CN110597185A - 一种基于特征库的复杂曲面零件机械臂加工系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明适用于曲面零件加工技术领域，提供了一种基于特征库的复杂曲面零件机械臂加工系统，包括：特征数据库，预存有若干复杂曲面和/或复杂曲面单元的特征数据；匹配处理模块，用于获取待加工的零件曲面特征，并与所述特征数据库中的特征数据进行匹配；信息处理模块，用于根据所述匹配到的复杂曲面和/或复杂曲面单元的单元，生成零件的加工数据信息；数据获取模块，用于获取所述复杂曲面零件的加工数据信息；仿真修正模块，用于仿真加工所述零件，并对加工数据信息进行修正；执行模块，用于根据所述信息处理模块提供的加工数据控制所述机械臂加工处理。本发明还相应的提供一种加工方法。借此，本发明基于特征库数据可以高效的对复杂曲面零件进行加工。
Description
技术领域
本发明涉及复杂曲面零件加工技术领域，尤其涉及一种基于特征库的复杂曲面零件机械臂加工系统和方法。
背景技术
复杂曲面机械零件应用领域广泛，但是现有的复杂曲面零件铣削加工工艺复杂、加工精度低、加工效率低，因此提高复杂曲面铣削加工效率、有效配置加工制造资源、对加工制造工艺过程进行优化、增强加工环节管控能力、降低加工成本和信息化成本等均向云制造模式下复杂曲面加工提出了迫切需求。随着智能制造、云制造和工业机器人等技术的研究发展，通过机械臂铣削加工实现针对具有不同体型、复杂面型、高曲率变化等特征的复杂曲面零件的高效率加工是提高复杂曲面加工的重要手段，是实现复杂曲面高效率加工的发展趋势。但是现有针对机械臂直接进行铣削加工的研究较少，机械臂铣削加工工艺过程中信息数据链不完整，而且传统的多轴数控铣削加工中通过CAM技术生成的刀轨文件无法直接应用于机械臂加工环境，现有机械臂加工研究中，只能针对专一型号或面型的复杂曲面零件进行铣削加工，难以实现针对不同型号和面型的普适性铣削加工，因此机械臂直接进行复杂曲面铣削加工的技术问题亟待解决。
综上可知，现有技术在实际使用上显然存在不便与缺陷，所以有必要加以改进。
发明内容
针对上述的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于特征库的复杂曲面零件机械臂加工系统和方法，其可以基于特征库数据高效的对复杂曲面零件进行加工。
为了实现上述目的，本发明提供一种基于特征库的复杂曲面零件机械臂加工系统，所述系统包括：
特征数据库，预存有若干复杂曲面和/或复杂曲面单元的特征数据，用于提供相似曲面的加工参考数据；
匹配处理模块，用于获取待加工的零件曲面特征，并与所述特征数据库中的特征数据进行匹配，若匹配到至少一最接近的复杂曲面和/或复杂曲面单元，则交由信息处理模块处理，否则交由数据获取模块处理；
信息处理模块，用于根据所述匹配到的复杂曲面和/或复杂曲面单元的单元，生成零件的加工数据信息，并将所述加工数据信息转换为机械臂可执行的机器指令；
数据获取模块，用于获取所述复杂曲面零件的加工数据信息；
仿真修正模块，用于根据所述信息处理模块提供的机器指令仿真加工所述零件，并根据仿真过程及结果对零件的加工数据信息进行调整或修改，并将修改后的加工数据信息返回至所述信息处理模块；
执行模块，用于根据所述信息处理模块提供的加工数据控制所述机械臂加工处理。
根据本发明的基于特征库的复杂曲面零件机械臂加工系统，所述特征数据库中的复杂曲面和/或复杂曲面单元中的数据包括含有点特征、线特征、面特征的边界特征信息。
根据本发明的基于特征库的复杂曲面零件机械臂加工系统，所述匹配处理模块，包括：
第一特征提取单元，用于根据已有区域划分识别曲面区域的特征线，所述特征线包括边界线和内部关键特征线；
