智能切削刀具磨損視覺在線監測系統

■西安工業大學 （陜西 710021） 郭天賜 曹 巖 李麗娟

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1.智能切削刀具在線監測系統

在切削加工過程中，刀具持續的加工磨損會使刀具切削力的波動和振動噪聲增大，進而使被加工工件的加工質量和尺寸精度等重要因素的偏差越來越大，所以在自動化的數控加工過程中，智能切削在線監測尤為重要。切削加工中，任何工件的加工過程都少不了刀具的參與，并且損耗大，需求量多，更換速率頻繁，其在線監測具有重要意義。

智能切削刀具在線監測系統的任務就是對刀具從入庫到報廢全程監控，包括：入庫準備期、使用準備期、使用期到報廢期的全生命周期管理等多個狀態的監測。其基本關系如圖1所示。其刀具生命周期全過程數據的采集與處理包括很多過程的協同作業，其基本運行過程如圖2所示。

結合現有刀具管理流程構建刀具管理模型，在整個管理過程中，通過物聯技術ZigBee構建無限網絡進行實時傳輸，視頻在線檢測模塊進行刀具的磨損檢測。刀具從中央刀庫到裝夾對刀再到進行加工生產以及拆卸全程都有視頻在線模塊的參與，極大程度的提高了刀具的管理效率和應變能力。

2.入庫編碼

圖1 刀具全生命周期管理

圖2 刀具運行過程

（1）刀具編碼準則。基于物聯網的刀具管理系統，必須對刀具進行編碼。并且合理有效的刀具編碼系統，有利于對種類繁多的刀具進行有效的智能管理，形成刀具編碼與刀具一一對應的關系，提高刀具管理系統對刀具的管理與使用效率。只有對在線監控刀具進行編碼，才能在管理上合理有效的對刀具進行在線檢索、在線識別、智能調度，合理安排刀具購買和供應、協調生產。

刀具編碼作為刀具識別的唯一準則，必須具備多種性質才能達到智能管理的要求，如圖3所示。

（2）刀具編碼方案。刀具編碼由一長串定長或不定長的字符串或者數字組成，用來反映刀具對應的類別以及基本的參數。目前應用最廣泛的就是柔性分類編碼，該分類編碼采用數字與字母相結合的方式，其結構由固定碼和柔性碼組成。固定碼主要用來描述零件的綜合信息，如類別、材料和總體尺寸等；柔性碼主要用來描述零件各部分詳細信息，如形位公差、尺寸精度等。

本系統采用柔性分類編碼，編碼結構由刀具類碼、參數代碼、輔碼以及姐妹碼組成。其中，刀具類碼反映刀具所屬類別，參數代碼反映對應的特征參數，輔碼反映刀具結構、切削精度、材料等屬性，姐妹碼用來區分對應相同類別刀具。該系統的基本編碼結構如表1所示。

（3）代碼的自動生成。刀具編碼的生成與使用，最重要的就是回收與再次利用。在整個管理過程中，刀具的代碼會插入、刪除和修改，如果刪除或未利用的代碼不生成，就會留有很多代碼空余，影響代碼利用率，進而代碼無限增大，超出范圍值，甚至導致數據庫字段溢出，系統出錯崩潰。所以，必須采取合適的方法對未利用的代碼實現回收，其基本方案如圖4所示。

3.基于改進貝葉斯算法的工序-刀具流調度

刀具作為數控加工過程的重要組成部分，其合理的調配與否將直接關系到任務的加工效率以及生產成本。在實際生產加工過程中，刀柄相對刀頭更加昂貴與稀缺，因此，在實際的調度過程中，實現對刀柄的調度才能降低刀具成本，提高刀具利用率。在這種環境下，尋求一種合適的工序與刀具集成調度方案能極大程度上降低加工成本，提高生產效率。所以，在數控加工過程中，加工工序的合理排序與刀柄資源的合理調配缺一不可，兩者都是制約企業發展的關鍵因素。

