CN118417926B - 一种圆盘轨道刀库及其换刀方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及刀库的技术领域，特别是涉及一种圆盘轨道刀库及其换刀方法，其提升了刀具定位精度、换刀效率、刀具管理精细化水平以及整体加工性能；包括：底座，底座上设置有支架，支架上转动安装有若干个传动轮；刀盘，所述刀盘转动安装在若干个传动轮上，刀盘上呈圆周阵列设置有若干个刀套；自动换刀装置，自动换刀装置安装在支架上，自动换刀装置用于对旋转至换刀处刀套上的刀具与数控机床主轴输出端的刀具进行自动更换；底座上还设置有驱动机构，用于驱动刀盘旋转；刀盘上对应每个刀套均设置有稳固机构，用于防止刀套在随刀盘旋转过程中偏移晃动；刀具磨损识别模块，用于对刀盘上的刀具进行磨损度识别，并在刀具磨损度超过预设磨损阈值时进行提示报警。

Description

一种圆盘轨道刀库及其换刀方法

技术领域

本发明涉及刀库的技术领域，特别是涉及一种圆盘轨道刀库及其换刀方法。

背景技术

随着现代加工技术的快速发展，数控机床作为其中的核心设备，其性能与效率的提升成为了研究的重点。在数控机床中，刀库作为储存和更换刀具的重要部件，其结构设计与功能实现直接关系到机床的加工能力与运行效率。圆盘轨道刀库作为一种重要的刀具存储设备，广泛应用于数控机床、加工中心等自动化设备中。圆盘轨道刀库具有存储容量大、换刀速度快、自动化程度高等优点，能够大大提高加工效率和质量。

现有的圆盘轨道刀库在刀盘高速旋转的过程中，刀套会因为惯性或离心力而发生偏移或晃动，这不仅会影响刀具的准确定位，还可能造成刀具与刀套之间的磨损，甚至引发安全事故。同时，刀具在使用过程中会产生不同程度的磨损，严重影响刀具寿命和加工精度，传统依赖人工目视检测或定期更换的方式无法做到实时监控和精准预测刀具磨损情况，导致过早更换造成资源浪费，或未能及时更换导致刀具失效，进而引发质量问题甚至机床损坏。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种提升了刀具定位精度、换刀效率、刀具管理精细化水平以及整体加工性能的圆盘轨道刀库及其换刀方法。

第一方面，本发明提供了一种圆盘轨道刀库，包括：

底座，所述底座上设置有支架，所述支架上转动安装有若干个传动轮；

刀盘，所述刀盘转动安装在若干个传动轮上，所述刀盘上呈圆周阵列设置有若干个刀套；

自动换刀装置，所述自动换刀装置安装在支架上，所述自动换刀装置用于对旋转至换刀处刀套上的刀具与数控机床主轴输出端的刀具进行自动更换；

所述底座上还设置有驱动机构，用于驱动刀盘旋转；所述刀盘上对应每个刀套均设置有稳固机构，用于防止刀套在随刀盘旋转过程中偏移晃动；

刀具磨损识别模块，用于对刀盘上的刀具进行磨损度识别，并在刀具磨损度超过预设磨损阈值时进行提示报警。

进一步地，所述驱动机构包括伺服驱动电机和链条，所述伺服驱动电机固定安装在底座上，若干个所述传动轮分散在刀盘的圆周外壁上，用于支撑所述刀盘沿自身轴线旋转，所述伺服驱动电机依靠链条驱动刀盘旋转。

进一步地，所述稳固机构包括固定安装在刀盘上的固定件和两个夹爪，两个夹爪的中部均通过连接轴转动且对称安装在固定件上，两个所述夹爪与刀套接触的一端均设置有弧形槽，用于与刀套外壁贴合；

两个所述夹爪未与刀套接触的一端依靠弹簧弹性连接，所述弹簧始终处于压缩状态。

另一方面，本申请还提供了一种圆盘轨道刀库换刀方法，所述方法包括：

接收换刀指令，并对换刀指令进行要素提取，获得本次加工任务的刀具影响参数以及目标刀具；

将所述刀具影响参数输入至预先构建的刀具磨损影响分析模型中，获得本次加工任务对所述目标刀具造成的加工磨损系数；

利用安装在支架上的图像采集设备，对目标刀具进行实时图像采集，获得所述目标刀具的实时图像数据；

调取所述目标刀具的初始图像数据，并根据所述目标刀具的实时图像数据以及初始图像数据，计算得到所述目标刀具的实时磨损度；

将所述目标刀具的实时磨损度和本次加工任务的加工磨损系数同时输入至预先构建的刀具磨损预测模型中，获得所述目标刀具在本次加工任务完成后的预估磨损度；

响应于预估磨损度超过预设磨损阈值，则提示操作人员目标刀具磨损严重，需进行替换；

响应于预估磨损度未超过预设磨损阈值，则通过驱动机构控制刀盘旋转，直至所述目标刀具所在刀套转至自动换刀装置，由自动换刀装置将所述目标刀具转移并安装至数控机床主轴输出端；

