CN109015008B - 一种面向五轴数控铣床精加工的装夹规划方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了种一种面向五轴数控铣床精加工的装夹规划方法及装置,该方法包括:接收工件模型,对其表面采样获得采样点,计算工件模型各采样点的可用刀具加工方向;将工件模型表面划分为3+2工作模式可加工的子区域,并指定其刀具方向;选择一组最优备选装夹方向,计算其中每个备选装夹方向的可加工范围;采用SetupCover算法计算所有有效装夹方向组合;将3+2工作模式可加工的子区域通过标签扩散的方法代入每个有效装夹方向组合;采用Graphcut算法消除代入子区域的有效装夹方向组合中的重合部分,得到最终划分区域;采用snake网格游走算法对最终划分区域的边界进行平滑。
Description
技术领域
本公开属于数控精加工的技术领域,涉及一种面向五轴数控铣床精加工的装夹规划方法及装置。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息,不必然构成在先技术。
数控加工(Computer Numerical Control,CNC)是指运用加工中心、数控铣床、数控车床、电火花线切割设备、螺纹切削机等数控设备进行加工。通过编程,数控机床自动以连续的方式按要求去除余料,适合于大批量、形状复杂的零件。自从上世纪40年代第一台手动控制机床诞生开始,数控加工发展出车、铣、刨、磨等多种加工工艺。其中铣床指用铣刀对工件多种表面进行加工的机床,能铣削平面、沟槽、轮齿、螺纹和花键轴,适合加工比较复杂的型面。其通常加工流程包括粗加工,精加工和后清理(清根)。粗加工一般采用大尺寸铣削刀头,快速去除大部分不属于目标形状的毛坯部分,得到目标部件的近似形状;该近似形状实际上是目标部件的一个等距偏置面。精加工用较小尺寸的铣削刀头,去除近似形状上不属于目标工件的余料。由于精加工刀头尺寸及待加工部件本身结构限制,精加工后仍可能会遗留部分未清理部分,需在后清理阶段进行进一步清理。
最常用的数控铣床包括:主要用于加工平面型腔结构的三轴数控铣床,以及加工复杂自由曲面的五轴数控铣床。五轴数控铣床一般由三个移动轴(XYZ)和两个转动轴(AB)组成,按照工作方式不同可分为3+2工作模式和5轴联动工作模式。3+2工作模式,或称为定轴加工,是指刀具在加工某一片区域的过程中只是三个移动轴联动,另外两个转动轴不动;加工区域转换由两个转动轴联动完成,此时三个移动轴终止铣削。五轴联动工作模式是指刀具在切削过程中五个运动轴同步运动铣削。
在3+2工作模式的五轴数据铣床加工前需要进行装夹规划和3+2区域划分。其中,装夹规划是指装夹过程工件方向规划及对应加工范围划分。3+2区域划分是指将某装夹方向下的加工范围进一步划分为3+2工作模式可加工的子区域并指定其刀具方向。现有技术中大多装夹规划采用遗传算法、专家***、决策树、训练学习等方法,主要处理基本几何元素组成用于工业零件的CAD模型,无法处理无明显特征线的自由曲面组成的全封闭工件。当前的实际生产中,装夹规划和3+2区域划分还需要依赖于工程师的经验进行手动设计。
发明内容
针对现有技术中存在的不足,本公开的一个或多个实施例提供了一种面向五轴数控铣床精加工的装夹规划方法及装置,首先进行3+2加工模式约束的区域分割,并将其分割结果代入之后装夹约束下的区域划分,最后用一种优化策略在不影响装夹约束和3+2加工模式约束的下对区域划分的边界进行平滑,保证划分区域边界的规整平滑。
根据本公开的一个或多个实施例的一个方面,提供一种面向五轴数控铣床精加工的装夹规划方法。
一种面向五轴数控铣床精加工的装夹规划方法,该方法包括:
接收工件模型,对其表面采样获得采样点,计算工件模型各采样点的可用刀具加工方向;
将工件模型表面划分为3+2工作模式可加工的子区域,并指定其刀具方向;
选择一组最优备选装夹方向,通过判定各采样点的可用刀具加工方向对于各备选装夹方向是否可加工,计算其中每个备选装夹方向的可加工范围;
采用SetupCover算法计算所有有效装夹方向组合;
将3+2工作模式可加工的子区域通过标签扩散的方法代入每个有效装夹方向组合;
若有效装夹方向组合中仍存在重合部分,消除代入子区域的有效装夹方向组合中的重合部分,得到最终划分区域;
采用snake网格游走算法对最终划分区域的边界进行平滑。
