CN108500843A - 一种用于固结磨料研抛垫的磨料射流自适应修整方法 - Google Patents

Abstract

一种用于固结磨料研抛垫的磨料射流自适应修整方法，其特征是它包括以下步骤：首先，通过图像识别获得研抛垫不同表面状态的特征，如锋利状态、钝化状态等；通过摩擦力信号获得研抛垫不同表面状态特征；其次，建立人工神经元网络，获得图像及摩擦力特征与加工效率、质量等之间的映射关系；第三，在实际加工时，同时在线测量图像、摩擦力信号并提取特征，再根据加工需求，自适应判断是否需要对研抛垫修整以及采用什么样的修整参数。本发明修整效率高而及时，能明显提高研抛质量。

Description

一种用于固结磨料研抛垫的磨料射流自适应修整方法

技术领域

本发明涉及一种机械加工方法 ，尤其是精加工的研抛技术，具体地说是一种用于固结磨料研抛垫的磨料射流自适应修整方法。

背景技术

现有的修整技术都具有一定的缺陷：（1）自修整技术的修整效果差，后期仍需要其它工具修整；（2）金刚石修整器修整时研抛垫的磨损大，致使其使用寿命下降，残留碎屑难以清理，堵塞研抛垫气孔；（3）水射流修整的清洗效果好，但部分“釉化”层难以去除，修整效果有限。此外，现有修整技术采用的修整方式均为离线修整或在线连续修整。离线修整需要增加专门的工序，打乱了生产节拍，增加了生产周期；而连续修整，增加了无效修整时间和研抛垫的过度磨损，减小了研抛垫的使用寿命。更为重要的是，工件处于不同的加工阶段对研抛垫的表面特征需求不同，对修整要求也不一样。工件在研抛初期，需要研抛垫的表面粗糙大，以保障工件材料去除率高；在研抛末期，需要研抛垫的表面粗糙小，以保障工件表面质量好；在研抛中期，需要研抛垫表面特征保持稳定，以保障工件材料去除的平稳。然而，从现有公开文献报道看，现有的修整技术研究均没有考虑到此类需求。

发明内容

本发明的目的是针对现有的现有修整技术稳定性差和效率不高的问题，发明一种用于固结磨料研抛垫的磨料射流自适应修整方法。

本发明的技术方案是：

一种用于固结磨料研抛垫的磨料射流自适应修整方法，其特征是它包括以下步骤：

首先，通过图像特征识别获得研抛垫不同阶段的表面状态的特征；

其次，通过摩擦力信号获得研抛垫不同表面状态的特征；

第三，将所获得的图像特征和摩擦力特征输入计算机进入处理，生成标准图库；

第四，实际加工时，***首先判定研抛垫所处的加工阶段，然后实时获取该加工阶段的图像特征和摩擦力特征，再与标准图库中对的标准值进行批较，如果二者的偏差均大于设定值，则立即启动磨料射流装置对研抛垫进行修整，磨料射流装置根据偏差值的大小自动确定磨料射流喷射参数进行修整；在修整过程中，***间隔获取修整后的研抛盘表面图像特征和摩擦力特征值并与标准图库中的数据进行比较，直至研抛垫表面的图像特征和摩擦力特征满足相应的加工阶段的需要；

第五，重复第四步，直至加工结束。

所述的图像特征包括图像的颜色特征、图像纹理特征、形状特征及特征点尺寸。

所述的摩擦力信号包括摩擦力力均值大小和摩擦力实时变化量。

所述的摩擦力信号对应的表面状态特征包括研抛垫表面粗糙度、孔隙堵塞率、研抛垫表面缺陷尺寸和研抛垫表面平整度。

所述的研抛垫的不同阶段是指研抛初期、中期和末期，研抛初期需要研抛垫的表面粗糙大，以保障工件材料去除率高；在研抛末期，需要研抛垫的表面粗糙小，以保障工件表面质量好；在研抛中期，需要研抛垫表面特征保持稳定，以保障工件材料去除的平稳。

采用神经元网络对获得的图像特征和摩擦力特征进行处理，获得图像及摩擦力特征与加工效率、质量之间的映射关系，并在实际加工过程中实时判定研抛垫的最佳工艺参数，及时给出磨料射流修整参数。