进一步地，所述刀具影响参数包括加工时长、零件材质、切削参数、加工复杂度和环境条件。

进一步地，所述刀具磨损影响分析模型的构建方法包括：

收集历史加工数据，包括加工时长、零件材质、切削参数、刀具类型、刀具寿命和刀具磨损量；

对收集到的数据进行筛选、去重、异常值检测和修正；

对处理后的数据进行特征提取，提取出与刀具磨损相关的特征；

将提取的特征划分为训练集、验证集和测试集；

选择机器学习模型作为刀具磨损影响分析模型的基础，所述机器学习模型包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络；

使用训练集对刀具磨损影响分析模型进行迭代训练，更新模型参数；

在验证集上评估刀具磨损影响分析模型的预测性能；

在测试集上再次验证模型性能；

将训练好的模型封装成易于调用的模块，集成到圆盘轨道刀库换刀系统的软件中。

进一步地，所述刀具磨损预测模型的构建方法包括：

收集不同刀具在不同加工条件下的实际使用数据，包括刀具类型、初始状态参数、加工任务参数、刀具使用过程中的磨损记录以及对应的刀具图像数据；

对收集到的数据进行清洗，去除异常值、缺失值数据，并对数值型数据进行标准化处理；

将处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集；

选择深度学习模型作为刀具磨损预测模型的基础架构，所述深度学习模型包括线性回归、支持向量机、决策树、随机森林和神经网络；

利用训练集对刀具磨损预测模型进行训练，使用验证集进行交叉验证，利用测试集对训练好的模型进行性能评估；

将训练好的磨损预测模型封装，并集成到系统中。

进一步地，提示操作人员目标刀具磨损严重的方法包括视觉警示、声音警示和系统通知。

进一步地，所述预设磨损阈值的设定影响因素包括刀具材料和设计特性、加工任务要求、安全性考虑、经验和历史数据以及制造商建议。

与现有技术相比本发明的有益效果为：刀盘上对应每个刀套的稳固机构能在刀盘旋转过程中有效防止刀套偏移晃动，确保刀具始终处于准确位置，不仅有利于提高刀具定位精度，避免因定位不准导致的加工质量问题，还能减少刀具与刀套间的不必要的磨损，延长刀具和刀套的使用寿命，降低维护成本，提升整个刀库系统的运行安全性，减少因刀具意外松脱引发的安全事故风险；配备自动换刀装置，使得刀具更换过程实现自动化，显著提高了换刀效率，减少了非生产时间，有助于提升整体加工效率；自动换刀装置能够精确地将旋转至换刀位置的刀具与数控机床主轴输出端的刀具进行快速、准确的更换，避免了人工操作可能带来的误差和延误，进一步保证了加工的连续性和质量稳定性；引入刀具磨损识别模块，实现了对刀具磨损状态的实时监控与精准预测，能够对刀盘上的刀具进行磨损度识别，一旦刀具磨损度超过预设阈值，立即进行提示报警，指导操作人员及时更换磨损严重的刀具，相较于传统的目视检测和定期更换方式，大大提高了刀具管理的精细化程度，既能避免因过早更换导致的资源浪费，又能确保及时发现并替换已达使用寿命或性能下降的刀具，防止因刀具失效引发的加工质量问题；该圆盘轨道刀库将刀套稳固机构、自动换刀装置和刀具磨损识别模块有机集成于一体，形成一个高度自动化、智能化的刀具管理系统，既充分利用了圆盘轨道刀库原有的存储容量大、换刀速度快、自动化程度高的优势，又针对性地解决了刀套晃动、刀具磨损监测不准确等痛点问题，显著提升了刀库的整体性能与效率，增强了数控机床的加工能力和运行稳定性。

附图说明

图1是本发明的结构示意图；

图2是圆盘轨道刀库的侧视图；

图3是圆盘轨道刀库传动部件安装结构示意图；

图4是夹爪放大结构示意图；

图5是弹簧安装结构示意图；

图6是圆盘轨道刀库换刀方法的流程图；

图7是刀具磨损预测模型的构建方法的流程图；

附图中标记：1、底座；2、支架；3、刀盘；4、刀套；5、自动换刀装置；6、伺服驱动电机；7、传动轮；8、链条；9、固定件；10、夹爪；11、连接轴；12、弹簧。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

