CN106054814A - 基于图像灰度的计算机辅助加工方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于计算机辅助机器人加工领域，具体涉及一种基于图像灰度的计算机辅助加工方法，包括以下步骤：第一步，获得可以表征待加工工件表面信息的灰度图片；第二步，根据工件灰度图片设定工件加工的刀痕矩阵；第三步，选取加工刀具类型，并根据选取的加工刀具类型对刀痕矩阵进行滤波修正；第四步，根据加工工件特征选择加工刀具的加工路径；第五步，以上述步骤获得的数据为基础设置工业机器人加工参数，生成加工程序。本发明可以根据用户的加工目的来调节加工工艺参数，且可以直接生成应用于工业机器人的作业程序，做到完全离线编程，用户接口友好，易用性强。

Description

基于图像灰度的计算机辅助加工方法

技术领域

本发明属于计算机辅助机器人加工领域，具体涉及一种基于图像灰度的计算机辅助加工方法。

背景技术

随着机器人技术的不断成熟和完善，机器人被广泛应用于各个领域。然而，在机器人雕刻、铣削、抛光、打磨、表面加工处理等场合，由于大型工件具有曲面复杂度高，形态多变等特点，在实际作业时，需要对机器人的每个作业点的精确位置编程，如果采用人工手动编程，一次编程调试作业往往需要数天甚至更长，费时费力且无法保证精度。

研究开发一种可以利用计算机辅助进行复杂曲面离线编程的软件算法，以解决上述问题。目前国内从事此类软件算法研发的企业较少，普遍存在如下的难题：

(1)此类算法软件大部分基于3D模型，易用性不强，扩展性差；

(2)此类算法软件大多适用于数控机床等设备，对工业机器人支持不够；

(3)此类算法软件大多无法适配多种加工工艺。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的目的在于：提供一种基于图像灰度的计算机辅助加工方法，可以根据用户的加工目的来调节加工工艺参数，且可以直接生成应用于工业机器人的作业程序，做到完全离线编程，用户接口友好，易用性强。

本发明为解决其技术问题所采用的技术方案为：

所述基于图像灰度的计算机辅助加工方法，包括以下步骤：

第一步，获得可以表征待加工工件表面信息的灰度图片；

第二步，根据工件灰度图片设定工件加工的刀痕矩阵；

第三步，选取加工刀具类型，并根据选取的加工刀具类型对刀痕矩阵进行滤波修正；

第四步，根据加工工件特征选择加工刀具的加工路径；

第五步，以上述步骤获得的数据为基础设置机器人加工参数，生成加工程序。

其中，优选方案为：

所述刀痕矩阵的生成过程如下：

接收到第一步所述的灰度图片之后，分析该图片的像素的宽、高信息，结合用户设定的工件尺寸的宽、高信息，并根据“图片的宽高像素数”与“工件的宽高毫米数”的比例，决定每毫米的工件需要加工多少“像素”，即需要加工多少“刀痕”，形成一个完整的刀痕矩阵数据库。

所述第三步中滤波修正原理为：

定义加工刀具底端能够与工件接触的部分为刀刃，刀具底端中心为尖端刃，其余部分为辅助刃，尖端刃自顶向下接近加工点(X0,Y0,Z0)时，其中X0和Y0表征该加工点在平面中的坐标，Z0表征尖端刃加工高度，计算辅助刃所覆盖的加工点，尖端刃加工(X0,Y0,Z0)点时，辅助刃会损害其覆盖的加工点的原始加工内容，计算辅助刃对其覆盖加工点的最大损伤量，记录该损伤量为ΔZ，ΔZ为Z0与辅助刃当前覆盖加工点最低加工高度之差，如果ΔZ≥0，则进行修正，修正后的尖端刃加工点为(X0,Y0,Z0+ΔZ)。

