一种铸件清理加工轨迹的自动校正与生成方法与流程

本发明涉及铸件清理加工的技术领域，尤其涉及一种铸件清理加工轨迹的自动校正与生成方法。

背景技术：

现有的一些打磨工作站，程序采用的都是手动示教来完成的；对于工件装夹以及铸造产生的误差，目前采用的方法主要有两种：1.选取加工完成的标准样件，采用非接触传感器测量到加工表面的距离，在完成对标准样件的示教编程；实际加工中，通过测量待加工样件加工表面的距离，并与标准样件的表面距离进行比较，获得偏差，通过偏差补偿加工程序；2.不采用补偿方式，通过打磨动力头安装浮动装置来弥补工件安装与装夹误差；

目前，铸件的清理工作往往是由人工来完成，产品的打磨效率主要取决于工人的熟练程度，由于铸件打磨的劳动强度大，环境极其恶劣，招工难，人员的流动量大，产能低，产品打磨质量不稳定，使企业普遍感觉到了压力，对自动化的需求也更加迫切；

现有的打磨工作站，程序往往都采用手动示教编程的方式，示教时间长，并且轨迹的连续性很难达到打磨的要求，人工投入大，系统的稳定性差，响应速度慢，无法满足高效自动化生产的要求；

对于装夹以及工件铸造误差只能通过检测待加工工件与标准工件表面的偏差进行补偿，难以满足工件所有表面补偿的要求，并且只能对位置进行补偿，对于姿态的偏差无法进行补偿；

通过在电主轴法兰上做浮动套的方式来进行偏差补偿，对于铝铸件毛刺的清理采用该方式较为合适，但对于铸铁以及铸钢件，由于铸件的塑性差，硬度高，打磨过程产生的冲击载荷较大，采用浮动套的方式无法满足去除铸件毛刺、批锋的要求。

技术实现要素：

针对上述产生的问题，本发明的目的在于提供一种铸件清理加工轨迹的自动校正与生成方法。

为了实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

一种铸件清理加工轨迹的自动校正与生成方法，其中，包括：

步骤一：通过离线软件导入待加工铸件的3d理论设计模型，按照所述3d理论设计模型的设计方式进行仿真布局，所述仿真布局包括机器人与周边设备的相对的位置关系；

步骤二：在所述离线软件中进行工具定义，通过离线编程提取出所述待加工铸件的若干关键表面，每一所述关键表面均提取若干点位，通过若干所述关键表面和若干所述点位获取所述待加工铸件的空间坐标模型；

步骤三：根据所述机器人的机器人底层karel语言，获取所述待加工铸件的空间坐标模型相对于所述机器人的空间坐标的关系，建立程序的空间坐标系；

步骤四：在所述离线软件中，根据所述程序的空间坐标系，提取所述待加工铸件的数模上的飞边轨迹，离线生成铸件打磨加工轨迹；

步骤五：在所述实际工作站中，通过传感器探测若干所述关键表面，每一所述关键表面探测相对应的若干所述点位，获取每个所述点位相对于所述机器人的空间坐标，进而获得若干所述关键表面相对于所述机器人的空间坐标模型；

步骤六：采用所述仿真布局中使用的计算方式，生成所述机器人的程序坐标系，使所述机器人的程序坐标系与所述离线软件的空间坐标系相对应；

步骤七：在所述机器人的程序坐标系中导入并运行离线生成的所述铸件打磨加工轨迹，完成所述待加工铸件的飞边、毛刺的清理，实现所述程序的离线自动生成与矫正。

上述的铸件清理加工轨迹的自动校正与生成方法，其中，所述离线软件为roboguide、robotmaster、delcam、sprutcam中的任意一种

上述的铸件清理加工轨迹的自动校正与生成方法，其中，所述传感器为非接触传感器。

上述的铸件清理加工轨迹的自动校正与生成方法，其中，通过离线编程提取出所述待加工铸件的三关键表面。

上述的铸件清理加工轨迹的自动校正与生成方法，其中，每一所述关键表面均提取三所述若干点位。

本发明由于采用了上述技术，使之与现有技术相比具有的积极效果是：

(1)本发明能够实现对铸件自动化清理过程中程序的自动生成与矫正，解决现有人工示教难、程序姿态偏差无法补偿以及只能补偿现有检测面位置偏差问题，有效提升铸件自动化清理加工系统的柔性。

