申请/专利权人：江苏科技大学

申请日：2021-11-18

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN114089692B

主分类号：G05B19/4097

分类号：G05B19/4097

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2022.03.15#实质审查的生效;2022.02.25#公开

摘要：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。

主权项：1.一种适用于零件复杂细长面的快速数控编程方法，其特征在于，包括以下步骤：1将零件MBD设计模型导入三维CAD或CAM软件中，通过PMI定位细长面特征、将细长面抽取为片状面特征；2定位片状面的法线方向与屏幕法线方向平行，调整片状面视图大小并导出图像；3片状面图像二值化处理、二值图像区域填充；4自动计算三维细长面特征和细长面图像的坐标变换矩阵；5利用图像骨架提取算法提取细长面二值图像中轴轮廓线，得到散乱中轴轮廓线点集；6将散乱中轴线轮廓点集进行点云化处理，使用点云排序算法排序；6.1提取骨架图像，遍历图像得到散乱点集M，将散乱点集转化为混乱点云S＝{Pi＝xi,yi|i＝1,…,N}；6.2随机选取一点Pt为K-近邻算法的搜索起始点，选择Pt邻近点Pq计算向量Vec1，Vec1＝Pq-Pt为初始搜索方向，指定正整数K为搜索半径，得到包含初始点Pt的点集S1；6.3循环遍历点集S1中每一点与初始点Pt的矢量Vectemp，并计算Vectemp与Vec1的矢量积，保留矢量积大于零的点，存储到点集S′1中，计算S′1中每一点与Pt的距离，按照距离大小升序排序得到点集S2；6.4取出S2中倒数第二点为下一个搜索初始点，以最后两个点确定搜索方向Vec2，重复6.3操作，判断矢量积的正负；若存在正值则继续循环，若所有的矢量积均为负值，结束循环；6.5遍历6.2中矢量积为负值的点与Pt点的距离，按照距离的大小降序排列得到点集inv_S2；6.6取inv_S2的第二个点作为下一个搜索点，以前两个点作为搜索方向；遍历K个临近点与搜索点的矢量与搜索方向的矢量积，保留矢量积为正的点得到点集inv_S2′，计算inv_S2′中每一点至搜索点的距离，按照距离大小对这些点降序排列得到点集inv_S3；6.7重复6.6操作，判断矢量积的正负；若存在正值则继续循环，若所有的矢量积均为负值，结束循环；6.8合并这些点集得到排序后的点集Srange；7通过分段曲线拟合算法拟合细长面中轴轮廓线；7.1从排序的第一个点按照顺序选取K个点，由K个点坐标构建黑白二值图；7.2采用Hough变换图像中的直线段，并计算直线段的长度L1；7.3增加二值图像中点的个数；选取K＝K+1，重新构建二值图像、提取直线和计算直线长度L2；7.4判断L2和L1的大小关系：如果L2L1，说明当前点不是分段点，重复步骤7.3；如果L2＝L1，说明第K个点为分段点，找到了分段点；7.5记录分段点的序号，保存霍夫变换提取直线得到的点坐标信息；从找到的第一个分段点开始继续寻找下一分段点直至找到所有的分段点；得到所有的分段点以及其对应分段线段的坐标信息后，分段拟合各线段；8拟合后的中轴轮廓线通过步骤4得到的坐标变换矩阵投影至细长面，合并中轴轮廓线得到刀轨路径；9通过定制的后处理器将刀轨后处理为NC代码，通过几何仿真平台进行几何仿真验证；10判断仿真仿真结果；如果仿真结果显示NC代码不符合预期，返回至步骤2增大导出图像大小；如果仿真结果达到预期要求，则结束。

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百度查询： 江苏科技大学 一种适用于零件复杂细长面的快速数控编程方法

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