所述加工刀具包括球头刀、平头铣刀和圆角平头刀，加工时，根据加工需求进行选择。

所述球头刀滤波修正过程如下：

所述球头刀刀柄直径为D，球头半径为r，r＝D/2，定义球头刀刀具底端能够与工件接触的部分为刀刃，刀具底端中心为尖端刃，其余部分为辅助刃，当刀具的尖端刃加工的位置所在的空间坐标点为(X0，Y0，Z0)时，其中，X0和Y0表征该加工点在平面中的坐标，Z0表征尖端刃加工高度，辅助刃加工的位置所在的空间坐标点为(X，Y，Z)，需同时满足关系式(1)和关系式(2)

${(X-X_0)}^2+{(Y-Y_0)}^2\≤{\left(\frac{D}{2}\right)}^2---\left(1\right)$

$Z=(Z_0+r)-\sqrt{r^2-{(X-X_0)}^2-{(Y-Y_0)}^2}---\left(2\right).$

所述平头铣刀滤波修正过程如下：

所述平头铣刀刀柄直径为D，定义平头铣刀刀具底端能够与工件接触的部分为刀刃，刀具底端中心为尖端刃，其余部分为辅助刃，当刀具的尖端刃加工的位置所在的空间坐标点为(X0，Y0，Z0)时，其中X0和Y0表征该加工点在平面中的坐标，Z0表征尖端刃加工高度，辅助刃加工的位置所在的空间坐标点为(X，Y，Z)，需同时满足关系式(3)和关系式(4)

${(X-X_0)}^2+{(Y-Y_0)}^2\≤{\left(\frac{D}{2}\right)}^2---\left(3\right)$

Z＝Z₀ (4)。

所述圆角平头刀滤波修正过程如下：

所述圆角平头刀刀柄直径为D，圆角半径为r，定义圆角平头刀刀具底端能够与工件接触的部分为刀刃，刀具底端中心为尖端刃，其余部分为辅助刃，当刀具的尖端刃加工的位置所在的空间坐标点为(X0，Y0，Z0)时，其中X0和Y0表征该加工点在平面中的坐标，Z0表征尖端刃加工高度，辅助刃加工的位置所在的空间坐标点为(X，Y，Z)，存在以下两种情况，如果X，Y满足等式(5)

${(X-X_0)}^2+{(Y-Y_0)}^2\≤{(\frac{D}{2}-r)}^2---\left(5\right)$

则Z满足等式(6)

Z＝Z₀ (6)

如果X，Y满足等式(7)

${(X-X_0)}^2+{(Y-Y_0)}^2>{(\frac{D}{2}-r)}^2---\left(7\right)$

则Z满足等式(8)

$Z=(Z_0+r)-\sqrt{r^2-{(\sqrt{{(X-X_0)}^2+{(Y-Y_0)}^2}-(\frac{D}{2}-r\left)\right)}^2}---\left(8\right).$

所述加工刀具的加工路径为横向加工、竖向加工或斜向加工，每一种加工路径都可最终做到全工件覆盖，满足不同的加工扫描需求。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明可以根据用户的加工目的来调节加工工艺参数，且可以直接生成应用于工业机器人的作业程序，做到完全离线编程，用户接口友好，易用性强。由图片灰度作为数据来源，实现了由灰度图、工具类型来决定加工轨迹的算法运算，解决了现有机器人在雕刻、抛光、打磨、去毛刺等领域对于大型工件加工在工业机器人端编程工作量巨大、编程精度不高的问题，提高了产品的生产加工效率，提升了产品质量，可应用于工业产品加工。