（1）改進貝葉斯算法。由于傳統算法在求解類似最優解問題的過程中，存在著收斂速度慢，陷入局部最優解的缺點，本系統采用改進貝葉斯算法來實現對刀具流和工序流的集成優化，以歷史運行經驗為初始解群，針對該算法的每一代解集，構建基于變量取值的概率描述模型——改進貝葉斯網絡，然后以所構建的模型產生新的可行解用以組成下一代解群。

圖3 刀具編碼準則

圖4 代碼自動回收流程

表1 刀具編碼方案

（2）算法實現。根據柔性制造系統中工序流和刀具流之間具有一定邏輯關系組成的層次結構，可以引入一種分層的貝葉斯網絡模型進行表示與識別，其結構區如圖5所示。

4.在線監測

在數控加工中心的切削加工過程中，刀具的狀態是影響加工質量和加工效率的關鍵性因素，刀具的磨損狀態、破損狀態，將直接影響刀具的加工精度，進而導致加工工件表面粗糙度和尺寸精度的急劇降低。所以，在自動化生產加工車間，刀具狀態的在線監測尤其重要。本系統采用計算機視覺檢測的方法，由硬件和軟件兩部分組成，硬件部分對待測得刀具進行數據采集，軟件部分對所得數據進行分析處理，得倒對應的磨損參數，其主要軟硬件需求如圖6所示。

圖5 分層貝葉斯優化算法流程

（1）監測硬件部分。在切削加工過程中，刀具的在線檢測尤為重要。而計算機視覺檢測方法的硬件部分需要采集清晰的圖像傳入計算機進行處理，圖像獲取的越清晰，所得圖像越多，速度越快，越能形成準確可靠的刀具磨損數據，進而分析得到對應規則的磨損值。圖像獲取方法是在CCD 工業相機下，利用光學放大鏡調整相機的焦距，得到清晰的刀具磨損區域圖像，然后通過圖像采集卡存入計算機中。其監測系統的原理圖如圖7所示。

（2）監測軟件部分。將所傳輸的圖片進行分析處理，形成規范的管理和統計，是在線監測軟件的基本任務。其基本過程是將獲取的圖像傳入計算機中，得到刀具在同一位置不同加工時間的磨損區域圖像，然后從圖像處理軟件中得到刀具磨損相對值。

圖6 在線檢測軟硬件需求

圖7 監測系統原理

用對應的圖像處理軟件確定圖像的標尺，分析圖片的曲面效應所產生的誤差。然后通過標尺的標準值以及刀具的測量值，得出刀具的實際磨損量。與未使用的刀具磨損量進行對比，得出對應的結果。磨損監測整體流程圖如圖8所示。

5.智能管理系統

本系統采用基于C#+EXT.NET技術的B/S三層框架結構，采用Visual Studio2010軟件開發程序，SQL Server2008作為數據庫服務器，Win7環境下運行。為提高數控加工中心刀具的利用率、減少研發時間、提高企業的管理水平、促進企業的自動化、信息化建設，該智能管理系統主要實現庫存管理、刀具采購、在線監測和系統管理等多個功能，系統功能結構如圖9所示。

6.結語

圖8 磨損監測整體流程

圖9 系統功能結構

智能切削刀具在線監測系統對自動化數控加工制造有著重大作用。本系統通過對加工過程中刀具視覺在線監測，得到對應的刀具磨損參數，通過機床關鍵部位安裝的傳感器，實現數據的實時傳輸，通過以太網傳輸到智能管理系統，最后對在線視覺監控和實時傳輸數據進行分析與整理，完成對個體采購、入庫編碼、在線監測維護到報廢的全生命周期刀具生命全周期進行在線監測和管理，極大的提高了企業生產效率，降低成本、促進企業的自動化、信息化建設，對加工車間實現自動化具有重要意義。（陜西省工業科技攻關項目，編號：2016GY-024，名稱：整體結構刀具虛擬設計與快速制造關鍵技術研究）