下面结合本申请中的附图对本申请进行描述。

实施例一：如图1至图7所示，本发明的一种圆盘轨道刀库，具体包括：

底座1，所述底座1上设置有支架2，所述支架2上转动安装有若干个传动轮7；

刀盘3，所述刀盘3转动安装在若干个传动轮7上，所述刀盘3上呈圆周阵列设置有若干个刀套4；

自动换刀装置5，所述自动换刀装置5安装在支架2上，所述自动换刀装置5用于对旋转至换刀处刀套4上的刀具与数控机床主轴输出端的刀具进行自动更换；

所述底座1上还设置有驱动机构，用于驱动刀盘3旋转；所述刀盘3上对应每个刀套4均设置有稳固机构，用于防止刀套4在随刀盘3旋转过程中偏移晃动；

刀具磨损识别模块，用于对刀盘3上的刀具进行磨损度识别，并在刀具磨损度超过预设磨损阈值时进行提示报警；

刀盘上对应每个刀套的稳固机构能在刀盘旋转过程中有效防止刀套偏移晃动，确保刀具始终处于准确位置，不仅有利于提高刀具定位精度，避免因定位不准导致的加工质量问题，还能减少刀具与刀套间的不必要的磨损，延长刀具和刀套的使用寿命，降低维护成本，提升整个刀库系统的运行安全性，减少因刀具意外松脱引发的安全事故风险；配备自动换刀装置，使得刀具更换过程实现自动化，显著提高了换刀效率，减少了非生产时间，有助于提升整体加工效率；自动换刀装置能够精确地将旋转至换刀位置的刀具与数控机床主轴输出端的刀具进行快速、准确的更换，避免了人工操作可能带来的误差和延误，进一步保证了加工的连续性和质量稳定性；引入刀具磨损识别模块，实现了对刀具磨损状态的实时监控与精准预测，能够对刀盘上的刀具进行磨损度识别，一旦刀具磨损度超过预设阈值，立即进行提示报警，指导操作人员及时更换磨损严重的刀具，相较于传统的目视检测和定期更换方式，大大提高了刀具管理的精细化程度，既能避免因过早更换导致的资源浪费，又能确保及时发现并替换已达使用寿命或性能下降的刀具，防止因刀具失效引发的加工质量问题；该圆盘轨道刀库将刀套稳固机构、自动换刀装置和刀具磨损识别模块有机集成于一体，形成一个高度自动化、智能化的刀具管理系统，既充分利用了圆盘轨道刀库原有的存储容量大、换刀速度快、自动化程度高的优势，又针对性地解决了刀套晃动、刀具磨损监测不准确等痛点问题，显著提升了刀库的整体性能与效率，增强了数控机床的加工能力和运行稳定性，为现代加工技术的高效、高质量发展提供了有力支持。

作为上述实施例的优选，所述驱动机构包括伺服驱动电机6和链条8，所述伺服驱动电机6固定安装在底座1上，若干个所述传动轮7分散在刀盘3的圆周外壁上，用于支撑所述刀盘3沿自身轴线旋转，所述伺服驱动电机6依靠链条8驱动所述刀盘3旋转；

伺服驱动电机6具有高精度的转速控制和定位能力，能够根据控制系统指令精确调整刀盘3的旋转速度和角度，确保刀具的准确选取和更换；这种高精度控制特性对于实现精确、高效的刀具更换至关重要，能够有效避免因刀具定位不准导致的加工质量问题和设备故障；采用若干个传动轮7分散在刀盘3的圆周外壁上对刀盘3进行安装支撑，通过链条8与伺服驱动电机6相连，实现了对刀盘3的动力均匀分布与负载均衡，有助于减少单点受力过大导致的振动、噪音和机械磨损，保证刀盘在高速旋转过程中的平稳运转；同时，多个传动轮的共同支撑限位作用，提高了驱动系统的整体刚性和抗冲击能力，增强了刀库在应对不同工况下的稳定性和可靠性；通过链条8连接伺服驱动电机6与刀盘3，能够实现扭矩的放大效应；链条传动具有良好的弹性缓冲作用，能够在一定程度上吸收传动过程中的冲击和振动，保护电机和刀盘免受过载损伤。此外，链条传动的传动效率较高，能量损失较小，有助于节省能源、降低运行成本。

作为上述实施例的优选，所述稳固机构包括固定安装在刀盘3上的固定件9和两个夹爪10，两个夹爪10的中部均通过连接轴11转动且对称安装在固定件9上，两个所述夹爪10与刀套4接触的一端均设置有弧形槽，用于与刀套4外壁贴合；

两个所述夹爪10未与刀套4接触的一端依靠弹簧12弹性连接，所述弹簧12始终处于压缩状态；两个夹爪10通过弹簧12弹性连接，弹簧12始终处于压缩状态，使得夹爪能够在刀盘旋转过程中根据刀套4的微小晃动，始终保持与刀套外壁的紧密贴合；不仅能够有效防止刀套在高速旋转时因惯性产生的偏移或晃动，还能起到一定的减震缓冲作用，减少刀套与刀盘之间的硬性碰撞和磨损，保护刀具和刀库组件；夹爪10与刀套4接触的一端设置有弧形槽，能够与刀套外壁精确贴合，实现定向夹持，确保了刀套在旋转过程中的径向定位准确，避免了刀具因刀套晃动引起的定位偏差，保证了刀具更换过程的精准性，从而提高了加工精度和产品质量；两个夹爪10通过连接轴11对称安装在固定件9上，形成了稳定的夹持结构，对称设计使得夹爪对刀套的作用力均匀分布，有助于保持刀套在旋转过程中的动态平衡，进一步抑制刀套的晃动，提升刀库运行的稳定性，对称结构也简化了夹爪的制造和装配过程，提高了设备的可靠性和维护便利性；由于夹爪10通过弹簧12弹性连接，并采用弧形槽与刀套外壁贴合，使得该稳固机构能够适应不同尺寸、形状和材质的刀套，具有较强的适应性和通用性；即使在更换不同类型的刀具时，该稳固机构也能保持良好的夹持效果，无需对刀库进行大幅度的结构调整，降低了设备改造成本，提高了设备的灵活性和利用率。

