智能精密加工单元制造技术

本发明专利技术提出一种智能精密加工单元的组成和运行方法，旨在提升现有加工单元的的装夹效率，本发明专利技术通过下述技术方案实现：控制系统将加工工艺知识库自动提供的加工程序发送至机床自身的控制系统，将采集得到的数据回传到数据采集与实时分析系统中，数据采集与实时分析系统通过控制系统对机床的加工过程数据参数、测力仪上的切削力参数和在线检测设备的检测数据进行采集，通过内部的加工质量预测模块实现对加工质量的实时分析与预测；自动识别系统通过自动识别装置完成对零件的拍照，实现对零件身份的识别，工艺参数推荐模块自动分析零件的外观特征和加工要求，基于深度学习算法自动生成数据加工程序，根据已发送至机床上的数据加工程序进行加工。

【技术实现步骤摘要】
智能精密加工单元
本专利技术涉及一种智能制造系统中的智能精密加工单元，具体包括智能精密加工单元的组成和运行。
技术介绍
智造单元SMU(SmartManufacturingUnit)是一种工业转型升级实践，可以阶段性地实现智能工厂的落地；智造单元是一种模块化的思想，是实现智能工厂的建设与规划的指南。智造单元可以定位为实现数字化工厂的基本工作单元。近年来，全球各主要经济体都在大力推进制造业的复兴，在工业互联网、物联网、云计算等热潮下，全球众多优秀制造企业都开展了智能工厂建设实践。另一方面，物联网、协作机器人、大数据、机器视觉等新兴技术迅速兴起，为制造企业推进智能工厂建设提供了良好的技术支撑。智造单元成为离散型制造企业落地的重要抓手，也是智能工厂实现完全智能化的利器。根据产品情况，每个单元加工的零件可以是定向的，产品设计完毕后，会产生一个制造包，按零件的属性可以进行归类，把每类分配到对应的智造单元中去。物理上，构成敏捷化智能制造单元的设备位置不发生改变，而在逻辑上，设备则根据生产组织和管理需要组合成不同的敏捷化智能制造单元，实现制造资源的动态优化配置，并对变化的任务作出及时响应。智能制造包含智能制造技术和智能制造系统，智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库，而且还具有自学习功能，还有搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。智能制造单元在工厂设备布局和生产组织管理上，将综合传统意义上的固定制造系统的布局及生产管理特点，使之既能与这些类型的制造系统组织与管理相一致，又能通过资源优化组合及共享，将其他设备在管理上纳入固定结构的制造系统，以适应生产任务的细小变化；智能加工单元可以利用智能技术将CNC、工业机器人、加工中心以及自动化程度较低的设备集成起来，使其具有更高的柔性，提高生产效率。根据生产任务对制造资源的要求，将物理位置上没有必然联系的设备，在逻辑结构上构成一个相对稳定的敏捷化智能制造单元，以完成一批特定的生产任务，从而提高制造资源在全社会范围内的共享，减少设备的闲置。为了实现一个智造单元的高效率运转，基本工作单元必须要实现模块化、自动化和信息化。智造单元由于它的产品属性与结构，在产品端具备四化的特征：结构模块化、数据输出标准化、场景异构柔性化，以及软硬件一体化，不同制造企业可以根据企业自身条件的不同需要建立适合自己的柔性化、智能化的生产线。根据生产任务变化实现制造资源在生产组织和管理上的快速重构，实现以人为中心的智造单元。根据生产任务变化实现在单元的体系结构上的可重用、可重组、可扩充。将现有的具有柔性能力的制造设备(如加工中心)和运输设备按不同需求重新配置和组合形成制造单元，通过设计可重构的单元控制软件来控制协调单元生产，从而实现制造单元的快速重构，发挥制造单元层的敏捷性。智造单元建设涉及到智能装备、自动化控制、传感器、工业软件等领域的供应商，集成难度很大。智能制造和智能工厂涵盖领域很多，系统极其复杂。智能制造传统上的解决方法，往往采用各种设备叠加组合，缺少整体上的一体化设计，尤其是软件、硬件一体化的设计。随着制造企业中智能加工单元和柔性生产线的不断投入应用，智能建设中，往往忽视管理与技术标准的建立，容易造成缺少数据标准，一物多码；作业标准执行不到位；缺失设备管理标准，不同的设备采用不同的通讯协议，造成设备集成难度大；管理流程复杂，职权利不匹配；质检标准执行不到位，导致批次质量问题多等问题。当前的智能加工单元仍然存在以下几个不足：一是加工前工艺参数的确定仍主要依赖工艺或编程人员的人工确定，难以保证加工工艺参数的最优化；二是零件加工过程中一般仅实现了加工参数的实时采集，而缺乏对这些实时采集数据的实时分析，难以根据加工参数实现对加工质量的可预测；三是零件的装夹主要还是依赖虎钳或者吸盘等人工装夹方式，没有实现装夹过程的自动化。