JP2008207264A - ワークのバリ取り方法 - Google Patents

Abstract

【課題】バリの残存量の測定を簡易かつ高精度に行って、ワーク上に散在するバリの形状に応じて、適正かつ効率的な研削条件で研削工具を操作することのできるワークのバリ取り方法を提供する。
【解決手段】ワーク１１に取り付けられたＡＥセンサ１５を介してワークから発生するＡＥ信号を取得する走査工程と、研削工具１２の軌跡に沿ったワークのプロフィール情報に基づいて研削工具の制御条件を設定する設定工程と、前記制御条件に基づいて研削工具を操作してワーク上の突起部を研削する研削工程と、を有する。
【選択図】図１

Description

本発明はアルミや鉄などの金属の鋳造や成型を行う際にそのワークの表面に生じる突起状のバリを除去するためのワークのバリ取り方法に関する。

従来、鋳造成型物の表面に生じる不要なバリを精密に除去する際には、その実際のバリ取り作業に先立って残存するバリの高さや幅などのバリ形状に関する情報を測定する必要がある。このようなバリ形状の測定に関する従来の技術として、例えば、特許文献１（特開平６−２７３１３７号公報）には光学式センサを用いたものが開示されている。ここでは、レーザレンジファインダなどの光学式センサを対象物の上方において所定方向に移動させながら、その表面にレーザ光をスキャン照射して反射光を受光装置で検出して、このとき得られる移動距離のデータと受光角度のデータとから対象物表面の任意の点までの距離を複数箇所にわたって測定する。そして、このように測定した複数の点距離データからバリの高さ、幅などを示す残存特徴量を抽出し、これに基づいてバリの研削制御量を決定するようにしている。

また、バリ取り作業などを行う切削加工機に関連して特許文献２（特開２００４−２９１１１８号公報）には、切削加工時に発生するアコースティックエミッション（ＡＥ）の出力値を検出して、ＡＥセンサの出力値が第１の閾値を越えたときに切削用スピンドルの作動を停止させ、前記出力値が前記第１の閾値より小さい第２の閾値を越えたときに切削用スピンドルの送り速度を減少させ、前記出力値が前記第２の閾値より小さい第３の閾値より小さいときに切削用スピンドルの送り速度を増加させるようにした切削加工機制御装置が記載されている。
特開平６−２７３１３７号公報 特開２００４−２９１１１８号公報

しかしながら、特許文献１のように光学センサを用いてバリ取りを行う手法のものでは、対象物の金属表面における光の反射を利用しているため、作業場で発生する削りくず等のダストの発生や、その反射面の光沢などの影響により反射光を正確に測定できず、その結果算出される点距離データに誤差を生じやすいという問題がある。
特に、バリの頭部は、研削を繰り返すうちに鏡面状に研磨されるので、センサ（受光装置）がバリを見込む角度によっては、強すぎる反射光のためにゴーストなどを生じて有効な測定が不可能となる。さらに、バリの大きさや位置などを光学データに基づいて算定するための判定プログラムがワークの形状に伴って複雑化するため、多種のワーク形状のものに対応しにくいという問題もあった。

また、特許文献２のようにＡＥセンサの出力値に基づいて切削加工用スピンドルの制御を行うようにした切削加工機では、ワークに残存するバリとなる突起部の情報を取得する手段を備えていない。このため、ワークの突起部に直接接触している研削用ツールについての研削条件が適正化されるだけで、ワーク全体に分散して存在する多数の突起部について効率的に研削作業を行うことができず、バリ取り処理の効率性に欠けるという課題があった。

本発明は前記従来の課題を解決するためになされたもので、バリの除去作業に先立って必要とされるバリの残存量の測定を簡易かつ高精度に行うことができるとともに、ワーク上に散在するバリの形状に応じて、適正かつ効率的な研削条件で研削工具を操作することのできるワークのバリ取り方法を提供することを目的とする。

（１）前記課題を解決するためになされた本発明のワークのバリ取り方法は、ワークの鋳造や機械加工に伴ってそのワーク面に生じる鋭角で不要な突起部にロボットアームによって操作されるスピンドル先端に取り付けられた研削工具を押圧して研削除去するワークのバリ取り方法であって、前記研削工具を前記ワーク表面に近接した所定軌跡で走査するとともに前記ワークに取り付けられたＡＥセンサを介して前記ワークから発生するＡＥ信号を取得する走査工程と、前記ＡＥ信号のデータに基づいて前記研削工具の軌跡に沿った前記ワークのプロフィール情報を抽出してこのプロフィール情報に基づいて前記研削工具の制御条件を設定する設定工程と、前記制御条件に基づいて前記研削工具を操作して前記ワーク上の突起部を研削する研削工程と、を有するように構成される。