本发明的一种圆盘轨道刀库，其在工作时，新刀具被装入刀套内，刀套按照预定位置安装在刀盘上，稳固机构确保刀套在静止状态下稳固就位；根据数控程序指令，伺服驱动电机通过链条驱动刀盘旋转，刀盘精确旋转至指定刀套的位置，此时，自动换刀装置准备进行刀具交换；自动换刀装置启动，将待使用的刀具从选定的刀套中取出，并将其安装到机床主轴输出端，同时将已使用过的刀具卸下并送回原刀套内；刀具磨损识别模块持续监测正在使用的刀具的磨损状况，若检测到刀具磨损程度超过预设阈值，系统触发报警，提示操作人员及时更换刀具；收到磨损报警后，操作人员根据指令安排合适的时机停止加工，执行换刀操作，换刀完成后，刀盘回到初始位置或下一个加工所需的刀具位置，等待下一轮加工指令。

实施例二：如图6至7所示，本发明的一种圆盘轨道刀库换刀方法，具体包括以下步骤；

S1、接收换刀指令，并对换刀指令进行要素提取，获得本次加工任务的刀具影响参数以及目标刀具；

从指令中解析出需要更换至主轴的特定刀具编号；该编号与刀库中实际存储的刀具一一对应，确保系统能准确无误地定位到目标刀具；

深入解析换刀指令，提取与刀具磨损密切相关的刀具影响参数；刀具影响参数包括：

加工时长，指本次加工任务中目标刀具预计参与切削的时间；加工时间越长，刀具承受的切削负荷越大，相应的磨损风险也越高；

零件材质，识别待加工零件所用材料的类型、硬度、强度属性；不同材质对刀具的磨损速率有显著影响，硬质合金、不锈钢、高温合金等难加工材料会导致刀具更快磨损；

切削参数，包括切削速度、进给量、切削深度，参数直接影响刀具在切削过程中的受力状况和热量产生，从而影响刀具磨损；

加工复杂度，指本次加工任务的复杂程度，加工复杂度越高，对刀具的要求和磨损情况会更严重，因此需要考虑加工复杂度来评估刀具的适用性和磨损程度；

环境条件，指加工环境的温度、湿度、清洁度；恶劣的环境条件会加剧刀具的磨损，因此需要考虑环境条件对刀具的影响。

在本步骤中，通过解析换刀指令并提取特定刀具编号，确保系统能准确无误地定位到需要更换至主轴的目标刀具，从而避免误操作和时间浪费；通过深入解析换刀指令并提取刀具影响参数，能够实时预测目标刀具的磨损情况，提前做好磨损管理和换刀准备工作；准确提取刀具影响参数有助于优化刀具的选择和换刀流程，避免因刀具磨损导致的生产中断或质量问题，从而提高生产效率和加工质量；根据换刀指令提取的刀具影响参数，能够针对性地调整切削参数或提前安排刀具更换，有效延长刀具的使用寿命，降低生产成本；通过对环境条件的考虑，及时调整加工参数或刀具选择，能够减少因环境因素引起的刀具磨损或加工误差，从而提升加工精度和产品质量；

综上所述，S1步骤的有益效果包括提高生产效率、延长刀具寿命、提升加工精度以及预防因刀具磨损导致的生产故障，从而为数控机床的稳定运行和优质加工提供了重要保障。

S2、将所述刀具影响参数输入至预先构建的刀具磨损影响分析模型中，获得本次加工任务对所述目标刀具造成的加工磨损系数；

S2步骤实现了对加工任务特性和刀具磨损之间复杂关系的定量描述，为后续预测目标刀具在完成任务后的磨损状态奠定了坚实基础；相较于传统的经验判断和固定周期更换，能够更精确地评估刀具的实际磨损情况，有助于实现刀具寿命的最大化利用，减少不必要的更换成本，同时避免因刀具过度磨损导致的加工质量问题和机床损伤；

所述刀具磨损影响分析模型的构建方法包括：

S21、收集历史加工数据，包括加工时长、零件材质、切削参数、刀具类型、刀具寿命、刀具磨损量；

S22、对收集到的数据进行筛选、去重、异常值检测和修正，使数据满足模型输入要求；

S23、对处理后的数据进行特征提取，提取出与刀具磨损相关的特征；

S24、将提取的特征划分为训练集、验证集和测试集；

S25、选择机器学习模型作为刀具磨损影响分析模型的基础，所述机器学习模型包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络；

