一种用于铸件浇口铣削加工的工艺方法技术

本发明专利技术公开了一种用于铸件浇口铣削加工的工艺方法，涉及人工智能领域。包括：采集待检测铸件浇口表面图像确定激光扫描区域；获取各个像素点的发射光强以及反射时间，计算每个像素点处的光强损失值得到异常程度图；根据异常程度图计算待检测铸件浇口表面的初始粗糙程度；确定出异常程度图中每一行高度变化曲线上的主峰值点；计算异常程度图中每个主峰值点的粗糙度，进一步计算得到待检测铸件浇口表面的粗糙程度值；根据待检测铸件浇口表面的粗糙程度值对待检测铸件浇口进行不同方式的铣削工艺处理。本发明专利技术通过光学方法获取浇口表面的异常情况，能够避免与浇口表面的直接接触造成的二次损伤，同时提高了浇口表面检测异常情况的精确度。精确度。精确度。

【技术实现步骤摘要】
一种用于铸件浇口铣削加工的工艺方法


[0001]本申请涉及人工智能领域，具体涉及一种用于铸件浇口铣削加工的工艺方法。

技术介绍

[0002]随着机械工业的发展，用户对产品的要求愈来愈高。铸造生产作为提供毛坯的重要环节，正面临着实现优质、精化的重要任务。其中铸件浇口的铣削、切割加工是一道必不可少的生产工序。
[0003]在铸件的实际生产过程中，要求铸件浇口表面平整，表面磨光，当浇口表面的粗糙程度较高时，会对铸件的耐磨性，抗疲劳强度以及抗腐蚀能力产生较大影响，因此对铸件浇口表面的粗糙度的检测是非常重要的。
[0004]目前常用的表面粗糙度测量方法大概可分为接触式和非接触式两种。接触式的测量方法在测量过程中测量装置会与被测表面接触，不仅容易受到针头直径的影响，且容易对待测浇口表面造成损伤。非接触式的测量方法大致可分为视觉检测法、声发射检测法和光学方法等，不会对被测表面产生二次损伤，而且测量精度比接触式高，但是声发射检测法很容易受到外界环境噪声干扰；视觉检测容易受到自然光照的影响。