（２）本発明のワークのバリ取り方法は、前記（１）において、前記走査工程及び前記設定工程、前記研削工程を順次繰り返しながら最終的に前記ワークのバリ取りを行うことを特徴とする。

（３）本発明のワークのバリ取り方法は、前記（１）又は（２）において、前記制御条件には、前記研削工具の走査軌跡上で検出された複数の突起部の中から特定のバリ取り研削条件に適合する突起部の選択条件項が含まれていることを特徴とする。

（４）本発明のワークのバリ取り方法は、前記（１）〜（３）において、前記プロフィール情報に基づいて突起部の発生していないワーク面を基準面とした突起部の大きさを算出して、この突起部の大きさに応じて研削工具の送り速度や、研削圧力を変化させることを特徴とする。

本発明のワークのバリ取り方法によれば、ワークに取り付けられたＡＥセンサを介して取得したＡＥ信号に基づいてワークのプロフィール情報を抽出してこのプロフィール情報に基づいて研削工具の制御条件を設定する。こうして、ワーク上の突起部を、その測定を行いながら研削することもできるので、バリの除去作業に先立って必要とされるバリの測定を簡易かつ高精度に行って、ワーク上に散在するバリの形状に応じて適正かつ効率的な研削条件で研削工具を操作することができる。

本実施形態のワークのバリ取り方法は、ロボットアームのスピンドル先端に取り付けられた回転刃などの研削工具をワーク表面に近接した所定軌跡で走査するとともに前記ワークに取り付けられたＡＥセンサを介して前記ワークから発生するＡＥ信号を取得する走査工程と、前記ＡＥ信号のデータに基づいて前記研削工具の軌跡に沿った前記ワークのプロフィール情報を抽出してこのプロフィール情報に基づいて前記研削工具の制御条件を設定する設定工程と、前記制御条件に基づいて前記研削工具を操作して前記ワーク上の突起部を研削する研削工程と、を有している。これによって、バリの除去作業に先立ってバリの残存特徴量などプロフィール情報を簡易かつ高精度に取得することができ、このプロフィール情報に基づいてワーク上に散在する複数のバリをその形状に応じて適正かつ効率的に研削することができる。こうして、ロボットアームや回転刃などの研削工具にダメージを与えることなく、大きなバリを少しずつ繰り返し取っていくことができる。すなわち、バリ取り処理を行うワークにＡＥセンサを取り付けるとともに、研削工具を所定の運動軌跡で操作して、研削工具がバリに当接した時のセンサのＡＥ波形を取り、この波形を解析することによって、実際に研削工具でバリを取る時の操作方法を適正に設定するようにしている。

走査工程は、ロボットアームのスピンドル先端に取り付けられて駆動される研削工具をワーク表面に近接した所定軌跡で走査するとともに前記ワークに取り付けられたＡＥセンサを介して前記ワークから発生するＡＥ信号を取得する工程である。ＡＥとは、一次的には固体内で起こる割れや変形などの局所的微視変化で解放されたエネルギーが、また二次的には回転体の振動やリークなどで生じる連続音が弾性波として伝わり、それが外表面に高周波の振動として現れたとき観察される現象である。
このＡＥ信号を取得するＡＥセンサとしては例えば、固体表面において微小部の高周波振動を検出するためのＰＺＴ（チタン酸ジルコン酸鉛）などの圧電素子を備えた圧電型振動計を適用することができる。ＡＥセンサを用いた測定方法では、塑性破壊や微視破壊の進展をリアルタイムで観測できること、複数のＡＥセンサを使用することで欠陥の位置標定が可能なこと、稼働中の設備を診断できることなどの利点を有している。ＡＥセンサは、ある特定の周波数（例えば数１０KHｚ〜数１００KHｚ）で高感度となる共振型（狭帯域型）と、 広い周波数範囲で一定感度を有する広域帯型に大別され、それぞれの目的に合わせて使い分けることができる。

