【摘 要】
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CNC刀具磨损直接影响工件的尺寸精度和表面质量,进而影响生产效率和成本,因此,监测刀具磨损状态尤为重要,已成为国内外学者研究的热点问题之一。在研究基于工件表面切痕纹理的视觉监测方法过程中发现,该方法仅考虑纹理信息,信息类型单一,易受切屑造成的划痕等因素干扰,难以保证监测结果的准确性。为此,结合多源信息融合方法抗干扰能力强的优势,研究了面向CNC立铣刀磨损状态在线监测的异构信息融合方法,主要包括以下
【基金项目】
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河北省重点研发计划项目(16211803D); 河北省自然科学基金资助项目(E2017202294);
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CNC刀具磨损直接影响工件的尺寸精度和表面质量,进而影响生产效率和成本,因此,监测刀具磨损状态尤为重要,已成为国内外学者研究的热点问题之一。在研究基于工件表面切痕纹理的视觉监测方法过程中发现,该方法仅考虑纹理信息,信息类型单一,易受切屑造成的划痕等因素干扰,难以保证监测结果的准确性。为此,结合多源信息融合方法抗干扰能力强的优势,研究了面向CNC立铣刀磨损状态在线监测的异构信息融合方法,主要包括以下内容:1.提出了一种融合视觉图像和主轴电流数据信息识别刀具磨损状态的方法,针对数据具有异构性和提供的信息具有不确定性的特点,采用了PSO-SVM与改进的加权证据理论结合的决策级信息融合方法,利用切削实验获取的样本数据集对该识别方法进行了验证,结果表明,各工况下的平均识别准确率在97.21-98.42%之间,高于单独依据各信息源进行识别的准确率。此外,对比了多种模式识别算法和证据融合方法,来验证采用的信息融合算法的优越性。2.针对因视觉检测装置角度偏差等因素导致获取的图像之间纹理方向不一致,影响识别准确率的问题,提出了一种具有图像旋转不变性的纹理特征提取方法,依据实验分析得到的多角度Radon变换结果与纹理主方向之间的关系,对图像进行方向矫正,再通过Gabor-GLCM增强及提取纹理特征信息,该方法的验证结果表明,采用该方法后对图像样本的平均识别准确率提高了4.17%。对于电流数据,提取了其时/频域和小波包能量特征。为去除原特征集中与刀具磨损状态相关性弱和冗余的特征,对RF与SVM结合的特征选择方法进行了验证。3.基于CNC在线可交换视觉检测装置及FANUC系统二次开发包,在Lab VIEW平台结合MATLAB编程,开发了一套在线监测系统。该系统方便集成到CNC系统,监测流程由CNC代码控制,可以根据需要自由设定进行检测的加工阶段,通过实际加工对该系统进行了测试,验证了异构数据信息融合的刀具磨损状态识别方法在实际加工现场的可行性。
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