CN111402408A - 一种无废料模具设计装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种无废料模具设计装置，包括零件六位图采集模块、零件三维模型构建模块、尺寸测量模块、模具尺寸生成模块、模具总装图生成模块、模具废料计量模块、模具废料利用模块和模具材料配置模块。本发明实现了模具的自动设计，模具总装图的自动生成，在可以减少工作人员工作量的同时，可以提高模具设计的精度；采用将废料熔融重筑用于模具生产的设计理念，可以减少甚至避免废料的产生，从而实现了材料的充分利用。

Description

一种无废料模具设计装置
技术领域
本发明涉及模具设计领域，具体涉及一种无废料模具设计装置。
背景技术
目前在模具的加工过程均会产生一定的边角料，不能对材料充分的利用，同时模具的设计过程大多采用人为测量、人为绘制模具总装图的方式，费时费力的同时，容易带来误差。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供了一种无废料模具设计装置，可以减少甚至避免废料的产生，从而实现了材料的充分利用。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
一种无废料模具设计装置，包括：
零件六位图采集模块，用于实现零件俯视图、仰视图、前视图、后视图、左视图、右视图的采集；
零件三维模型构建模块，用于通过kinect深度传感器分别进行零件俯视图、仰视图、前视图、后视图、左视图、右视图深度图像的获取，将所获得的零件俯视图、仰视图、前视图、后视图、左视图、右视图深度图像进行三角化，然后在尺度空间中融合所有三角化的深度图像构建分层有向距离场，对距离场中所有的体素应用整体三角剖分算法产生一个涵盖所有体素的凸包，并利用Marching Tetrahedra算法构造等值面,获得的零件俯视图等值面、零件仰视图等值面、零件前视图等值面、零件后视图等值面、零件左视图等值面、零件右视图等值面，完成零件俯视图等值面、零件仰视图等值面、零件前视图等值面、零件后视图等值面、零件左视图等值面、零件右视图等值面的拼接，从而实现零件三维模型的构建；
尺寸测量模块，用于调用对应的测量标尺实现零件三维模型尺寸的测量；
模具尺寸生成模块，用于根据模具材质的性能参数、零件材质的性能参数调用对应的模具尺寸生成模型输出模具尺寸；
模具总装图生成模块，用于根据模具尺寸生成模具总装图；
模具废料计量模块，用于根据模具总装图输出产生的废料尺寸数据，并根据废料尺寸数据输出废料的质量数据；
模具废料利用模块，用于根据模具总装图输出模具所需材料的质量数据，并构建该质量数据与废料的质量数据的关系，并基于模具材料的材料性能参数实现关系的校正；
模具材料配置模块，用于根据所述关系以及模具所需材料的质量数据配置模具材料。
进一步地，所述零件俯视图、仰视图、前视图、后视图、左视图、右视图均采用纯色背景。
进一步地，所述尺寸测量模块基于连通分量外接矩形的长宽比进行零件三维模型尺寸的测量。
进一步地，所述模具尺寸生成模块通过BP神经网络模型输出模具尺寸，不同的材料对应不同的BP神经网络模型。
进一步地，模具废料利用模块基于BP神经网络模型实现关系的校正，不同的材料对应不同的BP神经网络模型。
进一步地，将废料熔融重筑用于模具生产。
本发明具有以下有益效果：
采用将废料熔融重筑用于模具生产的设计理念，可以减少甚至避免废料的产生，从而实现了材料的充分利用。
实现了模具的自动设计，模具总装图的自动生成，在可以减少工作人员工作量的同时，可以提高模具设计的精度。
附图说明
图1本发明实施例一种无废料模具设计装置的***框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明实施例提供了一种无废料模具设计装置，包括：
零件六位图采集模块，用于实现零件俯视图、仰视图、前视图、后视图、左视图、右视图的采集，基于带蛇形机械臂的摄像头实现，使用时，蛇形机械臂按预设的运动路径带动摄像头至对应的位置实现目标图像的自动采集；所述零件俯视图、仰视图、前视图、后视图、左视图、右视图均采用纯色背景，优选地，采用与零件自身颜色可以形成鲜明对比的纯色背景，从而便于提高后续零件三维模型的构建；