設定工程では、前記ＡＥ信号のデータに基づいて前記研削工具の軌跡に沿った前記ワークのプロフィール情報を抽出してこのプロフィール情報に基づいて前記研削工具の制御条件を設定する。研削すべきバリとなるワークの突起部は、ワークの基準形状データをロボットアームの制御部のメモリに記憶させておき、このワークの基準面からはみ出した部分がバリとして判定されて、バリの検出位置や断面積、幅、高さなどのデータが抽出されるようになっている。
研削工具の制御条件としては、例えば、以下のようなパターンが設定できる。研削工具の運動軌跡に沿ってバリｂ１、ｂ２、・・・ｂｎと複数のバリ波形を取得してｂ１〜ｂｎまでのバリの間隔、山高さの波形データをメモリに記憶させる。このバリｂ１〜ｂｎにおいて、隣接するバリ間隔が所定値より小さい場合は、バリ取り作業の段取りとして、この対となるバリを優先して研削するようにする。こうして、ワーク周囲全体を回すように研削工具を走査させるとバリのないところも操作する（工具を移動）ことになるので時間がかかるが、これを短縮できる。

研削工程では、前記設定工程で設定された制御条件に基づいてロボットアームの制御部を介して前記研削工具を操作して前記ワーク上の突起部を研削する。これによって、軌跡上に存在する複数のバリの形状や配置状態に応じて、バリを研削する研削工具を効果的に操作させることができ、仕上げ作業時間の短縮、良好な仕上げ面の実現が可能となる。

本実施形態のワークのバリ取り方法は、前記走査工程及び前記設定工程、前記研削工程を順次繰り返しながら最終的に前記ワークのバリ取りを行うこともできる。これによって、ワーク及び研削工具を駆動させるロボットアームなどに過度の負荷やダメージをかけることなくバリ取り処理を行うことができる。

さらに本実施形態のワークのバリ取り方法は、前記制御条件には、前記研削工具の走査軌跡上で検出された複数の突起部の中から特定のバリ取り研削条件に適合する突起部の選択条件項が含まれるようにすることもできる。これによって、バリの大きさ順に研削したり、バリ同士が近接する部分から優先して研削したりする操作パターンなどを設定して、バリ取り処理をさらに効率的に行うことができる。

また、本実施形態のワークのバリ取り方法は、前記プロフィール情報に基づいて突起部の発生していないワーク面を基準面とした突起部の大きさを算出して、この突起部の大きさに応じて研削工具の送り速度や、研削圧力を変化させることもできる。これによって、ワークの製作精度のばらつきによる位置ずれ量や、理想仕上げ面に沿った研摩量、押し付け圧などを一定範囲に保つことにより無理のない良好なバリ取り研摩を実現することができる。

以下、図面を参照しながら本発明の実施例について説明する。図１は本実施例のワークのバリ取り方法が適用されるバリ取りシステムの全体構成図である。
同図に示すようにバリ取りシステム１０はワーク１１を研削する研削工具１２を駆動させるロボットアーム１３と、ロボットアーム１３を制御するための制御部１４と、ワーク１１から発生するＡＥ信号を取得するためのＡＥセンサ１５、ＡＥセンサ１５及び制御部１４にローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）を介して接続されるコンピュータ１６とを備えている。ワーク１１は、例えば略円筒状のホイールなどであって図示しない載置テーブル上に固定されるとともに、１個又は複数のＡＥセンサ１５が取り付けられる。ＡＥ信号はシグナルコンディショナー１７を介してコンピュータ１６に取り込まれてアナログデジタル変換（Ａ/Ｄ変換）などの所定のデータ処理がなされる。

研削工具１２はロボットアーム１３のスピンドル１８の先端にフローティングリユーターを介して取り付けられており、制御部１４により研削工具１２が予め設定された所定の運動軌跡によってワーク１１表面上をフローティング走査できるようになっている。
なお、ＡＥセンサ１５は、ワーク１１の他にも研削工具や載置テーブルにも装着したり、あるいは研削工具や載置テーブルだけに配置したりすることができる。

なお、コンピュータ１６及び制御部１４はＬＡＮを介して全工程を管理するサーバコンピュータ１９に接続され、種別毎に異なるワーク１１の登録された加工情報などにアクセスできるようにしている。
こうして、ワーク１１が研削工具１２と接触して変形あるいは破壊する時に発生する弾性波をＡＥ信号としてＡＥセンサ１５で検出する。この研削工具１２の走査軌跡及びこれに対応するＡＥ信号とに基づいて制御部１４やコンピュータ１６によりバリの大きさや長さ、位置を特定して、所定の研削パターンで処理することによりバリ取り作業の効率性を高めている。

