[发明专利]五轴联动精密数控机床及其控制方法

说明书

公开了一种五轴联动精密数控机床及其控制方法，其通过包含深浅融合模块的第一卷积神经网络模型提取待机加工产品的六视图的第一至第六图像的浅层特征和深层特征，并通过具有多尺度的三维卷积核的第二卷积神经网络模型提取所述待机加工产品的各个视角图像特征间基于空间关联的多尺度关联性特征分布信息，并以此生成所述待机加工产品适配的加工模式标签。这样，可以对于所述待机加工产品进行智能检测以对其适配的加工模式进行精准判断，进而实现所述待机加工产品的精准加工。

技术领域

本申请涉及智能数控技术领域，且更为具体地，涉及一种五轴联动精密数控机床及其控制方法。

背景技术

随着世界机床工具产业和制造技术不断发展完善，数控机床技术在复合、智能、环保技术的基础上，通过与控制技术、计算机技术、信息技术有机结合，不断向高速度、高效率、高精度、柔性化、集成化和高可靠性方向发展，出现了向多主轴、多坐标、复合加工以及成套设备自动化方向发展的趋势。

普通的三轴数控机床虽然在市场上实用性比较强，但是对于发展高端产品只用三轴是远远办不到的，因为传统的数控机床加工不出来形状复杂的曲线、曲面零件，只能使用多坐标联动，多轴控制的多轴数控机床才能实现。四轴、五轴联动数控机床能有效地解决复杂、精密、小批量多变零件的加工问题，可以减少加工工时和装夹次数、提高空间自由曲面的加工精度和质量、增加生产柔性、实现对各种复杂精密零件的自动化加工。

企业引进四轴、五轴联动的数控加工中心势必会提高企业的竞争力，使企业拥有了跨向高精端零件制造行业的入场券。但是，四轴、五轴联动的数控加工中心的售价颇高，特别是五轴联动数控加工中心基本依赖进口，售价高达数百万。然而需要用到五轴联动加工的零件量小且不常有，从管控零件制作成本的角度考虑，企业一般也不会用五轴联动的数控加工中心去加工形状简单的零件，企业购置的五轴联动数控加工中心得不到充分利用，陷入了设备投入大，产出回报低的窘境。

针对上述技术问题，中国公开专利CN 108334038A揭露了一种可切换三至五轴模式的五轴五联动数控机床，其可以实现三轴三联动、四轴四联动和五轴五联动以拓展其应用价值和提升其经济价值。

但是，在该五轴五联动数控机床的运营中，在面对具体的待机加工产品时，需要有经验的工人凭借多年的工作经验来判断待机加工产品需要采用何种加工模式，也就是，虽然该五轴五联动数控机床具有多种模式选择，拓展了其应用价值，但其应用却受人为经验的限制。

因此，期待一种优化的五轴联动精密数控机床。

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种五轴联动精密数控机床及其控制方法，其通过包含深浅融合模块的第一卷积神经网络模型提取待机加工产品的六视图的第一至第六图像的浅层特征和深层特征，并通过具有多尺度的三维卷积核的第二卷积神经网络模型提取所述待机加工产品的各个视角图像特征间基于空间关联的多尺度关联性特征分布信息，并以此生成所述待机加工产品适配的加工模式标签。这样，可以对于所述待机加工产品进行智能检测以对其适配的加工模式进行精准判断，进而实现所述待机加工产品的精准加工。

根据本申请的一个方面，提供了一种五轴联动精密数控机床，其包括：

待机加工产品图像采集模块，用于获取待机加工产品的六视图，所述待机加工产品的六视图为第一至第六图像；

机加工图像特征提取模块，用于将所述第一至第六图像分别通过包含深浅融合模块的第一卷积神经网络模型以得到第一至第六特征矩阵；

结构化模块，用于将所述第一至第六特征矩阵沿着样本维度进行排列以得到三维特征张量；

第一尺度关联编码模块，用于将所述三维特征张量输入使用具有第一尺度的三维卷积核的第二卷积神经网络模型以得到第一尺度关联特征图；