磨料射流修整参数包括射流压力、射流喷头与研抛垫表面距离、水流供速、射流磨料种类、尺寸和磨料浓度。

本发明的有益效果：

本发明采用摩擦传感器检测研抛时的摩擦力均值和时变特性，采用视觉传感器检测研抛垫表面图像信息，并基于摩擦力均值、时变特征和视觉特征等多个特征判断研抛垫表面形态，实现磨料射流对研抛垫表面的自适应修整控制。

（1）修整效果好，采用磨料射流修整可以动态调节射流压力，射流角度等参数来控制射流对研抛垫的修整力度，从而提高修整效果。

（2）无需打乱生产周期，生产的效率高。采用磨料射流可以在线修整，当研抛垫特征显示需要修整时，可以一边研抛一边修整，避免了离线修整时的停产，生产效率更高。

（3）能够自适应控制，提高了研抛垫的使用寿命，降低了生产成本，避免了产品质量事故。当研抛垫表面堵塞、研抛垫平面度差和研抛垫表面有缺陷时，采用摩擦力均值、时变特特性和表面视觉信号等多个特征可以准确地判断研抛垫的表面形态，从而控制磨料射流对固结磨料研抛垫进行修整，能够显著地提高研抛垫的使用寿命，避免研抛垫缺陷对工件质量的影响。

（4）能够满足不同加工阶段的修整需求，提高产品质量。采用摩擦力均值、时变特性和表面视觉信号等多个特征可以准确地判断研抛垫的表面形态，可以在研抛初始阶段修整出粗糙度高的研抛垫表面提高材料去除率；在研抛结束阶段，修整出粗糙度较低的研抛垫表面保证工件的表面质量；在研抛中段，射流修整保证研抛垫表面特征稳定，提高研抛过程的稳定性。

（5）清洗效果好，有利于排屑。采用磨料射流能冲击出研抛垫孔隙中堵塞的磨屑和残渣，并被射流中的水带走，具有优异的清洗效果。

附图说明

图1是本发明的传感器及修整喷嘴布局示意图。

图2 是本发明的磨料射流修整过程示意图。

图3 是本发明的磨料射流自适应修整流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明。

如图1-3所示。

一种用于固结磨料研抛垫的磨料射流自适应修整方法，其流程如图3所示，具体步骤如下：

首先，采用磨料射流技术和自适应参数设定技术作为研抛垫修整手段，如图1所示；

其次，通过图像特征识别获得研抛垫不同阶段（包括初期，中期和末期）的表面状态的特征；图像特征包括颜色特征、图像纹理特征和形状特征、及特征点尺寸等，通过特征识别获得研抛垫不同加工阶段的表面状态的特征，如锋利状态、钝化状态等；

第三，通过摩擦力信号（如：摩擦力力均值大小，摩擦力实时变化量）获得研抛垫不同表面状态的特征（比如：研抛垫表面粗糙度、孔隙堵塞率、研抛垫表面缺陷尺寸、研抛垫表面平整度等表面状态特征）；

第四，将所获得的图像特征和摩擦力特征输入计算机进入处理，生成标准图库；优选采用神经元网络技术对获得的图像特征和摩擦力特征进行处理，获得图像及摩擦力特征与加工效率、质量之间的映射关系，并在实际加工过程中实时判定研抛垫的最佳工艺参数，及时给出磨料射流修整参数。

第五，实际加工时，***首先判定研抛垫所处的加工阶段，然后实时获取该加工阶段的图像特征和摩擦力特征，再与标准图库中对的标准值进行批较，如果二者的偏差均大于设定值（如偏差在50-80%之间），则立即启动磨料射流装置对研抛垫进行修整，磨料射流装置根据偏差值的大小自动确定磨料射流喷射参数（包括射流压力、射流喷头与研抛垫表面距离、水流供速、射流磨料种类、尺寸和磨料浓度，这些参数均可通过预先的实验获得）进行修整；在修整过程中，***间隔获取修整后的研抛盘表面图像特征和摩擦力特征值并与标准图库中的数据进行比较，直至研抛垫表面的图像特征和摩擦力特征满足相应的加工阶段的需要（偏差小于20%）；如图1所示。

第六，重复第四步，直至加工结束。

研抛垫的不同阶段是指研抛初期、中期和末期，研抛初期需要研抛垫的表面粗糙大，以保障工件材料去除率高；在研抛末期，需要研抛垫的表面粗糙小，以保障工件表面质量好；在研抛中期，需要研抛垫表面特征保持稳定，以保障工件材料去除的平稳。