図２はＡＥセンサ１５から取得されるＡＥ信号を処理するシグナルコンディショナーのブロックダイアグラムである。図示するようにセンサ出力は増幅された後に波形処理されてアナログ出力として取り出せるとともに、このアナログ出力がＡＤ変換されてデジタル化された後、コンピュータ１５による所定の演算処理がなされてインターフェースを介してデジタル出力されるようになっている。

図３はＡＥ信号の波形データを示す実験例である。ここでは矩形状のアルミ板（３００ｍｍ×１００ｍｍ×３０ｍｍ）をワークとして、この長辺部にバリを設け、この長辺部に沿った運動軌跡により研削工具を走査させたときのＡＥ信号の波形データが示されている。なお、図３（ａ）は生データであり、図３（ｂ）はＡＥ信号の整形処理後における処理データである。図示するように縦軸の信号強度はバリの大きさと幅に比例し、バリの位置が長辺部の長さに対応した横軸の時間軸上で特定されることが分かる。

なお、上記のように取得されたワークのプロフィール情報をコンピュータ１６や制御部１４のメモリに記憶された種別毎の形状寸法などを含むワークデータ及び研削工具を操作するバリ取りパターンと照合解析して、各バリの形状やその分布状態に応じたバリ取りパターンを選択設定することができるようになっている。

このバリ取りパターンには、研削工具の諸動作に関する制御量が含まれ、測定されたバリの残存量に適合した研削工具の最適送り速度及び押し付け力が設定される他に、バリ取りを行うバリの優先順序や、組み合わせなども含まれる。なお、このような制御量の算出はコンピュータ１６からのデータをもとに制御部１４やサーバコンピュータ１９において行うこともできる。以上のように算出したバリの研削制御量に基づいて、当該バリの研削が実行され、質の高いバリ取り作業が可能となる。

以上、本発明の実施の形態及び実施例について説明したが、本発明は必ずしも上述の例だけに限定されるものではなく、本発明にいう目的を達成し、後述する効果を有する範囲内において、適宜変更して実施することができる。

本発明によれば、バリの除去作業に先立って必要とされるバリの残存特徴量の測定を高精度に行うことができ、そのバリを高い仕上げ精度で除去することができ、鉄やアルミ製ワークの鋳造や機械加工などの成型を行った際のバリ取り処理に広く適用できる。

本実施例に係るバリ取りシステムの全体構成図である。 シグナルコンディショナーのブロックダイアグラムである。 ＡＥ信号の波形データを示す実験例である。

符号の説明

１０ バリ取りシステム
１１ ワーク
１２ 研削工具
１３ ロボットアーム
１４ 制御部
１５ ＡＥセンサ
１６ コンピュータ
１７ シグナルコンディショナー
１８ スピンドル
１９ サーバコンピュータ

Claims (4)

1. ワークの鋳造や機械加工に伴ってそのワーク面に生じる鋭角で不要な突起部にロボットアームによって操作されるスピンドル先端に取り付けられた研削工具を押圧して研削除去するワークのバリ取り方法であって、
   前記研削工具を前記ワーク表面に近接した所定軌跡で走査するとともに前記ワークに取り付けられたＡＥセンサを介して前記ワークから発生するＡＥ信号を取得する走査工程と、
   前記ＡＥ信号のデータに基づいて前記研削工具の軌跡に沿った前記ワークのプロフィール情報を抽出してこのプロフィール情報に基づいて前記研削工具の制御条件を設定する設定工程と、
   前記制御条件に基づいて前記研削工具を操作して前記ワーク上の突起部を研削する研削工程と、を有することを特徴とするワークのバリ取り方法。
2. 前記走査工程及び前記設定工程、前記研削工程を順次繰り返しながら最終的に前記ワークのバリ取りを行うことを特徴とする請求項１記載のワークのバリ取り方法。
3. 前記制御条件には、前記研削工具の走査軌跡上で検出された複数の突起部の中から特定のバリ取り研削条件に適合する突起部の選択条件項が含まれていることを特徴とする請求１又は２記載のワークのバリ取り方法。
4. 前記プロフィール情報に基づいて突起部の発生していないワーク面を基準面とした突起部の大きさを算出して、この突起部の大きさに応じて研削工具の送り速度や、研削圧力を変化させることを特徴とする請求項１〜３の内いずれか１項に記載のワークのバリ取り方法。