[发明专利]一种适用于零件复杂细长面的快速数控编程方法

说明书

本发明公开了一种适用于零件复杂细长面的快速数控编程方法，包括如下步骤：细长面加工特征的获取、特征视图定向，调整视图大小并导出图像、图像二值化理与空洞区域填充、计算三维特征和二维图像的坐标变换矩阵、利用骨架提取算法提取二值图像中轴轮廓线得到散乱轮廓线点集、点集点云化处理，利用点云排序算法排序、分段曲线拟合算法拟合细长面中轴轮廓线、通过坐标变换矩阵将拟合轮廓线投影至加工特征面，合并投影线得到参考加工轨迹、后处理生成NC代码、仿真验证及优化。通过本发明处理细长面特征可以有效减少冗余刀轨和提高数控编程效率，从而有效提升细长面数控编程自动化水平、降低企业加工成本和加快产品制造周期。

技术领域

本发明涉及数控编程，特别是一种适用于零件复杂细长面的快速数控编程方法。

背景技术

现有的机械零件中存在大量的细长面特征，这种特征的数控编程方法主要有手工编程和CAM软件自动编程两种方法；尽管一些细长面的数控程序可以通过手工编程完成，但是对于一些包含圆弧形状复杂的细长面，手工编程不仅容易出错，而且效率低下；如今，手工编程因对于编程人员的技术水平要求高、编程效率低和工人劳动强度高等原因已慢慢被企业所摒弃。采用CAM自动编程的方法虽然能够完美解决手工编程存在的问题，但是，现有CAM软件平面铣刀轨规划算法不能根据细长面特征特点很好地进行刀轨路径优化，从而造成软件自动生成的刀轨含有大量的非切削刀路。大量的非切削刀路严重影响了零件的加工效率、延长了产品的制造周期以及增加了企业不必要的生产成本。

导致存在的具体问题主要有：

(1)复杂细长面特征手动编程效率低、易出错；CAM软件自动编程刀轨冗余度高、加工效率低；现有方法对加工特征预处理时需要在特定的商业三维CAD/CAM软件中完成，主要通过遍历细长面内大量的特征，然后判断、识别需要处理特征并进行处理工作。这种方式效率不高且可能严重依赖三维软件提供的技术和环境，可能无法在所有三维软件中使用，通用性差。

(2)现有学者提出的零件细长平面刀轨生成方法是在遍历得到的散乱的骨架点集上直接展开的工作，没有考虑骨架点集可能存在的顺序问题，从而可能造成了部分形状的细长面的刀路在拟合时因为骨架点集的顺序问题拟合出现错误。

(3)现有的方法通过基于图像变换算法确定的坐标变换矩阵，这种方法确定的坐标变换矩阵是二维的，如果要正确的将点坐标投影到三维环境下的细长面还需要确定预定义的细长面包容面坐标原点和三维软件绝对坐标原点的坐标变换矩阵。对于含有大量细平面特征的零件，这种方法首先要定义每一个细长面包容面坐标原点，其次要确定包容面坐标原点到三维软件绝对坐标原点的坐标变换矩阵，使用的时候可能比较繁琐。

(4)现有的方法针对的都是由一些矩形平面组合得到的规则的细长面，对于规则面提取的中心轮廓线简化效果比较好，但可能不适用于由矩形平面、圆弧平面组合的复杂细长面。

发明内容

发明目的：本发明的目的是提供一种适用于零件复杂细长面的快速数控编程方法，从而解决当今企业加工复杂细长面时人工编程编程效率低、强度大以及CAM数控编程刀轨冗余度高导致的资源浪费问题。

技术方案：本发明所述的一种适用于零件复杂细长面的数控刀轨生成方法，包括加工特征处理、骨架散乱点提取、散乱点云排序、散乱点云简化与分段拟合和拟合曲线刀路和NC代码生成与仿真验证优化六个部分。加工特征处理主要包括细长面识别、抽取、补面、摆正、图像导出和计算坐标转换矩阵等内容；骨架散乱点提取主要包括图像二值处理、骨架点提取等内容；散乱点云排序主要包括点云转换、点云排序等内容；分段拟合主要包括分段点识别、分段区域简化和曲线拟合等内容；拟合曲线刀轨生成主要包括分段曲线拟合点坐标变换、曲线合并和NC代码生成等内容；仿真验证优化主要是检查拟合生成的刀轨的可靠性，并根据验证结果进行决策。本发明方法的具体步骤如下：

(1)导入零件MBD模型(Model Based Definition，基于模型定义)，获取加工特征