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术存在的不足之处，提供一种自动识别准确、自动装夹和自适应推荐工艺参数准确可靠的智能精密加工单元，以提升现有加工单元的智能化、柔性化水平。为实现上述目的，本专利技术提供一种智能精密加工单元，包括：自动识别装置、若干台机床、安装在机床上的自动装夹装置、测力仪和在线检测设备和运动导轨的硬件层和包含控制系统、自动识别系统、数据采集与实时分析系统、加工工艺知识库的软件层，其特征在于：控制系统将加工工艺知识库自动提供的加工程序发送至机床自身的控制系统，控制机床上自动装夹装置的工作，将采集得到的数据回传到数据采集与实时分析系统中，数据采集与实时分析系统通过控制系统对机床的加工过程数据参数、测力仪上的切削力参数和在线检测设备的检测数据进行采集，通过内部的加工质量预测模块实现对加工质量的实时分析与预测；自动识别系统通过自动识别装置完成对零件的拍照，实现对零件身份的识别，将自动识别装置拍摄的零件图像进行处理与分析，给予每个加工的零件一个单独的身份识别标识；当零件需要加工时，加工工艺知识库中的工艺参数推荐模块自动分析零件的外观特征和加工要求，基于深度学习算法，根据数据存储模块中的历史数据推荐出满足一组满足要求的工艺参数，自动生成相应的数据加工程序，并通过控制系统发送至机床上；控制系统控制零件姿态，通过运动导轨移动至机床上，并通过自动装夹装置完成在机床上的装夹，根据已发送至机床上的数据加工程序进行加工。本专利技术相比于现有技术具有如下有益效果：本专利技术以“设备自动化+生产精益化+管理信息化+人工高效化”为构建理念，融合工业机器人技术、数字化设计技术、数控加工技术、工业物联网技术、RFID数字信息技术、包括工业机器人应用技术、定点高精度搬运技术、在线测量装置、信息化智能制造MES系统等智能制造系统技术构建一条可追溯生产流程的智能加工单元。利用PLC与系统各单元进行通讯，通过在智能精密加工单元中集成机床，使用数控机床进行零部件的加工，实现加工过程实时制造数据采集、实现零件身份自动识别、自动装夹和工艺参数的加工过程自动化，控制简单直观。自动识别准确。本专利技术采用控制系统将加工工艺知识库自动提供的加工程序发送至机床自身的控制系统，控制机床上自动装夹装置的工作，通过在智能精密加工单元中设置自动识别装置、自动装夹装置和运动导轨，将采集得到的数据回传到数据采集与实时分析系统中，数据采集与实时分析系统通过控制系统对机床的加工过程数据参数、测力仪上的切削力参数和在线检测设备的检测数据进行采集，通过内部的加工质量预测模块实现对加工质量的实时分析与预测；基于深度学习算法，根据数据存储模块中的历史数据推荐出满足一组满足要求的工艺参数，自动生成相应的数据加工程序，加工过程全自动，可以实现零件进入智能精密加工单元后的身份特征自动识别、自动装夹和自动运动。自动识别系统通过自动识别装置完成对零件的拍照，实现对零件身份的识别，将自动识别装置拍摄的零件图像进行处理与分析，给予每个加工的零件一个单独的身份识别标识；同时实现了加工工艺参数的自适应推荐和加工程序的自动生成，提升了自动化水平，实现了加工单元的无人化。自适应推荐工艺参数准确可靠。本专利技术采用包含控制系本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能精密加工单元，包括：自动识别装置、若干台机床、安装在机床上的自动装夹装置、测力仪和在线检测设备和运动导轨的硬件层和包含控制系统、自动识别系统、数据采集与实时分析系统、加工工艺知识库的软件层，其特征在于：控制系统将加工工艺知识库自动提供的加工程序发送至机床自身的控制系统，控制机床上自动装夹装置的工作，将采集得到的数据回传到数据采集与实时分析系统中，数据采集与实时分析系统通过控制系统对机床的加工过程数据参数、测力仪上的切削力参数和在线检测设备的检测数据进行采集，通过内部的加工质量预测模块实现对加工质量的实时分析与预测；自动识别系统通过自动识别装置完成对零件的拍照，实现对零件身份的识别，将自动识别装置拍摄的零件图像进行处理与分析，给予每个加工的零件一个单独的身份识别标识；当零件需要加工时，加工工艺知识库中的工艺参数推荐模块自动分析零件的外观特征和加工要求，基于深度学习算法，根据数据存储模块中的历史数据推荐出满足一组满足要求的工艺参数，自动生成相应的数据加工程序，并通过控制系统发送至机床上；控制系统控制零件姿态，通过运动导轨移动至机床上，并通过自动装夹装置完成在机床上的装夹，根据已发送至机床上的数据加工程序进行加工。/n...

