z,x,z),(z,y,z)这6种，选取顺序是a,b,a方式的顺序，围绕a 轴旋转某角度后，绕新生成的b轴旋转一个角度，最后绕两次旋转以后的a轴再旋转一个角度，以此表示最终的方向。泰特布莱恩角的旋转轴选取有 (x,y,z),(x,z,y),(y,x,z),(y,z,x),(z,x,y),(z,y,x)这6种，也就是遍历笛卡尔坐标系的三轴，比如我们最常见到的Roll-Pitch-Yaw角就是其中(x,y,z)的情况。但这两种方法，其实都是在空间中用最直观的方式和最少的参数表示任意方向的通用方法，用它们表示方向没有计算要求和容量需求的区别。

万向节模型就是指一个用这种描述方式旋转的一个模型。三个有同轴的圆环，立体组合在一起，如果将一个一个箭头放置在三个轴的交点处，那么当这个箭头以不同的圆环的轴心为依靠，进行旋转的时候，这个箭头就可以指向空间中的任意方向，这种情况被称为静态欧拉角。

在这种情景下，箭头是一个静止的物体，不会移动，我们需要关注的是它的指向，因此不会存在死锁问题。

所谓动态欧拉角就是指，我们需要关注，这个箭头的移动轨迹。也就是我们的关注点是箭头如何从一个角度移动到另一个角度，我们需要让箭头从一个指定角度移动到另一个角度，这个移动轨迹应当是直线，或者说是非欧几何意义下的直线。两个角度之间移动的轨迹的形状都是相同的，是可预料的。

但是在欧拉角下，是不可能的，必须将这个旋转分解为三次不同的旋转，如果将这三个旋转叠加起来就会看到，从一个角度到另一个角度的旋转的轨迹变成了一条曲线，这种情况在动态环境下是不可接受的。

这就是著名的万向节死锁(Gimbal lock)问题，向某一特定方向的直接旋转就不可实现。

在一些实施例中，偏移角度的计算方法如下：

绕X轴转

绕Y轴转

绕Z轴转

数控系统是使用欧拉角的旋转方式是(z,y,x)，因此求得旋转矩阵：

使用旋转矩阵换算成欧拉角：

当β＝90°时，令

α＝0°

γ＝arctan(r12/r22)

当β＝-90°时，令

α＝0°

γ＝-arctan(r12/r22)

当β为其他时，

α＝arctan((r21/cosβ)/(r11/cosβ)),

γ＝arctan((r32/cosβ)/(r33/cosβ)).

求得的α，β，γ为所求数控系统要求的旋转角度。

根据本申请的一些实施例，其特征在于，控制器用于根据偏移量和加工量对预设的刀具路径进行偏移处理，以获得加工信号。

在一些实施例中，铣床数控系统接收到信号后，对用UG或者其他的CAM软件提前生成的刀具路径的原始点做出整体的匹配偏移。数控系统输送加工信号给伺服驱动器，伺服驱动器驱动数控机床，实现自动化加工需要二次加工的半成品鞋楦。

根据本申请的一些实施例，其特征在于，预设的刀具路径由CAM软件生成的。

在一些实施例中个，预设的刀具路径的生成软件包括但不限于CAM。

根据本申请的一些实施例，其特征在于，操作装置还包括固定装置，固定装置设置于操作装置上，固定装置用于固定待加工物件。

在一些实施例中，装夹鞋楦的夹具采用三点固定的方式夹紧固定。

如图2所示，在一些实施例中，加工设备包括机器视觉3D相机210、数控铣床220，其中数控铣床220还包括鞋楦夹具230，鞋楦夹具用于固定鞋楦。

根据本申请的一些实施例，其特征在于，加工设备包括半成品鞋楦二次加工设备。

在一些实施例中，加工设备包括但不限于半成品鞋楦二次加工设备。

根据本申请的一些实施例，其特征在于，3D相机包括机器视觉3D相机。

在一些实施例中，3D相机包括但不限于机器视觉3D相机。

根据本申请的一些实施例，其特征在于，操作装置为数控铣床。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

上面结合附图对本申请实施例作了详细说明，但是本申请不限于上述实施例，在所属技术领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本申请宗旨的前提下作出各种变化。此外，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

Claims

1.加工设备，其特征在于，包括：

测量装置，包括：

3D相机，用于扫描待加工物件以获得所述待加工物件的实际模型；

处理器，与所述3D相机通信连接，用于根据所述实际模型获得并发送所述待加工物件的偏移量和加工量；

操作装置，包括：

控制器，与所述处理器通信连接，用于接收所述处理器发送的所述偏移量和所述加工量，并用于根据接收到的所述偏移量和所述加工量得到并发送加工信号；

伺服驱动模块，与所述控制器通信连接，用于接收所述加工信号，并用于根据所述加工信号发送驱动信号；

操作模块，与所述伺服驱动模块通信连接，用于接收所述伺服驱动模块发送的所述驱动信号，并用于根据所述驱动信号对所述待加工物件进行加工。

2.根据权利要求1所述的加工设备，其特征在于，所述处理器用于根据所述实际模型和预设的理论模型拟合计算出所述偏移量和所述加工量。

3.根据权利要求2所述的加工设备，其特征在于，所述偏移量包括所述实际模型与所述理论模型的偏移距离和偏移角度。

4.根据权利要求2所述的加工设备，其特征在于，所述控制器用于根据所述偏移量和所述加工量对预设的刀具路径进行偏移处理，以获得所述加工信号。

5.根据权利要求4所述的加工设备，其特征在于，所述预设的刀具路径由CAM软件生成的。

6.根据权利要求5所述的加工设备，其特征在于，所述操作装置还包括固定装置，所述固定装置设置于所述操作装置上，所述固定装置用于固定所述待加工物件。

7.根据权利要求6所述的加工设备，其特征在于，所述加工设备包括半成品鞋楦二次加工设备。

8.根据权利要求6所述的加工设备，其特征在于，所述3D相机包括机器视觉3D相机。

9.根据权利要求6所述的加工设备，其特征在于，所述操作装置为数控铣床。