附图说明

图1是本发明的铸件清理加工轨迹的自动校正与生成方法的流程框图。

图2是本发明的铸件清理加工轨迹的自动校正与生成方法的待加工铸件示意图。

附图中：1、第一关键表面；11、点位；12、点位；13、点位；2、第二关键表面；21、点位；22、点位；23、点位；3、第三关键表面；31、点位；32、点位；33、点位；4、待加工铸件。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。

图1是本发明的铸件清理加工轨迹的自动校正与生成方法的流程框图,图2是本发明的铸件清理加工轨迹的自动校正与生成方法的待加工铸件示意图,请参见图1、图2所示，示出了一种铸件清理加工轨迹的自动校正与生成方法，包括有：

步骤一：通过离线软件导入待加工铸件的3d理论设计模型，按照3d理论设计模型的设计方式进行仿真布局，仿真布局包括机器人与周边设备的相对的位置关系；

步骤二：在离线软件中进行工具定义，通过离线编程提取出待加工铸件的若干关键表面，每一关键表面均提取若干点位，通过若干关键表面和若干点位获取待加工铸件的空间坐标模型；

步骤三：根据机器人的机器人底层karel语言，获取待加工铸件的空间坐标模型相对于机器人的空间坐标的关系，建立程序的空间坐标系；

步骤四：在离线软件中，根据程序的空间坐标系，提取待加工铸件的数模上的飞边轨迹，离线生成铸件打磨加工轨迹；

步骤五：在实际工作站中，通过传感器探测若干关键表面，每一关键表面探测相对应的若干点位，获取每个点位相对于机器人的空间坐标，进而获得若干关键表面相对于机器人的空间坐标模型；

步骤六：采用仿真布局中使用的计算方式，生成机器人的程序坐标系，使机器人的程序坐标系与离线软件的空间坐标系相对应；

步骤七：在机器人的程序坐标系中导入并运行离线生成的铸件打磨加工轨迹，完成待加工铸件的飞边、毛刺的清理，实现程序的离线自动生成与矫正。

以上仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围。

本发明在上述基础上还具有如下实施方式：

本发明的进一步实施例中，请继续参见图1、图2所示，离线软件为roboguide、robotmaster、delcam、sprutcam中的任意一种。

本发明的进一步实施例中，传感器为非接触传感器。

本发明的进一步实施例中，请继续参见图2所示，通过离线编程提取出待加工铸件4的三关键表面，包括第一关键表面1、第二关键表面2和第三关键表面3。第一关键表面1、第二关键表面2和第三关键表面3通过铸造工艺确定。

本发明的进一步实施例中，每一关键表面均提取三若干点位，其中第一关键表面1中提取点位11、点位12和点位13，点位11、点位12和点位13均位于关键表面1的边缘部分，能够表达关键表面1的大致形貌和位置。第二关键表面2中提取点位21、点位22和点位23，点位21、点位22和点位23均位于关键表面2的边缘部分，能够表达关键表面2的大致形貌和位置。第三关键表面3中提取点位31、点位32和点位33，点位31、点位32和点位33均位于关键表面3的边缘部分，能够表达关键表面3的大致形貌和位置。由于程序是根据点位11、点位12、点位13、点位21、点位22、点位23、点位31、点位32和点位33自动生成，因此能够实现对铸件装夹以及铸造产生的误差能够进行动态的补偿，满足铸件自动化清理生产加工的需要。

以上所述仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围，对于本领域技术人员而言，应当能够意识到凡运用本发明说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。