附图说明

图1为本发明在机器人工件加工中的应用示意图。

图2为本发明算法的处理流程图。

图3为本发明球头刀、平头铣刀、圆角平头刀结构示意图。

图4为本发明设定工件宽高毫米数的示意图。

图5为本发明的三种加工路径规划的示意图。

图6为本发明的滤波算法示意图。

图中：1、工业机器人；2、机器人末端工装夹具；3、加工刀具；4、工件。

具体实施方式

下面结合附图对本发明实施例做进一步描述：

实施例1：

如图1-2所示，所述基于图像灰度的计算机辅助加工方法，包括以下步骤：

第一步，获得可以表征待加工工件4表面信息的灰度图片；

第二步，根据工件4灰度图片设定工件4加工的刀痕矩阵；

第三步，选取加工刀具3类型，并根据选取的加工刀具类型对刀痕矩阵进行滤波修正；

第四步，根据加工工件4特征选择加工刀具3的加工路径；

第五步，以上述步骤获得的数据为基础设置工业机器人1加工参数，生成加工程序。

工业机器人1加工参数设置环节，可以设置工业机器人1加工时所使用的基坐标号、工具号、加工线速度、机器人末端工装夹具2位姿等参数，此处设置的参数可以直接在最后生成的工业机器人1程序中直观的体现出来，最后就可以根据以上设置生成加工程序，在工业机器人1上完成自动加工作业。加工时，加工刀具3通过机器人末端工装夹具2固定在工业机器人1上，然后通过加工程序控制工业机器人1上加工刀具3的刀痕矩阵和加工路径，对工件4表面进行加工。

如图3所示，加工刀具包括球头刀、平头铣刀和圆角平头刀，加工时，根据加工需求进行选择。

如图4所示，刀痕矩阵的生成过程如下：

接收到第一步所述的灰度图片之后，分析该图片的像素的宽W、高L信息，结合用户设定的工件4尺寸的宽A、高B信息，并根据“图片的宽高像素数”与“工件4的宽高毫米数”的比例，决定每毫米的工件4需要加工多少“像素”，即需要加工多少“刀痕”，形成一个完整的刀痕矩阵数据库。

如图5所示，加工刀具3的加工路径为横向加工、竖向加工或斜向加工，每一种加工路径都可最终做到全工件4覆盖，满足不同的加工扫描需求。

如图6所示，以球头刀为例说明第三步中滤波修正原理：

定义球头刀底端能够与工件4接触的部分为刀刃，球头刀底端中心为尖端刃，其余部分为辅助刃，图6-1为球头刀加工范围内的XY坐标平面的俯视图，此时刀具的刀柄呈现一个圆圈，图6-2为球头刀加工范围主视图，此时每一个待加工的点被描述为Z方向上的小线段组成的矩阵，每个点的加工高度不同则线段的长度也不同，球头刀的尖端自上而下的接近线段的顶端，完成该作业点的加工作业。

图6-3为球头刀加工范围内XZ平面的侧视图，当球头刀刀尖自顶向下接近P0(X0,Y0,Z0)加工点时，在X方向上，其辅助刃会覆盖到P-2,P-1,P+1,P+2等四个点(根据加工点的密度不同，以及刀柄的直径不同，覆盖点的个数会不同)，实际在加工P0点时，P-2，P-1,P+1三个点的原始加工内容被球头刀的辅助刃所损害，这样就会造成最后加工结果的损伤，不满足加工需求。为了保证刀具的辅助刃不损害周围的加工点的内容，就需要计算出在刀柄直径覆盖的范围内，即图6-1所示范围，所有可能的点的损伤量。然后做排序得到最大的一个损害量的值，图6-3中球头刀辅助刃对P+1点的损害值最大，记录该损害值为ΔZ。

如图6-4所示，为了保证在实际加工过程中不产生此损害，于是对当前加工点(X0,Y0,Z0)进行修正，修正后的加工点为(X0,Y0,Z0+ΔZ)，其中ΔZ≥0。此滤波运算涉及到加工范围内的每一个点，且根据加工刀具3形状的不同，加工点密度的不同，以刀柄直径的不同，最后得到的运算结果也不同，并直接影响工件4的最后加工的效果，最后形成一个新的完整的刀痕矩阵。

