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        基于機(jī)器視覺的EDM電極積碳深度自動檢測系統(tǒng)

        2018-09-14 10:54:24劉宏茍淞周加樂辛拯宇周檢
        科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2018年21期
        關(guān)鍵詞:機(jī)器視覺自動檢測電火花

        劉宏 茍淞 周加樂 辛拯宇 周檢

        摘 要:在電火花加工中對工件的檢測常常是非在位的和離線的方式,但此過程復(fù)雜且耗時(shí)。由于電火花加工中電極積碳區(qū)域的分布對于加工進(jìn)程和加工參數(shù)調(diào)整具有重要參考意義,因此文章提出了一個(gè)基于機(jī)器視覺的電火花加工電極積碳區(qū)域深度自動檢測系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本系統(tǒng)能較精確的測量出積碳區(qū)域的深度值,并且抗干擾力強(qiáng)。

        關(guān)鍵詞:機(jī)器視覺;電火花;盲孔加工;自動檢測;CCD

        中圖分類號:TP391 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號:2095-2945(2018)21-0049-02

        Abstract: The detection of workpiece in EDM is often off-site and off-line, but the process is complex and time-consuming. Because the distribution of electrode carbon deposition area in EDM has important reference significance for machining process and parameter adjustment, this paper presents an automatic depth detection system of electrode carbon deposition area based on machine vision in EDM. The experimental results show that the system can measure the depth of carbon deposition area accurately and has strong anti-interference ability.

        Keywords: machine vision; EDM; blind hole machining; automatic detection; CCD

        引言

        自CCD圖像傳感器發(fā)明以來,CCD便成了光學(xué)檢測的重要器件。它的原理是由感光元件受到光強(qiáng)而產(chǎn)生相應(yīng)大小的電荷,電荷經(jīng)處理便后可以得到與原圖像相識的圖像[1,2]?;贑CD的機(jī)器視覺已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于航天航空,醫(yī)療,工業(yè)自動化及自動檢測等領(lǐng)域,尤其適用于電火花加工檢測。目前電火花加工檢測通常是加工完后用電極絲觸碰法進(jìn)行檢測,但是這樣會影響工件表面質(zhì)量。為了避免這種磨損常常采用非接觸的方式測量,機(jī)器視覺正好適用于這種場景,并且精度更高,耗時(shí)更短[3]。但是在電火花加工中對深盲孔的檢測機(jī)器視覺同樣很難直接檢測,于是Kuoyi Huang[4]提出了通過檢測電極區(qū)域積碳區(qū)域的深度來估算盲孔深度的方法,因此本文提出優(yōu)化過的基于機(jī)器視覺的電火花加工電極積碳區(qū)域深度自動檢測系統(tǒng)。系統(tǒng)分為CCD相機(jī)姿態(tài)控制模塊,多自由度三腳架和數(shù)字圖像處理模塊。姿態(tài)控制模塊包括一個(gè)陀螺儀,舵機(jī)組,單片機(jī),藍(lán)牙模塊。數(shù)字圖像處理模塊采用樹莓派作為圖像處理的計(jì)算單元。

        1 系統(tǒng)整體框架設(shè)計(jì)

        本測量系統(tǒng)是一個(gè)便攜式可拆除組合設(shè)備。由CCD(耦合電偶器件),CCD姿態(tài)控制模塊,計(jì)算模塊,支架模塊組成.相機(jī)像素大小為800×600,圖像處理是利用python編程實(shí)現(xiàn)。計(jì)算單元是Raspberry Pi3(1.2GHz 四核 Broadcom BCM2837 64 位 ARMv8處理器)。設(shè)備在實(shí)際安裝中會有火花油池壁,安裝高度以及火花油池尺寸等問題使得設(shè)備安裝有困難,因此設(shè)計(jì)了支架模塊,該模塊有4個(gè)自由度可以解決復(fù)雜角度的安裝問題。在空間直角坐標(biāo)系中電極與豎直面,水平面都有角度偏差,因此設(shè)計(jì)了一個(gè)CCD相機(jī)控制模塊實(shí)現(xiàn)CCD相機(jī)的豎直與水平,以減小實(shí)驗(yàn)誤差。在保證了CCD相機(jī)的水平與豎直后盡量使電極安裝豎直,這樣經(jīng)過一系列算法后可測出電極目標(biāo)區(qū)域的長度。