零件三维模型构建模块，用于通过kinect深度传感器分别进行零件俯视图、仰视图、前视图、后视图、左视图、右视图深度图像的获取，将所获得的零件俯视图、仰视图、前视图、后视图、左视图、右视图深度图像进行三角化，然后在尺度空间中融合所有三角化的深度图像构建分层有向距离场，对距离场中所有的体素应用整体三角剖分算法产生一个涵盖所有体素的凸包，并利用Marching Tetrahedra算法构造等值面,获得的零件俯视图等值面、零件仰视图等值面、零件前视图等值面、零件后视图等值面、零件左视图等值面、零件右视图等值面，完成零件俯视图等值面、零件仰视图等值面、零件前视图等值面、零件后视图等值面、零件左视图等值面、零件右视图等值面的拼接，从而实现零件三维模型的构建；经实验可知，利用Kinect传感器采集的不同的深度图像完成目标物体的三维重建,仅需要48s,并且可以得到非常精细的重建效果。
尺寸测量模块，用于调用对应的测量标尺基于连通分量外接矩形的长宽比实现零件三维模型尺寸的测量；
模具尺寸生成模块，用于根据模具材质的性能参数、零件材质的性能参数调用对应的模具尺寸生成模型（ BP神经网络模型）输出模具尺寸；首先，根据选择的模具类型调用对应的模具形状设计图模板，然后根据零件的三维模型以及对应的尺寸参数基于BP神经网络模型输出对应的模具尺寸参数，不同的材料对应不同的BP神经网络模型；
模具总装图生成模块，用于根据模具尺寸生成模具总装图；不同的模具对应不同的模具总装图生成流程模板，使用时，根据录入的模具类型进行对应总装图生成流程模板的调用，基于总装图生成流程模板内载的流程步骤，根据模具的尺寸参数进行模具总装图的生成；
模具废料计量模块，用于根据模具总装图输出产生的废料尺寸数据，并根据废料尺寸数据输出废料的质量数据；
模具废料利用模块，用于根据模具总装图输出模具所需材料的质量数据，并构建该质量数据与废料的质量数据的关系，并基于模具材料的材料性能参数基于BP神经网络模型实现关系的校正；不同的材料对应不同的BP神经网络模型；
模具材料配置模块，用于根据所述关系以及模具所需材料的质量数据配置模具材料；将废料熔融重筑用于模具生产；
中央处理器，用于协调上述模块工作。
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，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种无废料模具设计装置，其特征在于：包括：
零件六位图采集模块，用于实现零件俯视图、仰视图、前视图、后视图、左视图、右视图的采集；
零件三维模型构建模块，用于通过kinect深度传感器分别进行零件俯视图、仰视图、前视图、后视图、左视图、右视图深度图像的获取，将所获得的零件俯视图、仰视图、前视图、后视图、左视图、右视图深度图像进行三角化，然后在尺度空间中融合所有三角化的深度图像构建分层有向距离场，对距离场中所有的体素应用整体三角剖分算法产生一个涵盖所有体素的凸包，并利用Marching Tetrahedra算法构造等值面,获得的零件俯视图等值面、零件仰视图等值面、零件前视图等值面、零件后视图等值面、零件左视图等值面、零件右视图等值面，完成零件俯视图等值面、零件仰视图等值面、零件前视图等值面、零件后视图等值面、零件左视图等值面、零件右视图等值面的拼接，从而实现零件三维模型的构建；
尺寸测量模块，用于调用对应的测量标尺实现零件三维模型尺寸的测量；
模具尺寸生成模块，用于根据模具材质的性能参数、零件材质的性能参数调用对应的模具尺寸生成模型输出模具尺寸；
模具总装图生成模块，用于根据模具尺寸生成模具总装图；
模具废料计量模块，用于根据模具总装图输出产生的废料尺寸数据，并根据废料尺寸数据输出废料的质量数据；
模具废料利用模块，用于根据模具总装图输出模具所需材料的质量数据，并构建该质量数据与废料的质量数据的关系，并基于模具材料的材料性能参数实现关系的校正；
模具材料配置模块，用于根据所述关系以及模具所需材料的质量数据配置模具材料。
2.如权利要求1所述的一种无废料模具设计装置，其特征在于：所述零件俯视图、仰视图、前视图、后视图、左视图、右视图均采用纯色背景。
3.如权利要求1所述的一种无废料模具设计装置，其特征在于：所述尺寸测量模块基于连通分量外接矩形的长宽比进行零件三维模型尺寸的测量。
4.如权利要求1所述的一种无废料模具设计装置，其特征在于：所述模具尺寸生成模块通过BP神经网络模型输出模具尺寸，不同的材料对应不同的BP神经网络模型。
5.如权利要求1所述的一种无废料模具设计装置，其特征在于：模具废料利用模块基于BP神经网络模型实现关系的校正，不同的材料对应不同的BP神经网络模型。
6.如权利要求1所述的一种无废料模具设计装置，其特征在于：将废料熔融重筑用于模具生产。
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