进一步地,对工件模型表面进行均匀采样,获得采样点,针对每个采样点,采用空间配置法计算可用刀具加工方向。
进一步地,通过改进基于Graphcut的算法将工件模型表面划分为3+2工作模式可加工的子区域,具体方法步骤为:
在高斯球上均匀采样一组3+2工作模式加工方向di,i=1…n;
对于每个采样方向di,在工件模型表面的采样点pj中计算di可加工的采样点。具体判断方法为,若di在采样点pj的可用刀具加工方向集合中,则采样点pj可被方向di加工;
将工件模型表面3+2工作模式加工区域分割问题,定义为一个可基于GraphCut方法求解的图中能量最小化问题。定义工件模型表面采样点pj为节点,采样点pj临界关系为边的图GF。图GF中每个节点pj可取得label值为其可加工的采样方向di。使用经典的求解graphcut问题的求解器求得工件表面3+2工作模式的分割区域。最终每个采样点pj对应一个加工方向di。
进一步地,通过均匀或非均匀采样的方式在划分后的3+2工作模式可加工的子区域对应的高斯球上选择一组最优备选装夹方向。
进一步地,所述有效装夹方向组合为组合内备选装夹方向对应的加工方向的并集覆盖所有采样点,并且组合内两两备选装夹方向对应的加工方向的交集合非空的装夹方向组合。
进一步地,所述将3+2工作模式可加工的子区域通过标签扩散的方法代入每个有效装夹方向组合的具体步骤包括:
若3+2工作模式可加工的子区域中某子区域采样点部分有重合,其他部分只能被某一个装夹方向加工到,则将该区域中所有采样点的标签完全指定为该装夹方向;
若3+2工作模式可加工的子区域中某子区域采样点完全处于重合情况,则将该区域中所有采样点的标签指定为重合情况中占优的装夹方向;
所述采样点重合为该采样点被多个组合内多个装夹方向加工。
进一步地,若经过3+2工作模式可加工的子区域通过标签扩散的方法代入每个有效装夹方向组合仍然存在覆盖情况,则采用Graphcut算法消除有效装夹方向组合中的重合部分。
进一步地,构造一个工件模型表面采样点pj为节点,采样点pj临界关系为边的图GF。图GF中每个节点pj可取得label值为其上述步骤对应的多重标签。Graphcut算法可以采用最小化能量的方式为重叠区域的每个节点pj指定某单一标签,因此达到消除重叠区域的目的。
根据本公开的一个或多个实施例的另一个方面,还提供一种计算机可读存储介质。
一种计算机可读存储介质,其中存储有多条指令,所述指令适于由终端设备设备的处理器加载并执行以下处理:
接收工件模型,对其表面采样获得采样点,计算工件模型各采样点的可用刀具加工方向;
将工件模型表面划分为3+2工作模式可加工的子区域,并指定其刀具方向;
选择一组最优备选装夹方向,通过判定各采样点的可用刀具加工方向对于各备选装夹方向是否可加工,计算其中每个备选装夹方向的可加工范围;
采用SetupCover算法计算所有有效装夹方向组合;
将3+2工作模式可加工的子区域通过标签扩散的方法代入每个有效装夹方向组合;
若有效装夹方向组合中仍存在重合部分,消除代入子区域的有效装夹方向组合中的重合部分,得到最终划分区域;
采用snake网格游走算法对最终划分区域的边界进行平滑。
根据本公开的一个或多个实施例的另一个方面,还提供一种终端设备。
一种终端设备,采用互联网终端设备,包括处理器和计算机可读存储介质,处理器用于实现各指令;计算机可读存储介质用于存储多条指令,所述指令适于由处理器加载并执行以下处理:
接收工件模型,对其表面采样获得采样点,计算工件模型各采样点的可用刀具加工方向;
将工件模型表面划分为3+2工作模式可加工的子区域,并指定其刀具方向;
选择一组最优备选装夹方向,通过判定各采样点的可用刀具加工方向对于各备选装夹方向是否可加工,计算其中每个备选装夹方向的可加工范围;
采用SetupCover算法计算所有有效装夹方向组合;
将3+2工作模式可加工的子区域通过标签扩散的方法代入每个有效装夹方向组合;
若有效装夹方向组合中仍存在重合部分,消除代入子区域的有效装夹方向组合中的重合部分,得到最终划分区域;
采用snake网格游走算法对最终划分区域的边界进行平滑。
本公开的有益效果:
(1)本发明所述的一种面向五轴数控铣床精加工的装夹规划方法及装置,具体为采用五轴数控铣床3+2加工模式对完整工件进行精加工的装夹规划和3+2区域划分方法及装置,可以处理无明显特征线的自由曲面组成的全封闭工件,也可以用于处理基本几何元素组成用于工业零件的CAD模型;也可以应用于确定装夹方向的条件下再对工件当前可加工范围进行3+2区域划分。
(2)本发明所述的一种面向五轴数控铣床精加工的装夹规划方法及装置,能够保证装夹规划达到:1)最小化装夹次数;2)划分区域的边界尽量规整平滑;3)保证每个装夹规划对应的加工范围能被完全加工到;3+2区域划分能够达到:1)最小化3+2区域划分个数;2)划分区域的边界要尽量规整平滑;3)需保证子区域能被指定的刀具方向完全加工到。
(3)本发明所述的一种面向五轴数控铣床精加工的装夹规划方法及装置,可以直接应用于五轴数控铣床3+2加工模式精加工,也可应用于机械臂铣削加工或后期打磨的3+2加工模式精加工中;对完整工件进行精加工的装夹规划和3+2区域划分,有效的代替当前实际生产中手动规划的人力成本。
(4)本发明所述的一种面向五轴数控铣床精加工的装夹规划方法及装置,作为一个开放性的框架,适合融合更多的其他因素,比如考虑到装夹规划中的夹具设计。
(5)本发明所述的一种面向五轴数控铣床精加工的装夹规划方法及装置,考虑到了区域划分边界的规整平滑,在不影响装夹约束和3+2加工模式约束的下对区域划分的边界进行平滑,有利于后续的路径规划。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。
图1是根据一个或多个实施例的一种面向五轴数控铣床精加工的装夹规划方法流程图;
图2是根据一个或多个实施例的采样点可用刀具加工方向计算解析图;
图3是根据一个或多个实施例的3+2区域划分过程解析图;
图4是根据一个或多个实施例的备选装夹方向选择过程解析图;
图5为根据一个或多个实施例的有效装夹方向组合示例展示图;
图6为根据一个或多个实施例的标签扩散过程解析图;
图7为根据一个或多个实施例的snake算法对区域划分边界进行平滑效果展示图。
具体实施方式:
下面将结合本公开的一个或多个实施例中的附图,对本公开的一个或多个实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本公开的一个或多个实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
应该指出,以下详细说明都是例示性的,旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明,本实施例使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
需要注意的是,附图中的流程图和框图示出了根据本公开的各种实施例的方法和***的可能实现的体系架构、功能和操作。应当注意,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,所述模块、程序段、或代码的一部分可以包括一个或多个用于实现各个实施例中所规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为备选的实现中,方框中所标注的功能也可以按照不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,或者它们有时也可以按照相反的顺序执行,这取决于所涉及的功能。同样应当注意的是,流程图和/或框图中的每个方框、以及流程图和/或框图中的方框的组合,可以使用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现,或者可以使用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
在不冲突的情况下,本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合,下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
如图1所示,根据本公开的一个或多个实施例的一个方面,提供一种面向五轴数控铣床精加工的装夹规划方法,具体为一种面向五轴数控铣床3+2加工模式对完整工件进行精加工的装夹规划和3+2区域划分方法,该方法包括:
步骤(1):接收工件模型,对其表面采样获得采样点,计算工件模型各采样点的可用刀具加工方向;