S26、使用训练集对刀具磨损影响分析模型进行迭代训练，更新模型参数，力求最小化预测误差，以优化模型性能；

S27、在验证集上评估刀具磨损影响分析模型的预测性能，根据评估结果调整模型，直到达到满意的性能水平；

S28、在测试集上再次验证模型性能，确保模型在未见过的数据上仍能保持良好的预测能力，避免过拟合；

S29、将训练好的模型封装成易于调用的模块，集成到圆盘轨道刀库换刀系统的软件中。

在本步骤中，通过收集历史加工数据并应用机器学习模型进行训练，能够更准确地分析刀具磨损与加工任务特性之间的复杂关系，从而提高预测的精确度；相较于传统的基于经验判断或固定周期更换的方法，该模型能够更精确地评估刀具的实际磨损情况，有助于实现刀具寿命的最大化利用，从而降低更换成本；准确预测刀具磨损状态能够避免因刀具过度磨损而导致的加工质量问题和机床损伤，进而提高生产效率和产品质量；通过对历史加工数据的分析和模型的训练，实现了对加工任务和刀具磨损之间关系的量化描述，使得后续换刀决策更加科学、数据驱动；将训练好的模型封装成易于调用的模块，集成到圆盘轨道刀库换刀系统的软件中，使得整个系统更加智能化和自动化，提升了系统的整体性能和用户体验；

综上所述，S2步骤中所述的刀具磨损影响分析模型的构建方法能够有效地提高加工效率、降低成本，并实现对刀具磨损状态的精准预测，为生产过程的优化和管理提供了重要支持。

S3、利用安装在支架2上的图像采集设备，对目标刀具进行实时图像采集，获得所述目标刀具的实时图像数据；

S3步骤成功获取了目标刀具在换刀时刻的实时图像数据，这些数据包含了丰富的视觉信息，直观反映了刀具表面的磨损情况、破损状态以及污染程度，实现了对刀具磨损状态的实时、无损、非接触式监测；以下是S3步骤的详细介绍：

选择适合刀具采集需求的高性能图像采集设备，具备较高的分辨率、帧率和灵敏度，以确保采集的图像质量足够清晰和稳定；

确保图像采集设备在支架2上的稳定安装，并进行准确定位，确保图像采集设备能够对准目标刀具，并实时采集到完整的图像；

通过合理的光源设置和光照控制，使图像采集设备能够获取到高质量的目标刀具图像；确保光源的亮度、均匀性和一致性，以避免图像中的阴影、反光问题；

采用高帧率的实时图像采集方式，能够捕捉到目标刀具在高速旋转下的运动状态，提供更精确的图像数据；

采集到的实时图像数据需要通过高速传输接口传输至后续的图像处理系统或数据存储设备，以确保数据的实时性和准确性。

在本步骤中，通过实时图像采集，能够实时监测目标刀具的状态和位置；及时发现刀具的偏移、晃动或其他异常情况，有利于准确评估刀具的磨损程度；采集到的实时图像数据提供了目标刀具的详细信息，这些数据是后续刀具磨损分析和预测的基础，能够更准确地估计刀具的磨损程度；通过实时图像采集获得的数据，结合预设的磨损阈值，能够精准地判断目标刀具是否需要更换；有助于避免过早或过晚更换刀具，提高了刀具更换的精准性和及时性；相比传统依赖人工目视检测的方法，本步骤的自动化图像采集和分析能够减少人为错误的发生；减少了人为干预，提高了换刀过程的稳定性和可靠性；准确的刀具磨损预测和及时的换刀能够有效降低因刀具磨损而引起的生产停机时间；同时，避免了过早更换刀具造成的资源浪费，从而提高了生产效率和生产质量；

综上所述，S3步骤中的实时图像采集对于圆盘轨道刀库换刀方法具有重要的意义和益处，能够提高刀具的使用效率和寿命，同时优化了数控机床的加工能力和运行效率。

S4、调取所述目标刀具的初始图像数据，并根据所述目标刀具的实时图像数据以及初始图像数据，计算得到所述目标刀具的实时磨损度；

在圆盘轨道刀库换刀方法中，S4步骤是基于图像处理技术，通过比较目标刀具的实时图像数据与其初始状态的图像数据，以量化计算出刀具当前的实时磨损度；

从刀具数据库中准确调取出目标刀具的初始图像数据；这些数据是在刀具全新或磨削修复后，按照相同采集条件记录下来的基准状态图像，完整记录了刀具未使用前的完好形态和尺寸特征；

对实时采集到的刀具图像和调取的初始图像进行预处理，包括灰度化、平滑滤波和直方图均衡化，确保后续比对分析的准确性；同时，对两组图像进行精确的几何校正和对齐，确保在同一坐标系下进行比较；