其中，球头刀滤波修正过程如下：

假设球头刀刀柄直径为D，球头半径为r，r＝D/2，定义球头刀刀具底端能够与工件4接触的部分为刀刃，刀具底端中心为尖端刃，其余部分为辅助刃，当刀具的尖端刃加工的位置所在的空间坐标点为(X0，Y0，Z0)时，其中，X0和Y0表征该加工点在平面中的坐标，Z0表征尖端刃加工高度，辅助刃加工的位置所在的空间坐标点为(X，Y，Z)，需同时满足关系式(1)和关系式(2)

${(X-X_0)}^2+{(Y-Y_0)}^2\≤{\left(\frac{D}{2}\right)}^2---\left(1\right)$

$Z=(Z_0+r)-\sqrt{r^2-{(X-X_0)}^2-{(Y-Y_0)}^2}---\left(2\right).$

所述平头铣刀滤波修正过程如下：

所述平头铣刀刀柄直径为D，定义平头铣刀刀具底端能够与工件4接触的部分为刀刃，刀具底端中心为尖端刃，其余部分为辅助刃，当刀具的尖端刃加工的位置所在的空间坐标点为(X0，Y0，Z0)时，其中X0和Y0表征该加工点在平面中的坐标，Z0表征尖端刃加工高度，辅助刃加工的位置所在的空间坐标点为(X，Y，Z)，需同时满足关系式(3)和关系式(4)

${(X-X_0)}^2+{(Y-Y_0)}^2\≤{\left(\frac{D}{2}\right)}^2---\left(3\right)$

Z＝Z₀ (4)。

所述圆角平头刀滤波修正过程如下：

所述圆角平头刀刀柄直径为D，圆角半径为r，定义圆角平头刀刀具底端能够与工件4接触的部分为刀刃，刀具底端中心为尖端刃，其余部分为辅助刃，当刀具的尖端刃加工的位置所在的空间坐标点为(X0，Y0，Z0)时，其中X0和Y0表征该加工点在平面中的坐标，Z0表征尖端刃加工高度，辅助刃加工的位置所在的空间坐标点为(X，Y，Z)，存在以下两种情况，如果X，Y满足等式(5)

${(X-X_0)}^2+{(Y-Y_0)}^2\≤{(\frac{D}{2}-r)}^2---\left(5\right)$

则Z满足等式(6)

Z＝Z₀ (6)

如果X，Y满足等式(7)

${(X-X_0)}^2+{(Y-Y_0)}^2>{(\frac{D}{2}-r)}^2---\left(7\right)$

则Z满足等式(8)

$Z=(Z_0+r)-\sqrt{r^2-{(\sqrt{{(X-X_0)}^2+{(Y-Y_0)}^2}-(\frac{D}{2}-r\left)\right)}^2}---\left(8\right).$

Claims (8)

1.一种基于图像灰度的计算机辅助加工方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步，获得可以表征待加工工件(4)表面信息的灰度图片；

第二步，根据工件(4)灰度图片设定工件(4)加工的刀痕矩阵；

第三步，选取加工刀具类型，并根据选取的加工刀具类型对刀痕矩阵进行滤波修正；

第四步，根据加工工件(4)特征选择加工刀具的加工路径；

第五步，以上述步骤获得的数据为基础设置工业机器人(1)加工参数，生成加工程序。

2.根据权利要求1所述的基于图像灰度的计算机辅助加工方法，其特征在于，所述刀痕矩阵的生成过程如下：

接收到第一步所述的灰度图片之后，分析该图片的像素的宽、高信息，结合用户设定的工件(4)尺寸的宽、高信息，并根据“图片的宽高像素数”与“工件(4)的宽高毫米数”的比例，决定每毫米的工件(4)需要加工多少“像素”，即需要加工多少“刀痕”，形成一个完整的刀痕矩阵数据库。