【技术特征摘要】
1.一种智能精密加工单元，包括：自动识别装置、若干台机床、安装在机床上的自动装夹装置、测力仪和在线检测设备和运动导轨的硬件层和包含控制系统、自动识别系统、数据采集与实时分析系统、加工工艺知识库的软件层，其特征在于：控制系统将加工工艺知识库自动提供的加工程序发送至机床自身的控制系统，控制机床上自动装夹装置的工作，将采集得到的数据回传到数据采集与实时分析系统中，数据采集与实时分析系统通过控制系统对机床的加工过程数据参数、测力仪上的切削力参数和在线检测设备的检测数据进行采集，通过内部的加工质量预测模块实现对加工质量的实时分析与预测；自动识别系统通过自动识别装置完成对零件的拍照，实现对零件身份的识别，将自动识别装置拍摄的零件图像进行处理与分析，给予每个加工的零件一个单独的身份识别标识；当零件需要加工时，加工工艺知识库中的工艺参数推荐模块自动分析零件的外观特征和加工要求，基于深度学习算法，根据数据存储模块中的历史数据推荐出满足一组满足要求的工艺参数，自动生成相应的数据加工程序，并通过控制系统发送至机床上；控制系统控制零件姿态，通过运动导轨移动至机床上，并通过自动装夹装置完成在机床上的装夹，根据已发送至机床上的数据加工程序进行加工。


2.如权利要求1所述的智能精密加工单元，其特征在于：自动识别系统包括：顺次交联的图像采集模块、图像分析模块和图像分类模块。


3.如权利要求1所述的智能精密加工单元，其特征在于：数据采集与实时分析系统包括：顺次交联的数据采集模块、加工质量预测模块和可视化显示模块。


4.如权利要求1所述的智能精密加工单元，其特征在于：加工工艺知识库包括：顺次交联的数据存储模块、工艺参数推荐模块和加工生成模块。


5.如权利要求2所述的智能精密加工单元，其特征在于：图像采集模块控制图像采集装置对件进行拍照；图像分析模块通过自动提取零件的几何、纹理及轮廓特征，并进行相互融合，得到零件鲁棒性好的特征；图像分类模块通...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏欣，赖复尧，
申请(专利权)人：西南电子技术研究所中国电子科技集团公司第十研究所，
类型：发明
国别省市：四川;51