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[IEEE 2018年第25届机电一体化与机器视觉实践国际会议(M2VIP) - 德国斯图加特(2018.11.20-2018.11.22)] 2018年第25届机电一体化与机器视觉实践国际会议(M2VIP) - 直接生成数控刀具路径的生成模型
摘要： 如今，数控系统（CNC）已成为机床与工业机器人生产控制的标准配置，尤其适用于频繁变更的生产任务，能实现高度灵活高效的生产。数控系统采用离散输入输出模式，但在数控通道内需要解析描述曲线以计算位置给定值并限制加加速度。这种离散与连续描述形式之间的转换，以及数控通道内连续曲线插补并行化处理的显著限制，会导致性能开销，进而制约数控通道在新位置给定值计算方面的效能，可能造成生产速度下降及生产周期延长。针对该问题，本文提出一种新方法：基于深度生成模型的应用，无需计算连续曲线及后续离散化处理，即可直接生成插补刀具路径。通过训练使生成模型能直接以离散点序列形式创建特定类型曲线（如直线、抛物线或样条曲线）。该方法在并行化方面具有良好可行性，可降低数控通道内的计算负荷。首批针对直线与抛物线的实验结果表明，该新方法在生成CNC刀具路径方面具有可行性。
关键词： 机器学习、计算机数控、插补、数控系统、生成对抗网络
更新于2025-09-23 15:22:29
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利用机器视觉方法开发数控车床机载刀片状态监测系统
摘要： 本研究采用机器视觉方法，开发了一套用于数控机床切削过程中刀具状态监测的机载车刀刀片状态监控系统。该系统能识别四种外圆车刀刀片状态：断裂、积屑瘤、崩刃和后刀面磨损。研究还设计了基于环形光源与补光的刀片刀尖视觉检测系统（可安装于车床），通过调节光源强度确保被测刀片表面及刀尖特征清晰，从而克服环境因素对刀片图像采集的影响，为后续图像处理奠定基础。系统通过外轮廓构建、刀片状态区域截取、磨损区域判定及计算来实现刀片状态的监测与分类。根据垂直后刀面线、水平刀刃线和垂直刀刃线对刀片图像进行裁剪，采集刀片磨损区域图像，利用灰度值直方图监测后刀面或崩刃磨损情况，并以磨损区域图像作为评估指标计算磨损量，以此判断正常磨损或过度磨损状态?；氐镀刺嗖馐匝檠橹ち烁孟低衬苡行斜鸬镀狭?、积屑瘤、崩刃及磨损状态。结果表明：崩刃量和磨损量的标准差分别仅占平均值的0.67%和0.62%，证实了系统运行的稳定性。
关键词： 机床刀具、机器视觉、机内监测、计算机数控、刀片状态
更新于2025-09-04 15:30:14