以下是本发明在蓝宝石研抛加工中的一个具体应用。

在采用固结磨料研抛垫对蓝宝石进行研抛时，采用高清摄像头获得研抛垫表面的图像信号，分析其图像颜色特征、纹理特征和形状特征、及特征点尺寸等特征，并将之与修整后研抛垫表面的图像颜色特征、纹理特征和形状特征、及特征点尺寸及完全“釉化”（图2）的研抛垫表面的图像颜色特征、纹理特征和形状特征、及特征点尺寸等特征进行相似度比照，获得其与二者对比的相似度或偏差比，然后采用摩擦力传感器获得研抛加工时的摩擦力力均值大小，摩擦力实时变化量等摩擦力特征，并将之与与修整后研抛垫表面的摩擦力力均值大小，摩擦力实时变化量等摩擦力特征进行相似度比照，获得得其与二者对比的相似度或偏差比。当图像信号特征和摩擦力信号特征的与修整后研抛垫的相似度处于20%-50%时或当图像信号特征和摩擦力信号特征的与“釉化”后研抛垫的偏差比处于20%-50%时，说明研抛垫需要修整，这时射流喷嘴开启，对研抛垫修整，此时射流的修整参数如下：磨料射流参数：射流压力0.5-3.5MPa、入射角度60-90°、射流喷头距离研抛垫：5-10mm；水流供速：1.0-2.5L/min；水射流中采用磨料为：白刚玉、碳化硅、金刚石、碳化硼、二氧化硅等磨料；采用粒度为0.1-100um；磨料浓度为0.1%-10%之间。修整一段时间后，若采用摩擦力传感器和视觉信号实时获得的研抛垫表面图像信号特征和摩擦力信号特征与修整后研抛垫的相应特征相似度达到80%-100%时或当图像信号特征和摩擦力信号特征的与“釉化”后研抛垫的偏差比达到80%-100%时，说明研抛垫已经修整达到要求，这时射流喷嘴停止喷射。磨料射流自适应修整完毕。

本发明未涉及部分均与现有技术相同或可采用现有技术加以实现。

Claims (7)

1.一种用于固结磨料研抛垫的磨料射流自适应修整方法，其特征是它包括以下步骤：

首先，通过图像特征识别获得研抛垫不同阶段的表面状态的特征；

其次，通过摩擦力信号获得研抛垫不同表面状态的特征；

第三，将所获得的图像特征和摩擦力特征输入计算机进入处理，生成标准图库；

第四，实际加工时，***首先判定研抛垫所处的加工阶段，然后实时获取该加工阶段的图像特征和摩擦力特征，再与标准图库中对的标准值进行批较，如果二者的偏差均大于设定值，则立即启动磨料射流装置对研抛垫进行修整，磨料射流装置根据偏差值的大小自动确定磨料射流喷射参数进行修整；在修整过程中，***间隔获取修整后的研抛盘表面图像特征和摩擦力特征值并与标准图库中的数据进行比较，直至研抛垫表面的图像特征和摩擦力特征满足相应的加工阶段的需要；

第五，重复第四步，直至加工结束。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征是所述的图像特征包括图像的颜色特征、图像纹理特征、形状特征及特征点尺寸。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征是所述的摩擦力信号包括摩擦力力均值大小和摩擦力实时变化量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征是所述的摩擦力信号对应的表面状态特征包括研抛垫表面粗糙度、孔隙堵塞率、研抛垫表面缺陷尺寸和研抛垫表面平整度。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征是所述的研抛垫的不同阶段是指研抛初期、中期和末期，研抛初期需要研抛垫的表面粗糙大，以保障工件材料去除率高；在研抛末期，需要研抛垫的表面粗糙小，以保障工件表面质量好；在研抛中期，需要研抛垫表面特征保持稳定，以保障工件材料去除的平稳。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征是采用神经元网络对获得的图像特征和摩擦力特征进行处理，获得图像及摩擦力特征与加工效率、质量之间的映射关系，并在实际加工过程中实时判定研抛垫的最佳工艺参数，及时给出磨料射流修整参数。

7.根据权利要求1或6所述的方法，其特征是磨料射流修整参数包括射流压力、射流喷头与研抛垫表面距离、水流供速、射流磨料种类、尺寸和磨料浓度。