论文部分内容阅读
镍基高温合金材料具有强度高、耐热性好、抗腐蚀能力强等优点,被广泛运用于航空航天领域,但由于其难加工性,使用传统外部浇注式冷却加工时刀具易磨损,工件表面加工质量难以保证,因此,文本采用定向内冷却方式通过内部流道将冷却液精确喷射至切削区域,有效降低了切削区域温度,延长了刀具寿命。此外,在实际加工中,频繁换刀增加了机床停机时间以及刀片利用率,使加工成本显著增加,加工效率降低。对加工时刀具磨损情况进行监测,及时向机床以及操作人员反馈刀具磨损情况,实现刀具磨损状态诊断,既有效保证了刀具利用率以及加工质量、减少了机床停机时间、降低了生产成本,同时也为实现自动化智能加工提供有效的保障。本文采用基于机器视觉的方法实现刀具磨损状态的监测,通过搭建视觉系统实现刀具后刀面图像以及工件表面纹理图像的采集,通过图像处理算法提取后刀面特征以及工件表面纹理特征,通过与显微镜下检测到刀具真实磨损相比较,实现本文刀具状态监测系统的精度检测。本文的主要研究内容如下:（1）根据刀具磨损形式、刀具磨损过程以及国际磨钝标准,确定以后刀面磨损宽度VB、VBmax以及后刀面磨损面积AVB作为本文刀具的磨钝标准。根据系统功能需求,实现对工业相机、光学镜头、照明系统等硬件的选型及设计,搭建视觉监测平台,实现复杂加工环境下高质量工件表面图像以及刀具表面图像的采集;（2）实现工件表面图像纹理分析模块的设计,采用灰度共生矩阵（Gray-Level Co-Occurrence Matrix,GLCM）以及局部二元模式（Local Binary Patterns,LBP）实现工件表面纹理的特征描述,分析纹理特征与刀具磨损之间的规律,实现基于GLCM的刀具状态诊断;另一方面,采用支持向量机模型对局部二元模式法计算出的直方图特征进行分类,实现基于LBP的刀具磨损状态分类;（3）实现刀具状态分析模块的设计,通过结构相似性检测（Structural SIMilarity,SSIM）算法实现图像配准,解决刀具图像采集时后刀面未正对CCD（Charge Coupled Device）相机的难题;通过图像处理算法对采集到的刀具图像进行处理,提取出后刀面磨损宽度VB、VBmax以及后刀面磨损面积AVB三个特征值,为使刀具状态检测过程可视化、自动化,将算法集成至图形用户界面（Graphical User Interface,GUI）,提高自动化检测程度;（4）开展铣削GH4169试验,对比分析视觉系统所测得的后刀面磨损值与显微镜下测得的后刀面真实磨损值,验证刀具状态监测系统的检测精度,探究定向内冷却条件下刀具的使用寿命。