步骤(2):将工件模型表面划分为3+2工作模式可加工的子区域,并指定其刀具方向;
步骤(3):选择一组最优备选装夹方向,通过判定各采样点的可用刀具加工方向对于各备选装夹方向是否可加工,计算其中每个备选装夹方向的可加工范围;
步骤(4):采用SetupCover算法计算所有有效装夹方向组合;
步骤(5):将3+2工作模式可加工的子区域通过标签扩散的方法代入每个有效装夹方向组合,消除有效装夹方向组合中的重合部分;
步骤(6):采用Graphcut算法消除代入子区域的有效装夹方向组合中的重合部分,得到最终划分区域;
步骤(7):采用snake网格游走算法对最终划分区域的边界进行平滑。
所述步骤(1)中,工件模型可用多种数据结构表达(如step,iges,stl),本发明是一种基于采样点信息分析处理的方法,需要首先对工件模型表面进行采样,具体步骤包括:
(1-1)对工件模型表面进行均匀采样,获得采样点;
(1-2)对于每个采样点,使用Jun等人基于空间配置的方法计算可用刀具方向,如图2中展示了计算出的p0,p1和p2点的可用刀具方向。
所述步骤(2)中,通过改进Herholz等人基于Graphcut算法达成目标,取消Herholz等人方法中对曲面进行近视变形的步骤;在计算采样点可加工范围是使用步骤1中计算的结果;应用Herholz等人基于Graphcut的算法将工件模型表面划分为3+2工作模式可加工的子区域并指定其刀具方向,如图3为一个模型3+2区域划分的结果。
具体步骤包括:
(2-1)在高斯球上均匀采样一组3+2工作模式加工方向di,i=1…n;
(2-2)对于每个采样方向di,在工件模型表面的采样点pj中计算di可加工的采样点。具体判断方法为,若di在采样点pj的可用刀具加工方向集合中,则采样点pj可被方向di加工;
(2-3)将工件模型表面3+2工作模式加工区域分割问题,定义为一个可基于GraphCut方法求解的图中能量最小化问题。定义工件模型表面采样点pj为节点,采样点pj临界关系为边的图GF。图GF中每个节点pj可取得label值为其可加工的采样方向di。使用经典的求解graph cut问题的求解器求得工件表面3+2工作模式的分割区域。最终每个采样点pj对应一个加工方向di。
所述步骤(3)中,具体步骤包括:
(3-1)通过均匀或非均匀采样的方式在方向高斯球上选择备选方向,如图4(a)中两片区域,对应高斯球上可用装夹方向范围如图4(b)所示,图4(c)展示为每个装夹方向可加工范围大小的一个可视化,可据此来采样生成非均匀装夹备选方向;
(3-2)通过判定每个采样点的可用刀具加工方向对于每个备选方向指定的装夹方向是否可加工,计算每个备选方向的可加工范围,如图2中展示的当前装夹方向下p0点和p2点可以被当前五轴机床刀具加工到,p1点不能被加工到。
所述步骤(4)中,应用SetupCover算法得出所有有效的装夹方向组合,有效的装夹方向组合是指组合内方向对应的加工方向的并集覆盖所有采样点,并且。组合内方向两两方向对应的加工方向的交集合非空,如图5所示三组有效的装夹方向组合。
所述步骤(5)中,对于一个有效的装夹方向组合可看作对于采样点附加了一些方向标签,表明在该装夹方向组合中该采样点可以被组合中的那些方向加工到。其中必然存在大量的重合情况,也就是说存在一个采样点内被多个组合内多个方向加工的情况。本步骤将步骤2中的区域划分通过标签扩散的方法代入采样点的方向标签中,目的是尽量减少标签中存在的重合情况,具体步骤包括:
(5-1)若3+2区域划分中某区域中采样点部分有重合,其他部分只能被某一个装夹方向加工到,则将该区域中所以点的标签完全指定为该装夹方向,如图6中H1区域直接指定为R1标签;
(5-2)若3+2区域划分中某区域中采样点完全处于重合情况,则将该区域中所以点的标签指定为重合情况中占优的装夹方向,如图6中H2区域被指定为R1标签;
所述步骤(6)中,若经过步骤(5)仍然存在覆盖情况,则用一个Graphcut算法消除,如图6中H3和H4区域;构造一个工件模型表面采样点pj为节点,采样点pj临界关系为边的图GF。图GF中每个节点pj可取得label值为其上述步骤对应的多重标签。Graphcut算法可以采用最小化能量的方式为重叠区域的每个节点pj指定某单一标签,因此达到消除重叠区域的目的。
