计算机图形处理在UG生产加工中的应用

2013-05-25 by:广州有限元分析、培训中心-1CAE.COM 来源:仿真在线

随着现代制造业要求生产加工过程向高度自动化、精度化方向发展,计算机辅助工程在制造业中运用也越来越重要.应用计算机图形处理技术对零件进行自动提取已知外形曲线,并自动生成数控机床所能识别的G代码,应用于生产加工,为传统加工手段与数控加工方法之间寻找一条合理有利的途径.

方林宏樊军来源:万方数据
关键字:G代码图像处理数控加工

0引言

现代制造业要求生产加工过程向高度自动化、精度化方向发展。机器视觉技术具有非接触、在线实时、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等优点,能实现机械产品零废品生产的目标,适应发展的要求,在实际中显示出了广阔的应用前景。
本文针对计算机图形处理技术在数控焊接生产中的应用试验,主要应用电荷藕合器件(CCD)成像,结合数字图像处理技术,对实际工件需要加工的轮廓图像进行采集,并对其进行检测、处理和提取边缘轮廓,转化为矢量图数据进行存储,最终在三维设计软件UG环境中模拟加工环境生成G代码,导人数控氨弧焊机进行加工。具体流程如图1所示。

1.工件图像的预处理

采用C ++ build软件二次开发的图像处理软件处理图像,开发设计采用当前流行的算法。图片采集工具为佳能IXUS70数码相机。采集工件图片如图2所示。

采用软件处理工件图像的流程为:图像的增强,灰度直方图均衡化,图像平滑处理及锐化处理,图像的分割,边界检测和工件轮廓的提取。在该流程中前几项在普通的图形处理软件中都已十分成熟,故不再赘述。边界检测和轮廓的提取则是能否将图形处理与UG搭建成功的两个关键因素。为了得到UG能够处理的理想图形,在此边缘检测中采取的算法是Sobel算子。如图3所示的两个卷积核形成了Sobel边缘算子。图像中每一个点都用这个核算子做卷积。一个核对通常的垂直边缘响应最大。而另一个对水平边缘响应最大。两个卷积的最大值作为该点的输出值,运算结果是一幅边缘图像。该算法能够保证较为精确的边缘方向信息和边缘定位精度。
轮廓提取的算法是掏空内部点:如果原图中有一点为黑,且它的8个相邻点都是黑色时(此时该点是内部点),则将该点删除。以此得到精准的图形轮廓。该算法的部分程序代码如下

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软件处理的图片主要过程为软件载人工件真彩图(见图4);将图像平滑及锐化处理(见图5);将图像轮廓提取(见图6)。

2工位图转换为矢量图

工件图经上述软件处理后,由于图片图形是点阵位图,而在机械加工中,为了更适合机械加工,需要将位图转化为矢量图。在UG环境下,运用CAD的栅格可以十分方便地实现位图与矢量图的转化。如图7所示曲线,是将经过处理的轮廓曲线(见图6)导人AutoCAD里面,运用栅格将轮廓曲线转化成如图8所示的样式,目的是最终利用网格将轮廓曲线包容起来,将轮廓曲线离散化,再利用直线段或者圆弧段将上面得到的特定点运用直线段或者圆弧拟合起来,便可得到如图9所示的矢量图。

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3工件目标位置确定

由于图形与机床的坐标系不相称,机床不能识别工件上的起刀点,所以必须找到图形上的一个点作为起刀点,实际经验表明椭圆长轴与椭圆的交点是最好的起刀点。但是,前提是必须找到椭圆的长轴。在这里采用的算法是试射法,就是设二阶微分方程第一边值问题为:

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试射法的基本思想是把边值问题化为初值问题来解。具体作法是通过反复调整初始时刻的斜率y?(d)的值m,使得初值问题为:

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上式的解满足另一个边值条件y(b)=β,即从初值问题的经过点(a,a),而且有不同斜率的积分曲线中,去寻找一条通过点(b , β)的曲线。
首先凭经验或按照实际存在的运动规律选取m的两个预测值m1,m2,再分别按照两个斜率求解相应的初值问题,可以得到y(b)的两个结果β1, β2。如果β1. β2:都不满足给定的精度,就用线性插值的方法校正m1,m2,得到新的斜率值m3为:

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然后再按斜率值m3计算初值,又得新的结果y(b)= β3。继续这一过程,直到计算结果y(b)与β相当接近为止。值得注意的是,用线性插值的依据不足。如果有更好的插值公式,则可能使测试的次数有效地减少。假设从椭圆中心发射出无数条射线,如图10所示,这些射线与椭圆相交之后产生诸多直线段,这些直线段有长有短,但一定会有一条最长的,那么这个最长的直线段便是椭圆的长轴。

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