        1.1 CCD相機(jī)姿態(tài)控制模塊設(shè)計(jì)

        CCD相機(jī)控制模塊是由陀螺儀,單片機(jī),高精度舵機(jī)組,藍(lán)牙模塊組成,結(jié)合負(fù)反饋原理實(shí)現(xiàn)控制[5]。陀螺儀采集CCD相機(jī)的水平偏移量和豎直偏移量作為系統(tǒng)的輸入量。單片機(jī)作為主控邏輯單元,舵機(jī)實(shí)現(xiàn)姿態(tài)調(diào)整,藍(lán)牙發(fā)送數(shù)據(jù)到PC 端用以建立相應(yīng)曲線和判斷姿態(tài)是否滿足要求。CCD姿態(tài)控制模塊框圖如圖1。

        1.2 數(shù)字圖像處理模塊設(shè)計(jì)

        Raspberry Pi3作為圖像處理的計(jì)算單元,調(diào)用開源的數(shù)字圖像處理庫Opencv來對圖像進(jìn)行預(yù)處理,其中用到了中值濾波法,閾值分割法[6]。為了實(shí)現(xiàn)積碳區(qū)域的測量本文提出了一個(gè)中心線檢測算法,算法整體框架如圖2。中心線算法可分為以下幾個(gè)步驟:

        (1)圖像預(yù)處理后將電極于周圍環(huán)境分割開來并返回二值化圖像。

        (2)檢測圖像中電極的中心位置。

        (3)建立中心線,沿著中心線檢測電極在灰度情況下的所有像素點(diǎn)。

        (4)差分法找到特有的兩個(gè)跳變點(diǎn),兩跳變點(diǎn)之差就是積碳區(qū)域的像素點(diǎn)個(gè)數(shù),從而得到積碳區(qū)域的真實(shí)深度值。

        2 EDM正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

        實(shí)驗(yàn)條件如表1。紫銅作為工具電極陽極,設(shè)計(jì)電流,電極直徑,預(yù)設(shè)加工深度為三因素,及其變化量為5水平的正交實(shí)驗(yàn)。利用機(jī)器視覺測得積碳區(qū)域深度值,并通過工具制造顯微鏡得到了人工測量值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果部分?jǐn)?shù)據(jù)如表2,加工后工件以及電極如圖3。

        3 結(jié)束語

        實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的CCD姿態(tài)控制模塊能夠快速調(diào)節(jié)且控制穩(wěn)定。中心線檢測算法檢測精度平均達(dá)到98.35%,在可接受誤差范圍內(nèi)。因此本文提出的基于機(jī)器視覺的電火花加工電極積碳區(qū)域深度自動檢測系統(tǒng)可用在實(shí)際工程中,以達(dá)到提高工作效率,降低檢測成本的目的。

        參考文獻(xiàn):

        [1]Marr D. Vision, W.H. Freeman Company. 1982:78-91.

        [2]王慶友,孫學(xué)珠.CCD應(yīng)用技術(shù)[M].天津大學(xué)出版社,1993:2-8,121-134.

        [3]Jurkovic J, Korosec M, Kopac J. New approach in tool wear measuring technique using CCD vision system. International Journal of Machine Tools and Manufacture 2005,45:1023-1030.

        [4]Kuoyi Huang. A Fast Inspection of Tool Electrode and Drilling Depth in EDM Drilling by Detection Line Algorithm. Sensors 2008,8:4866-4877.

        [5]黃堅(jiān).自動控制原理及其應(yīng)用[M].高等教育出版社,2016:978-7-04-044921-1.

        [6]Joe Minichino, Joseph Howse. Learning OpenCV 3 Computer Vision with Python, Second Edition. Packt Publishing Ltd. 2005:978-1-78528-384-0.

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