所述步骤(7)中,应用Yunjin等人snake网格游走方法的方法对最终划分区域的边界进行平滑,如图7所示边界平滑之前和之后的效果。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已,并不用于限制本申请,对于本领域的技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种面向五轴数控铣床精加工的装夹规划方法,其特征在于,该方法包括:
接收工件模型,对其表面采样获得采样点,计算工件模型各采样点的可用刀具加工方向;
将工件模型表面划分为3+2工作模式可加工的子区域,并指定其刀具方向;
选择一组最优备选装夹方向,通过判定各采样点的可用刀具加工方向对于各备选装夹方向是否可加工,计算其中每个备选装夹方向的可加工范围;
采用SetupCover算法计算所有有效装夹方向组合;
将3+2工作模式可加工的子区域通过标签扩散的方法代入每个有效装夹方向组合;
若有效装夹方向组合中仍存在重合部分,消除代入子区域的有效装夹方向组合中的重合部分,得到最终划分区域;
采用snake网格游走算法对最终划分区域的边界进行平滑。
2.如权利要求1所述的一种面向五轴数控铣床精加工的装夹规划方法,其特征在于,
对工件模型表面进行均匀采样,获得采样点,针对每个采样点,采用空间配置法计算可用刀具加工方向。
3.如权利要求1所述的一种面向五轴数控铣床精加工的装夹规划方法,其特征在于,通过改进基于Graphcut的算法将工件模型表面划分为3+2工作模式可加工的子区域,具体方法步骤为:
在高斯球上均匀采样一组3+2工作模式加工方向;
在工件模型表面的采样点中计算每个采样方向可加工的采样点;
将工件模型表面3+2工作模式加工区域分割问题,定义为一个可基于GraphCut方法求解的图中能量最小化问题,采用求解graph cut问题的求解器求得工件表面3+2工作模式的分割区域,将工件模型表面划分为3+2工作模式可加工的子区域。
4.如权利要求1所述的一种面向五轴数控铣床精加工的装夹规划方法,其特征在于,工件模型表面的采样点中计算每个采样方向可加工的采样点的具体步骤为:若采样方向在采样点的可用刀具加工方向集合中,则该采样点可被该采样方向加工。
5.如权利要求1所述的一种面向五轴数控铣床精加工的装夹规划方法,其特征在于,通过均匀或非均匀采样的方式在划分后的3+2工作模式可加工的子区域对应的高斯球上选择一组最优备选装夹方向。
6.如权利要求1所述的一种面向五轴数控铣床精加工的装夹规划方法,其特征在于,所述有效装夹方向组合为组合内备选装夹方向对应的加工方向的并集覆盖所有采样点,并且组合内两两备选装夹方向对应的加工方向的交集合非空的装夹方向组合。
7.如权利要求1所述的一种面向五轴数控铣床精加工的装夹规划方法,其特征在于,所述将3+2工作模式可加工的子区域通过标签扩散的方法代入每个有效装夹方向组合的具体步骤包括:
若3+2工作模式可加工的子区域中某子区域采样点部分有重合,其他部分只能被某一个装夹方向加工到,则将该区域中所有采样点的标签完全指定为该装夹方向;
若3+2工作模式可加工的子区域中某子区域采样点完全处于重合情况,则将该区域中所有采样点的标签指定为重合情况中占优的装夹方向;
采样点重合为该采样点被多个组合内多个装夹方向加工。
8.如权利要求1所述的一种面向五轴数控铣床精加工的装夹规划方法,其特征在于,若经过3+2工作模式可加工的子区域通过标签扩散的方法代入每个有效装夹方向组合仍然存在覆盖情况,则采用Graphcut算法消除有效装夹方向组合中的重合部分。
9.一种计算机可读存储介质,其中存储有多条指令,其特征在于,所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行根据权利要求1-8中任一项所述的一种面向五轴数控铣床精加工的装夹规划方法。
10.一种终端设备,包括处理器和计算机可读存储介质,处理器用于实现各指令;计算机可读存储介质用于存储多条指令,其特征在于,所述指令用于执行根据权利要求1-8中任一项所述的一种面向五轴数控铣床精加工的装夹规划方法。
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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