3.根据权利要求1所述的基于图像灰度的计算机辅助加工方法，其特征在于，所述第三步中滤波修正原理为：

定义加工刀具底端能够与工件(4)接触的部分为刀刃，刀具底端中心为尖端刃，其余部分为辅助刃，尖端刃自顶向下接近加工点(X0,Y0,Z0)时，其中X0和Y0表征该加工点在平面中的坐标，Z0表征尖端刃加工高度，计算辅助刃所覆盖的加工点，尖端刃加工(X0,Y0,Z0)点时，辅助刃会损害其覆盖的加工点的原始加工内容，计算辅助刃对其覆盖加工点的最大损伤量，记录该损伤量为ΔZ，ΔZ为Z0与辅助刃当前覆盖加工点最低加工高度之差，如果ΔZ≥0，则进行修正，修正后的尖端刃加工点为(X0,Y0,Z0+ΔZ)。

4.根据权利要求1所述的基于图像灰度的计算机辅助加工方法，其特征在于，所述加工刀具包括球头刀、平头铣刀和圆角平头刀。

5.根据权利要求4所述的基于图像灰度的计算机辅助加工方法，其特征在于，所述球头刀滤波修正过程如下：

所述球头刀刀柄直径为D，球头半径为r，r＝D/2，定义球头刀刀具底端能够与工件(4)接触的部分为刀刃，刀具底端中心为尖端刃，其余部分为辅助刃，当刀具的尖端刃加工的位置所在的空间坐标点为(X0，Y0，Z0)时，其中，X0和Y0表征该加工点在平面中的坐标，Z0表征尖端刃加工高度，辅助刃加工的位置所在的空间坐标点为(X，Y，Z)，需同时满足关系式(1)和关系式(2)

${(X-X_0)}^2+{(Y-Y_0)}^2\≤{\left(\frac{D}{2}\right)}^2---\left(1\right)$

$Z=(Z_0+r)-\sqrt{r^2-{(X-X_0)}^2-{(Y-Y_0)}^2}---\left(2\right).$

6.根据权利要求4所述的基于图像灰度的计算机辅助加工方法，其特征在于，所述平头铣刀滤波修正过程如下：

所述平头铣刀刀柄直径为D，定义平头铣刀刀具底端能够与工件(4)接触的部分为刀刃，刀具底端中心为尖端刃，其余部分为辅助刃，当刀具的尖端刃加工的位置所在的空间坐标点为(X0，Y0，Z0)时，其中X0和Y0表征该加工点在平面中的坐标，Z0表征尖端刃加工高度，辅助刃加工的位置所在的空间坐标点为(X，Y，Z)，需同时满足关系式(3)和关系式(4)

${(X-X_0)}^2+{(Y-Y_0)}^2\≤{\left(\frac{D}{2}\right)}^2---\left(3\right)$

Z＝Z₀ (4)。

7.根据权利要求4所述的基于图像灰度的计算机辅助加工方法，其特征在于，所述圆角平头刀滤波修正过程如下：

所述圆角平头刀刀柄直径为D，圆角半径为r，定义圆角平头刀刀具底端能够与工件(4)接触的部分为刀刃，刀具底端中心为尖端刃，其余部分为辅助刃，当刀具的尖端刃加工的位置所在的空间坐标点为(X0，Y0，Z0)时，其中X0和Y0表征该加工点在平面中的坐标，Z0表征尖端刃加工高度，辅助刃加工的位置所在的空间坐标点为(X，Y，Z)，存在以下两种情况，如果X，Y满足等式(5)

${(X-X_0)}^2+{(Y-Y_0)}^2\≤{(\frac{D}{2}-r)}^2---\left(5\right)$

则Z满足等式(6)

Z＝Z0 (6)

如果X，Y满足等式(7)

${(X-X_0)}^2+{(Y-Y_0)}^2>{(\frac{D}{2}-r)}^2---\left(7\right)$

则Z满足等式(8)

$Z=(Z_0+r)-\sqrt{r^2-{(\sqrt{{(X-X_0)}^2+{(Y-Y_0)}^2}-(\frac{D}{2}-r\left)\right)}^2}---\left(8\right).$

8.根据权利要求1所述的基于图像灰度的计算机辅助加工方法，其特征在于，加工刀具的加工路径为横向加工、竖向加工或斜向加工。