区域分割单元，用于根据曲面区域的曲率特性，将曲面区域分割构成曲率域图；
第一特征提取单元，用于在曲率域图的凹凸区域获取内部特征线；
识别单元，用于构建特征线和曲率域曲面的拓扑关系，并利用进化算法识别曲面特征。
本发明还提供一种基于特征库的复杂曲面零件机械臂加工方法，所述方法包括以下步骤：
A、预存若干复杂曲面和/或复杂曲面单元的特征数据，用于提供相似曲面的加工参考数据；
B、获取待加工的零件曲面特征，并与所述特征数据库中的特征数据进行匹配，若匹配到至少一最接近的复杂曲面和/或复杂曲面单元，则执行步骤C，否则执行步骤D；
C、根据匹配到的复杂曲面和/或复杂曲面单元的特征，生成零件的加工数据信息，并将所述加工数据信息转换为机械臂可执行的机器指令，然后执行步骤E；
D、获取所述复杂曲面零件的加工数据信息，并执行步骤C；
E、根据所述信息处理模块提供的机器指令仿真加工所述零件，并根据仿真过程及结果对零件的加工数据信息进行调整或修改，并将修改后的加工数据信息返回；
F、根据所述步骤C确认提供的加工数据控制所述机械臂加工处理。
根据本发明的基于特征库的复杂曲面零件机械臂加工方法，所述特征数据库中的复杂曲面和/或复杂曲面单元中的数据包括含有点特征、线特征、面特征的边界特征信息。
根据本发明的基于特征库的复杂曲面零件机械臂加工方法，所述步骤B进一步包括：
B1、根据已有区域划分识别曲面区域的特征线，所述特征线包括边界线和内部关键特征线；
B2、根据曲面区域的曲率特性，将曲面区域分割构成曲率域图；
B3、第一特征提取单元，用于在曲率域图的凹凸区域获取内部特征线；
B4、构建特征线和曲率域曲面的拓扑关系，并利用进化算法识别曲面特征。
本发明适用于曲面零件加工技术领域，提供了一种基于特征库的复杂曲面零件机械臂加工系统，包括：特征数据库，预存有若干复杂曲面和/或复杂曲面单元的特征数据；匹配处理模块，用于获取待加工的零件曲面特征，并与所述特征数据库中的特征数据进行匹配；信息处理模块，用于根据所述匹配到的复杂曲面和/或复杂曲面单元的单元，生成零件的加工数据信息；数据获取模块，用于获取所述复杂曲面零件的加工数据信息；仿真修正模块，用于仿真加工所述零件，并对加工数据信息进行修正；执行模块，用于根据所述信息处理模块提供的加工数据控制所述机械臂加工处理。本发明还相应的提供一种加工方法。借此，本发明基于特征库数据可以高效的对复杂曲面零件进行加工。
附图说明
图1是本发明的系统结构示意图；
图2是本发明一实施例的匹配处理模块的结构示意图；
图3是本发明的方法流程图；
图4是本发明的匹配处理步骤流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参见图1，本发明提供了一种基于特征库的复杂曲面零件机械臂加工系统，所述系统包括特征数据库10、匹配处理模块20、信息处理模块30、数据获取模块40、仿真修正模块50和执行模块60：
特征数据库10，预存有若干复杂曲面和/或复杂曲面单元的特征数据，用于提供相似曲面的加工参考数据。
具体的说，无论是复杂曲面或复杂曲面单元的特征均包括含有点特征、线特征、面特征的边界特征信息。
匹配处理模块20，用于获取待加工的零件曲面特征，并与所述特征数据库中的特征数据进行匹配，若匹配到至少一最接近的复杂曲面和/或复杂曲面单元，则交由信息处理模块处理，否则交由数据获取模块40处理。
本发明所述的复杂曲面单元实际上是针对一些复杂曲面的分割，使得这些子单元的特征相对简单，以便于后续数据的采集及指令的转化。也更适于在大的复杂曲面难以匹配的情况下，分割匹配。
