數(shù)控機床加工過程中,刀具的磨損會直接影響工件加工效果。對加工刀具磨損的及時檢測,根據(jù)磨損程度進(jìn)行刀補調(diào)整或刀具更換等操作,可以有效提高加工效率,降低加工成本。當(dāng)前的刀具磨損間接檢測以切削力、電流功率等信號間接監(jiān)測為主,難以直觀地表現(xiàn)磨損效果,而視覺檢測可以直接檢測磨損區(qū)域。本文基于刀具磨損在機自動化檢測這一難點,設(shè)計并搭建了一套基于機器視覺的立銑刀磨損在機檢測系統(tǒng),完成了集視覺檢測、硬件控制、數(shù)控系統(tǒng)通信功能于一體的檢測軟件開發(fā)。分析了立銑刀的主要磨損類型,結(jié)合不同光照環(huán)境進(jìn)行對比實驗后,提出了環(huán)形光源正向照明、矩形光源背向照明相結(jié)合的雙相機檢測方案。設(shè)計了刀刃偏轉(zhuǎn)角度提取、電機驅(qū)動相機回轉(zhuǎn)、側(cè)面相機采集并處理的檢測流程。設(shè)計并搭建完成檢測機構(gòu)�；跀�(shù)控機床內(nèi)部空間,在不影響正常加工流程的前提下,設(shè)計并構(gòu)建了雙臂回轉(zhuǎn)運動機構(gòu)。作為檢測系統(tǒng)主體,該機構(gòu)搭建在機床可拆卸側(cè)窗位置,不改動機床原有結(jié)構(gòu)。同時設(shè)計了該系統(tǒng)的電氣控制模塊,通過上位機實現(xiàn)對系統(tǒng)檢測流程的控制。研究了刀具端面與側(cè)面圖像的處理算法,針對刀刃偏轉(zhuǎn)角度提出了改進(jìn)的共線邊緣輪廓擬合算法,基于Canny算子對預(yù)處理后的高對比度圖... 

【文章來源】：廈門理工學(xué)院福建省

【文章頁數(shù)】：88 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－２立銑刀前刀面磨損示意圖??（２）后刀面磨損：??工，，

第一章緒論??Ｗｋ＇，?Ｗｋ，??（ａ）月牙洼磨損?（ｂ）梯形前面磨損??圖１－２立銑刀前刀面磨損示意圖??（２）后刀面磨損：??在加工階段，若切削速度及設(shè)定的切削厚度數(shù)值較小，切屑在切削刀具前刀面產(chǎn)生??月牙洼磨損的可能性降低，而后刀面上產(chǎn)生的磨損遠(yuǎn)大于前刀面上的磨損，故在后刀面??上產(chǎn)生后角ａ。＝?０的棱面，這種磨損形式成為后刀面磨損（ＶＢ），同樣以ＶＢ表示后刀面??磨損的寬度值，如圖１－３所示。后刀面磨損與前刀面磨損又被成為銑刀的正常磨損。后??刀面磨損出現(xiàn)時，加工表面與刀具后刀面間會有強烈的摩擦，由于銑削刀具切削時刀具??與工件接觸的位置在刀具上是自下而上分布，后刀面靠近切削刃處的散熱條件較差，故??磨損出現(xiàn)在銑刀圓周刃外部。后刀面磨損中，磨損帶呈現(xiàn)近似等寬度的效果，稱為均勻??后刀面磨損（ＶＢ１）；若磨損寬度出現(xiàn)嚴(yán)重不規(guī)則變化，稱為不均勻后刀面磨損（Ｖ＾２）；在??遠(yuǎn)離刀尖區(qū)域的圓周刃上出現(xiàn)磨損寬度變化較大的磨損形式，稱為局部后刀面磨損??（ＶＢ３）〇??孤ｂ孤ｂＷｋｂ??（ａ）均勻后刀面磨損（ＶＢｌ）?（ｂ）不均勻后刀面磨損（ＶＢ２）?（ｃ）局部后刀面磨損（ＶＢ３）??圖１－３立銑刀后刀面磨損示意圖??（３）崩刃：??切削加工中，刀具出現(xiàn)部分刃口崩裂的情況，稱為崩刃（ＣＨ），崩刃屬于銑削刀具的??非正常磨損。崩刃現(xiàn)象的成因主要由以下幾點：??（１）切削材料的組織與硬度出現(xiàn)分布不均勻的現(xiàn)象；??（２）切削刀具前角偏大，導(dǎo)致加工中切削刃強度減小；??（３）加工設(shè)備剛性不足，切削時產(chǎn)生振動，以及工藝中存在斷續(xù)切削。??３??