运用图像处理算法提取实时图像和初始图像中刀具关键部位的特征点或特征区域；然后，采用特征匹配算法对比两组特征，计算它们之间的相似度或距离，以反映刀具磨损程度的变化；

基于特征匹配结果，采用已建立的磨损度计算模型，结合刀具材质、结构特点以及磨损模式，定量计算目标刀具的实时磨损度；磨损度以刀具原始尺寸的百分比、磨损厚度、表面粗糙度变化值表示，能直观反映刀具实际损耗的程度；

对计算得到的实时磨损度进行合理性验证，确保结果的可信度，以提高磨损度评估的准确性。

在本步骤中，通过对实时图像数据与初始图像数据的比对分析，能够实时监测目标刀具的磨损情况，及时发现刀具的磨损程度，并在必要时采取相应的维护或更换措施，以避免磨损严重影响加工质量和机床性能；采用图像处理算法提取关键特征点或特征区域，并通过特征匹配算法进行比对分析，能够精准地量化目标刀具的实时磨损度，直观地反映了刀具的实际损耗情况；通过实时监测和量化磨损度，能够准确评估目标刀具的寿命；有助于制定合理的刀具更换策略，避免过早更换造成资源浪费，同时也能及时更换已磨损的刀具，保障加工质量和生产效率；自动化地进行实时监测和磨损度计算，能够提高刀具维护的效率；不需要依赖人工目视检测或定期更换的方式，能够及时发现和处理磨损问题，降低因磨损引起的生产中断和损失；通过精准的磨损度评估，能够更好地优化生产计划和加工流程；及时更换磨损严重的刀具，能够有效减少因刀具失效引起的质量问题和生产延误，提高生产效率和产品质量；

综上所述，S4步骤中采用的基于图像处理技术的方法能够实现对刀具磨损情况的实时监测和准确评估，为有效管理刀具寿命、提高生产效率和质量提供了重要支持和保障。

S5、将所述目标刀具的实时磨损度和本次加工任务的加工磨损系数同时输入至预先构建的刀具磨损预测模型中，获得所述目标刀具在本次加工任务完成后的预估磨损度；

S5步骤运用先进的刀具磨损预测模型，结合实时磨损度和加工任务特性，准确预测了目标刀具在完成当前任务后的磨损状态；这一预测结果为后续步骤提供了科学依据，使得系统能够根据预估磨损度与预设磨损阈值的比较结果，智能判断是否需要更换刀具，从而避免因刀具过度磨损导致的加工质量问题和机床损坏，同时也防止了过早更换刀具造成的资源浪费；

所述刀具磨损预测模型的构建方法包括：

S51、收集大量刀具在不同加工条件下的实际使用数据，包括刀具类型、初始状态参数、加工任务参数、刀具使用过程中的磨损记录以及对应的刀具图像数据；

S52、对收集到的数据进行清洗，去除异常值、缺失值数据，并对数值型数据进行标准化处理，确保不同变量在同一尺度上；

S53、将处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集；

S54、选择深度学习模型作为刀具磨损预测模型的基础架构，所述深度学习模型包括线性回归、支持向量机、决策树、随机森林和神经网络；

S55、利用训练集对刀具磨损预测模型进行训练，使用验证集进行交叉验证，避免过拟合并选择最优模型，利用测试集对训练好的模型进行性能评估，确保模型在未知数据上的预测准确性满足应用要求；

S56、将训练好的磨损预测模型封装成易于调用的接口，以便在实际系统中接收目标刀具的实时磨损度、加工磨损系数等输入，快速输出预估磨损度。

在本步骤中，通过预测目标刀具在当前加工任务后的磨损状态，能够及时判断是否需要更换刀具，从而避免了因刀具过度磨损导致的加工质量下降和机床损坏，进而提高了生产效率；避免了过早更换刀具造成的资源浪费，从而降低了加工成本；通过智能判断是否需要更换刀具，能够避免因刀具磨损导致的加工质量问题，确保产品加工质量的稳定性和一致性；将先进的刀具磨损预测模型应用于系统中，使系统具备智能化的刀具管理能力，提高了生产线的自动化程度和智能化水平；通过大量刀具使用数据的收集、清洗和分析，以及深度学习模型的训练和优化，系统的决策过程更加科学和可靠，基于数据的驱动，提高了决策的准确性和可信度；

综上所述，本步骤的实施能够有效提升生产效率、降低成本、提升加工质量，实现系统智能化管理，为制造业的发展带来积极的影响。

S6、响应于预估磨损度超过预设磨损阈值，则提示操作人员目标刀具磨损严重，需进行替换；

S6步骤旨在确保刀具在达到安全或性能极限前被及时更换，避免因过度磨损导致的加工质量问题、刀具损坏甚至机床故障；

提示操作人员目标刀具磨损严重的方法如下：

视觉警示，在数控机床的操作界面上，通过改变颜色、闪烁图标、显示警告消息的方式，直观地向操作人员提示目标刀具磨损严重；警示信息应包含刀具编号、当前磨损状态、建议更换的内容，便于操作人员快速识别和响应；