信息处理模块30，用于根据所述匹配到的复杂曲面和/或复杂曲面单元的单元，生成零件的加工数据信息，并将所述加工数据信息转换为机械臂可执行的机器指令。
数据获取模块40，用于获取所述复杂曲面零件的加工数据信息。该数据获取模块40是用于特征数据库10中不存在匹配的复杂曲面零件信息时，基于该数据获取模块40直接获取加工零件的特征，该计算获取相对复杂，且现有技术已披露诸多方法，故本发明不再赘述。
仿真修正模块50，用于根据所述信息处理模块提供的机器指令仿真加工所述零件，并根据仿真过程及结果对零件的加工数据信息进行调整或修改，并将修改后的加工数据信息返回至所述信息处理模块。
执行模块60，用于根据所述信息处理模块提供的加工数据控制所述机械臂加工处理。
本发明的一具体实施例中，结合图2，所述匹配处理模块20包括：
第一特征提取单元21，用于根据已有区域划分识别曲面区域的特征线，所述特征线包括边界线和内部关键特征线；
区域分割单元22，用于根据曲面区域的曲率特性，将曲面区域分割构成曲率域图；
第一特征提取单元23，用于在曲率域图的凹凸区域获取内部特征线；
识别单元24，用于构建特征线和曲率域曲面的拓扑关系，并利用进化算法识别曲面特征。
本发明基于特征线的提取与计算，借此进行特征匹配，以获取最为接近的复杂曲面，使得零件的加工更加便利。
参见图3，本发明提供了一种基于特征库的复杂曲面零件机械臂加工方法，其可以通过如图1所示的系统实现，其包括：
步骤S301，预存若干复杂曲面和/或复杂曲面单元的特征数据，用于提供相似曲面的加工参考数据。具体的说，无论是复杂曲面或复杂曲面单元的特征均包括含有点特征、线特征、面特征的边界特征信息。
步骤S302，获取待加工的零件曲面特征，并与所述特征数据库中的特征数据进行匹配，若匹配到至少一最接近的复杂曲面和/或复杂曲面单元，则执行步骤S303，否则执行步骤S304。本发明所述的复杂曲面单元实际上是针对一些复杂曲面的分割，使得这些子单元的特征相对简单，以便于后续数据的采集及指令的转化。也更适于在大的复杂曲面难以匹配的情况下，分割匹配。
步骤S303，根据匹配到的复杂曲面和/或复杂曲面单元的特征，生成零件的加工数据信息，并将所述加工数据信息转换为机械臂可执行的机器指令，然后执行步骤S305；
步骤S304，获取所述复杂曲面零件的加工数据信息，并返回执行步骤S303。该步骤是用于特征数据库10中不存在匹配的复杂曲面零件信息时，基于数据获取模块40直接获取加工零件的特征，该计算获取相对复杂，且现有技术已披露诸多方法，故本发明不再赘述。
步骤S305，根据所述信息处理模块提供的机器指令仿真加工所述零件，并根据仿真过程及结果对零件的加工数据信息进行调整或修改，并将修改后的加工数据信息返回。
步骤S306，根据所述步骤C确认提供的加工数据控制所述机械臂加工处理。
优选的，本发明一实施例中，结合图4，步骤S302进一步包括：
步骤S3021，根据已有区域划分识别曲面区域的特征线，所述特征线包括边界线和内部关键特征线；
步骤S3022，根据曲面区域的曲率特性，将曲面区域分割构成曲率域图；
步骤S3023，在曲率域图的凹凸区域获取内部特征线；
步骤S3024，构建特征线和曲率域曲面的拓扑关系，并利用进化算法识别曲面特征。
综上所述，本发明适用于曲面零件加工技术领域，提供了一种基于特征库的复杂曲面零件机械臂加工系统，包括：特征数据库，预存有若干复杂曲面和/ 或复杂曲面单元的特征数据；匹配处理模块，用于获取待加工的零件曲面特征，并与所述特征数据库中的特征数据进行匹配；信息处理模块，用于根据所述匹配到的复杂曲面和/或复杂曲面单元的单元，生成零件的加工数据信息；数据获取模块，用于获取所述复杂曲面零件的加工数据信息；仿真修正模块，用于仿真加工所述零件，并对加工数据信息进行修正；执行模块，用于根据所述信息处理模块提供的加工数据控制所述机械臂加工处理。本发明还相应的提供一种加工方法。借此，本发明基于特征库数据可以高效的对复杂曲面零件进行加工。