廈門理工學(xué)院碩士學(xué)位論文??根據(jù)崩落的刀具組織的分布情況，崩刃可以細(xì)分為均勻崩刃（ＶＢ１）、不均勻崩刃（ＶＢ２）??以及局部崩刃（ＶＢ３），如圖１－４所示。??（ａ）均勻崩刃（ＣＨＩ）?（ｂ）不均勻崩刃（ＣＨ２）?（ｃ）局部崩刃（ＣＨ３）??圖１－４立銑刀崩刃示意圖??１．３．２本課題采用的磨損評價指標(biāo)??在實際的切削加工中，刀具在多數(shù)情況下都會出現(xiàn)后刀面不均勻崩刃［３９］，其程度直??接影響零件加工精度和表面粗彳造度，而且該磨損形式測量方便，故本課題采用后刀面不??均勻崩刃最大寬度值ＶＢｍａｘ作為磨損量依據(jù)。??１．４國內(nèi)外研究現(xiàn)狀??１．４Ｊ刀具磨損檢測概述??刀具磨損在機檢測主要分為直接檢測與間接檢測，常見的檢測分類如圖１－?５所示，??下文針對應(yīng)用最為廣泛的部分信號檢測方案進(jìn)行介紹。??刀具磨損檢測??方法??直接檢測法?間接檢測法??刀?功??目?微?知?切?抿聲率??射?９?結(jié)?Ｉ?Ｉ?削?Ｉ?發(fā)?、熱??Ｓ＃?構(gòu)?力?ｐ?射電電??線．Ｓ?鍍纖?ｓ?信?ｂ?信?流?偶??溫層?ｍ?號５號｜??圖卜５刀具磨損主要檢測方法??自上世紀(jì)７０年代以來，一系列用于檢測刀具狀態(tài)的傳感器在刀具磨損檢測研宄中??４??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于有限元的高速數(shù)控車床床身結(jié)構(gòu)分析與優(yōu)化[J]. 庫祥臣,傅揚威,楊俊杰.  組合機床與自動化加工技術(shù). 2019(02)
[2]刀具聲發(fā)射信號的組合去噪及特征分析[J]. 席劍輝,許廿.  機械設(shè)計與制造. 2018(09)
[3]基于圖像處理技術(shù)對刀具測量的研究[J]. 李秋實,付新華,吳震,文琦.  計算機仿真. 2018(06)
[4]微小顆粒對刀具測量精度的影響及誤差消除研究[J]. 李曉男,曾志強,王日俊,黨長營,段能全,段宇秀.  制造技術(shù)與機床. 2018(04)
[5]基于機器視覺刀具幾何參數(shù)檢測算法與誤差分析[J]. 侯秋林,孫杰,皇攀凌,孫超,牟文平.  山東大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2017(04)
[6]基于數(shù)字圖像的刀具磨損狀態(tài)檢測技術(shù)[J]. 何翔,任小洪.  機床與液壓. 2016(03)
[7]TC4銑削加工的刀具磨損與切削力和振動關(guān)系研究[J]. 姜振喜,孫杰,李國超,賈興民,李劍峰.  兵工學(xué)報. 2015(01)
[8]面向刀具磨損在機檢測的機器視覺系統(tǒng)[J]. 賈冰慧,全燕鳴,朱正偉.  中國測試. 2014(06)
[9]微型銑刀在位檢測方法及系統(tǒng)設(shè)計[J]. 王沖沖,李蓓智,楊建國,張家梁.  制造業(yè)自動化. 2014(13)
[10]機器視覺中照明技術(shù)的研究進(jìn)展[J]. 張巧芬,高健.  照明工程學(xué)報. 2011(02)

碩士論文
[1]基于機器視覺的快速銑刀磨損狀態(tài)識別研究[D]. 張博.西京學(xué)院 2019
[2]基于功率信號的多特征值刀具磨損監(jiān)控系統(tǒng)研究及開發(fā)[D]. 付玉龍.西南交通大學(xué) 2018
[3]基于機器視覺的刀具磨損檢測系統(tǒng)研究[D]. 吳同坤.哈爾濱理工大學(xué) 2018
[4]基于視覺的數(shù)控刀具幾何參數(shù)自動測量系統(tǒng)研究[D]. 李洋.河北工業(yè)大學(xué) 2017
[5]刀具磨損監(jiān)測和剩余壽命預(yù)測方法[D]. 王曉強.華中科技大學(xué) 2016
[6]基于機器視覺的刀具狀態(tài)在機檢測關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 賈冰慧.華南理工大學(xué) 2014
[7]刀具圖像輪廓特征檢測[D]. 陳琛.西安工業(yè)大學(xué) 2013
[8]基于機器視覺的銑削刀具磨損監(jiān)測技術(shù)研究[D]. 張吉林.南京航空航天大學(xué) 2013
[9]基于機器視覺的刀具磨損在位檢測[D]. 肖蓉.東華大學(xué) 2013



本文編號：3249986