声音警示，配备声音报警装置，当预估磨损度超过阈值时发出清晰的警报声，在嘈杂的生产环境中，声音警示能有效引起操作人员注意；

系统通知，通过集成的车间管理系统，将磨损超限信息以短信、电子邮件的形式发送给相关人员，确保及时知晓并安排刀具更换；

所述预设磨损阈值的设定影响因素包括：

刀具材料和设计特性，不同材料和设计特性的刀具具有不同的耐磨性和寿命；因此，预设磨损阈值应根据刀具的材料和设计特性进行调整；

加工任务要求，加工任务的要求会影响刀具的磨损速度；对于高强度材料的精密加工，会导致刀具磨损更快；因此，预设磨损阈值应考虑加工任务的特性；

安全性考虑，预设磨损阈值的设定还应考虑到安全因素；当刀具磨损严重时，会影响加工质量甚至引发安全事故；因此，为了确保操作人员和机床的安全，预设磨损阈值应设置为足够早以避免发生意外；

经验和历史数据，根据历史数据和经验，能够评估不同刀具在实际加工中的磨损情况，并据此调整预设磨损阈值；有助于更准确地确定何时需要更换刀具，以最大限度地利用刀具的寿命；

制造商建议，刀具制造商通常会提供关于刀具使用和更换的建议，包括预期的寿命和更换标准；这些建议能够作为设定预设磨损阈值的参考依据。

在本步骤中，通过及时检测刀具的磨损情况并提示操作人员进行更换，能够降低因过度磨损而导致的安全风险，避免刀具磨损严重引发的事故，确保操作人员和机床的安全；及时更换磨损严重的刀具能够有效避免加工质量下降的问题；预警系统的使用能够在刀具磨损超过阈值时及时通知操作人员，以确保刀具状态良好，从而保证产品的加工精度和质量；通过在刀具磨损到一定程度后及时更换，能够有效延长刀具的使用寿命；避免了因过度磨损而导致刀具损坏，减少了刀具更换的频率，节约了更换成本和生产停机时间；及时更换磨损严重的刀具能够避免因刀具问题而引起的生产停机，保证生产线的连续运行；此外，预警系统的使用还能够减少操作人员因磨损严重而需要花费的时间和精力，提高了生产效率；

综上所述，S6步骤的实施能够有效提高生产线的安全性、加工质量和生产效率，同时延长刀具的使用寿命，为生产过程的顺利进行提供了有力支持。

S7、响应于预估磨损度未超过预设磨损阈值，则通过驱动机构控制刀盘3旋转，直至所述目标刀具所在刀套4转至自动换刀装置5，由自动换刀装置5将所述目标刀具转移并安装至数控机床主轴输出端；

S7步骤详细描述了在确认刀具状态良好、满足加工要求的情况下，如何实现自动化、精确的刀具更换过程；以下是步骤S7的详细介绍：

步骤S7首先涉及到驱动机构的控制，在这个过程中，刀盘通过电机驱动系统进行旋转，能够提供精确的角度控制，确保刀盘能够准确地旋转到预定位置；

当目标刀具所在的刀套旋转到自动换刀装置的对接位置时，刀库系统需确保刀具与自动换刀装置之间的对接精准无误；涉及到精细的机械对接和定位技术，包括使用机械臂、定位销和磁性机制来确保刀具能够平稳且准确地从刀套中转移到自动换刀装置；

自动换刀装置通常包括机械臂或其他类似机构，能够接收刀盘中定位好的刀具，并将其准确无误地安装到数控机床的主轴输出端；

在整个刀具传递和安装过程中，监控各种参数，包括位置、速度和力的应用，确保操作的安全性和高精度。

在本步骤中，通过电机驱动系统精确控制刀盘的旋转角度，确保刀套准确到达自动换刀装置的对接位置，实现精准定位；显著提升了刀具更换的准确性，减少了因定位误差导致的加工质量问题和设备故障；采用机械臂、定位销和磁性机制等先进技术，确保刀具与自动换刀装置之间实现平稳、精准的对接；能够有效克服刀套在高速旋转过程中的惯性或离心力影响，避免刀具在转移过程中的晃动或偏移，保障了刀具更换过程的稳定性和可靠性；自动换刀装置实现对定位好的刀具的高效接收，并将其精准安装至数控机床主轴输出端；这一自动化过程大大缩短了换刀时间，提高了加工效率，同时也减轻了操作人员的劳动强度，降低了人为操作失误的风险；在整个刀具传递和安装过程中，系统持续监控位置、速度和力等关键参数，确保操作的安全性和高精度；通过实时反馈和智能控制，能够及时发现并纠正潜在问题，预防安全事故的发生，保障设备与人员安全；