当然，本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
Claims (6)
1.一种基于特征库的复杂曲面零件机械臂加工系统，其特征在于，所述系统包括：
特征数据库，预存有若干复杂曲面和/或复杂曲面单元的特征数据，用于提供相似曲面的加工参考数据；
匹配处理模块，用于获取待加工的零件曲面特征，并与所述特征数据库中的特征数据进行匹配，若匹配到至少一最接近的复杂曲面和/或复杂曲面单元，则交由信息处理模块处理，否则交由数据获取模块处理；
信息处理模块，用于根据所述匹配到的复杂曲面和/或复杂曲面单元的单元，生成零件的加工数据信息，并将所述加工数据信息转换为机械臂可执行的机器指令；
数据获取模块，用于获取所述复杂曲面零件的加工数据信息；
仿真修正模块，用于根据所述信息处理模块提供的机器指令仿真加工所述零件，并根据仿真过程及结果对零件的加工数据信息进行调整或修改，并将修改后的加工数据信息返回至所述信息处理模块；
执行模块，用于根据所述信息处理模块提供的加工数据控制所述机械臂加工处理。
2.根据权利要求1所述的基于特征库的复杂曲面零件机械臂加工系统，其特征在于，所述特征数据库中的复杂曲面和/或复杂曲面单元中的数据包括含有点特征、线特征、面特征的边界特征信息。
3.根据权利要求1或2所述的基于特征库的复杂曲面零件机械臂加工系统，其特征在于，所述匹配处理模块，包括：
第一特征提取单元，用于根据已有区域划分识别曲面区域的特征线，所述特征线包括边界线和内部关键特征线；
区域分割单元，用于根据曲面区域的曲率特性，将曲面区域分割构成曲率域图；
第一特征提取单元，用于在曲率域图的凹凸区域获取内部特征线；
识别单元，用于构建特征线和曲率域曲面的拓扑关系，并利用进化算法识别曲面特征。
4.一种基于特征库的复杂曲面零件机械臂加工方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
A、预存若干复杂曲面和/或复杂曲面单元的特征数据，用于提供相似曲面的加工参考数据；
B、获取待加工的零件曲面特征，并与所述特征数据库中的特征数据进行匹配，若匹配到至少一最接近的复杂曲面和/或复杂曲面单元，则执行步骤C，否则执行步骤D；
C、根据匹配到的复杂曲面和/或复杂曲面单元的特征，生成零件的加工数据信息，并将所述加工数据信息转换为机械臂可执行的机器指令，然后执行步骤E；
D、获取所述复杂曲面零件的加工数据信息，并执行步骤C；
E、根据所述信息处理模块提供的机器指令仿真加工所述零件，并根据仿真过程及结果对零件的加工数据信息进行调整或修改，并将修改后的加工数据信息返回；
F、根据所述步骤C确认提供的加工数据控制所述机械臂加工处理。
5.根据权利要求4所述的基于特征库的复杂曲面零件机械臂加工方法，其特征在于，所述特征数据库中的复杂曲面和/或复杂曲面单元中的数据包括含有点特征、线特征、面特征的边界特征信息。
6.根据权利要求4或5所述的基于特征库的复杂曲面零件机械臂加工方法，其特征在于，所述步骤B进一步包括：
B1、根据已有区域划分识别曲面区域的特征线，所述特征线包括边界线和内部关键特征线；
B2、根据曲面区域的曲率特性，将曲面区域分割构成曲率域图；
B3、在曲率域图的凹凸区域获取内部特征线；
B4、构建特征线和曲率域曲面的拓扑关系，并利用进化算法识别曲面特征。
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