基于廓形识别的弯管内表面精密磨削试验研究

目的 解决弯管内表面磁粒研磨工艺中手动采点所产生的随机误差大、研磨间隙无法保证以及位姿不准确等问题.方法 结合工业机器人与工业相机,设计并实现了弯管廓形中线的快速获取及研磨位姿计算的工艺方法.首先,分析了弯管内表面磁粒研磨工艺的基本原理,根据研磨过程中单颗磨粒的受力状态以及对研磨区域的磁场模拟,得出影响研磨压力的主要工艺参数;其次,利用工业相机获取弯管图像,通过图像处理算法,得到弯管的廓形中线;最后,将中线上的坐标点进行坐标转换、拟合、离散,并结合磁粒研磨工艺特点,计算出研磨过程中机器人的运动位姿,同时与手动采点法的试验结果进行对比分析,以检验该方法的可行性.结果 廓形识别法提取出的研磨轨迹较为平滑,用时少,能够保持稳定的研磨间隙且更贴近实际弯管中线.在相同试验条件下,对具有180°转角的铜弯管进行研磨,经廓形识别方法研磨60 min后,表面粗糙度Ra由原始的0.854μm降至0.236μm,达到最佳.表面划痕细致且均匀,无过磨、深度划痕等缺陷,平均研磨速率比手动采点法提高了约35.8％,粗糙度的下降率提高了约3.8％.结论 在弯管内表面磁粒研磨过程中,廓形识别法能快速准确地获取弯管廓形中线并计算机器人研磨位姿,在保持正确研磨位姿的同时,能够维持稳定的研磨间隙,可有效提高弯管内表面磁粒研磨效率及表面质量.

Experimental Research on Precision Grinding of Inner Surface of Elbow Based on Profile Recognition