综上所述，步骤S7通过精确的驱动控制、精密对接技术、自动化换刀装置以及实时监控与安全保障，实现了圆盘轨道刀库高效、精确、安全的刀具更换过程；这不仅显著提高了数控机床的加工效率，减少了非生产时间，还确保了加工质量的稳定性和一致性，降低了刀具损耗和设备故障率，为现代加工技术的发展提供了有力支持。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种圆盘轨道刀库换刀方法，其特征在于，所述圆盘轨道刀库包括：

底座，所述底座上设置有支架，所述支架上转动安装有若干个传动轮；

刀盘，所述刀盘转动安装在若干个传动轮上，所述刀盘上呈圆周阵列设置有若干个刀套；

自动换刀装置，所述自动换刀装置安装在支架上，所述自动换刀装置用于对旋转至换刀处刀套上的刀具与数控机床主轴输出端的刀具进行自动更换；

所述底座上还设置有驱动机构，用于驱动刀盘旋转；所述刀盘上对应每个刀套均设置有稳固机构，用于防止刀套在随刀盘旋转过程中偏移晃动；

刀具磨损识别模块，用于对刀盘上的刀具进行磨损度识别，并在刀具磨损度超过预设磨损阈值时进行提示报警；

所述稳固机构包括固定安装在刀盘上的固定件和两个夹爪，两个夹爪的中部均通过连接轴转动且对称安装在固定件上，两个所述夹爪与刀套接触的一端均设置有弧形槽，用于与刀套外壁贴合；

两个所述夹爪未与刀套接触的一端依靠弹簧弹性连接，所述弹簧始终处于压缩状态；

所述驱动机构包括伺服驱动电机和链条，所述伺服驱动电机固定安装在底座上，若干个所述传动轮分散在刀盘的圆周外壁上，用于支撑所述刀盘沿自身轴线旋转，所述伺服驱动电机依靠链条驱动刀盘旋转；

所述换刀方法包括：

接收换刀指令，并对换刀指令进行要素提取，获得本次加工任务的刀具影响参数以及目标刀具；

将所述刀具影响参数输入至预先构建的刀具磨损影响分析模型中，获得本次加工任务对所述目标刀具造成的加工磨损系数；

利用安装在支架上的图像采集设备，对目标刀具进行实时图像采集，获得所述目标刀具的实时图像数据；

调取所述目标刀具的初始图像数据，并根据所述目标刀具的实时图像数据以及初始图像数据，计算得到所述目标刀具的实时磨损度；

将所述目标刀具的实时磨损度和本次加工任务的加工磨损系数同时输入至预先构建的刀具磨损预测模型中，获得所述目标刀具在本次加工任务完成后的预估磨损度；

响应于预估磨损度超过预设磨损阈值，则提示操作人员目标刀具磨损严重，需进行替换；

响应于预估磨损度未超过预设磨损阈值，则通过驱动机构控制刀盘旋转，直至所述目标刀具所在刀套转至自动换刀装置，由自动换刀装置将所述目标刀具转移并安装至数控机床主轴输出端；

所述刀具磨损影响分析模型的构建方法包括：

收集历史加工数据，包括加工时长、零件材质、切削参数、刀具类型、刀具寿命和刀具磨损量；

对收集到的数据进行筛选、去重、异常值检测和修正；

对处理后的数据进行特征提取，提取出与刀具磨损相关的特征；

将提取的特征划分为训练集、验证集和测试集；

选择机器学习模型作为刀具磨损影响分析模型的基础，所述机器学习模型包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络；

使用训练集对刀具磨损影响分析模型进行迭代训练，更新模型参数；

在验证集上评估刀具磨损影响分析模型的预测性能；

在测试集上再次验证刀具磨损影响分析模型性能；

将训练好的刀具磨损影响分析模型封装成易于调用的模块，集成到圆盘轨道刀库换刀系统的软件中；

所述刀具磨损预测模型的构建方法包括：

收集不同刀具在不同加工条件下的实际使用数据，包括刀具类型、初始状态参数、加工任务参数、刀具使用过程中的磨损记录以及对应的刀具图像数据；

对收集到的数据进行清洗，去除异常值、缺失值数据，并对数值型数据进行标准化处理；

将处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集；

选择深度学习模型作为刀具磨损预测模型的基础架构，所述深度学习模型包括线性回归、支持向量机、决策树、随机森林和神经网络；

利用训练集对刀具磨损预测模型进行训练，使用验证集进行交叉验证，利用测试集对训练好的模型进行性能评估；

将训练好的磨损预测模型封装，并集成到系统中。

2.如权利要求1所述的一种圆盘轨道刀库换刀方法，其特征在于，所述刀具影响参数包括加工时长、零件材质、切削参数、加工复杂度和环境条件。

3.如权利要求1所述的一种圆盘轨道刀库换刀方法，其特征在于，提示操作人员目标刀具磨损严重的方法包括视觉警示、声音警示和系统通知。

4.如权利要求1所述的一种圆盘轨道刀库换刀方法，其特征在于，所述预设磨损阈值的设定影响因素包括刀具材料和设计特性、加工任务要求、安全性考虑、经验数据以及制造商建议。