技术实现思路

[0005]针对上述技术问题，本专利技术提供了一种用于铸件浇口铣削加工的工艺方法，包括：采集激光扫描的待检测铸件浇口表面的激光扫描图；提取激光扫描图中每个像素点对应的发射光强以及反射时间，根据每个像素点处的发射光强与接收光强得到每个像素点处的光强损失值；利用每个像素点处的光强损失值作为该像素点的异常程度值进行图像重构，获得重构的异常程度图；根据异常程度图中各像素点的异常程度值构建灰度共生矩阵，根据异常程度图的灰度共生矩阵中的元素值计算待检测铸件浇口表面的初始粗糙程度；利用异常程度图中每一行像素点的异常程度值获取每一行的高度变化曲线，利用分水岭算法获取每一行高度变化曲线的所有局部极小值点，将获取的局部极小值点作为异常程度图中每一行高度变化曲线的疑似峰值点；利用异常程度图中每一行高度变化曲线上所有疑似峰值点所对应的像素点的反射时间对行高度变化曲线上的疑似峰值点进行分类，得到每一行高度变化曲线上的主峰值点和主峰谷点；根据异常程度图中每一行高度变化曲线上各主峰值点与其相邻主峰值点之间的距离，及该主峰值点与相邻主峰值点之间的主峰谷点对应像素点的反射时间计算该主峰值点的粗糙度，获取所有主峰值点的粗糙度；根据异常程度图中所有主峰值点的粗糙度对待检测铸件浇口表面的初始粗糙程度进行修正得到待检测铸件浇口表面的粗糙程度值；
利用得到的待检测铸件浇口表面的粗糙程度值对待检测铸件浇口进行不同方式的铣削工艺处理。
[0006]根据异常程度图中所有主峰值点的粗糙度对待检测铸件浇口表面的初始粗糙程度进行修正得到待检测铸件浇口表面的粗糙程度值的方法为：其中：为待检测铸件浇口表面的粗糙程度值，为待检测铸件浇口表面的初始粗糙程度，为异常程度图的像素行数，为异常程度图的像素行数的序号，为第行像素中主峰值点的数量，为第行像素中主峰值点的序号，为第行第个主峰值点的粗糙度。
[0007]主峰值点的粗糙度的计算方法如下：获取异常程度图中主峰值点的坐标，根据该主峰值点及其相邻两个主峰值点的坐标计算相邻两主峰值点的距离，根据该主峰值点所在行上与该主峰值点相邻主峰值点之间的距离和该主峰值点与相邻主峰值点之间的主峰谷点的反射时间计算该主峰值点的粗糙度，计算公式如下：式中：为第行像素点中第个主峰值点的粗糙度，为光速，表示相邻两个主峰值点之间的主峰谷点对应的像素点的反射时间，为主峰值点对应像素点的反射时间，表示相邻两主峰值点之间的波动程度，为第行像素点中主峰值点的序号。
[0008]相邻两主峰值点之间的波动程度的计算公式如下：式中：表示第个主峰值点与第个主峰值点之间的波动程度，表示第个主峰值点与第个主峰值点之间局部极小值点的数量，表示第个主峰值点与第个主峰值点之间的距离，表示第个主峰值点与第个主峰值点之间局部极小值点的序号，为相邻两主峰值点之间第个局部极小值点对应像素点的反射时间。
[0009]待检测铸件浇口表面的初始粗糙程度的计算方法为：获取异常程度图像的灰度共生矩阵中的元素值，根据异常程度图的灰度共生矩阵中的元素值计算待检测铸件浇口表面的初始粗糙程度，计算公式如下：式中：为待检测铸件浇口表面的初始粗糙程度，为异常程度图像的灰度共生矩阵的尺寸，即异常程度图中灰度值的数量，，为异常程度图像的灰度共生矩阵尺寸的序号，表示异常程度图像的灰度共生矩阵第行第列的元素值，即第行第列像素对出现的概率，表示异常程度图像的灰度共生矩阵中概率最大的元素值，，为出现概率最大
的像素对所对应的像素对的灰度值。
[0010]根据每个像素点处的发射光强与接收光强得到每个像素点处的光强损失值的方法为：获取待检测铸件浇口表面的激光扫描图上每个像素点的发射光强与接收光强，对每个像素点的发射光强与接收光强作差得到差值，将该差值作为每个像素点的光强损失值。
[0011]根据待检测铸件浇口表面的粗糙程度值对待检测铸件浇口进行不同方式的铣削工艺处理的过程如下：当待检测铸件浇口表面的粗糙程度值时，对待检测铸件浇口进行粗铣；当待检测铸件浇口表面的粗糙程度值时，对待检测铸件浇口进行精铣；当待检测铸件浇口表面的粗糙程度值时，认为该待检测浇口的粗糙度达到生产要求，不需要对待检测铸件浇口进行处理；其中，为待检测铸件浇口表面的粗糙程度值，，为粗糙度阈值。
[0012]得到每一行高度变化曲线上峰值点和主峰谷点的方法如下：根据异常程度图中每一行像素点的像素值绘制异常程度图中每一行像素值的高度变化曲线，利用分水岭分割算法获取异常程度图中每一行像素值的高度变化曲线所有的局部极值点；获取激光反射的理论时间值，当局部极值点的反射时间小于理论时间值时，该局部极值点为该行像素的高度变化曲线中的峰值点，当局部极值点的反射时间大于等于理论时间值时，该局部极值点为该行像素的高度变化曲线中的峰谷点；将该行像素的高度变化曲线中的峰值点中反射时间最小的峰值点作为主峰值点，将该行像素的高度变化曲线中的波谷点中反射时间最大的波谷点作为主峰谷点；根据上述方法得到每一行像素的高度变化曲线中的主峰值点和主峰谷点，得到异常程度图中所有的主峰值点和主峰谷点。
[0013]相比于现有技术，本专利技术实施例的有益效果在于：在众多非接触式方法中，由于声发射检测法很容易受到外界环境噪声干扰；视觉检测容易受到自然光照的影响；而激光光源为密闭式，不易受环境的影响。
[0014]本专利技术使用激光对浇口表面进行扫描，根据浇口表面的发射光强度的变化情况确定浇口表面不平整的位置以及异常程度，得到异常程度图，根据异常程度图中灰度混乱程度初步计算浇口表面粗糙度，由于异常程度图丢失了浇口表面的高度信息，因此结合各个峰值点的高度差异情况对浇口表面粗糙度进行修正，根据最终所得金属表面粗糙度确定相应的铣削加工方式。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于铸件浇口铣削加工的工艺方法，其特征在于，包括：采集激光扫描的待检测铸件浇口表面的激光扫描图；提取激光扫描图中每个像素点对应的发射光强以及反射时间，根据每个像素点处的发射光强与接收光强得到每个像素点处的光强损失值；利用每个像素点处的光强损失值作为该像素点的异常程度值进行图像重构，获得重构的异常程度图；根据异常程度图中各像素点的异常程度值构建灰度共生矩阵，根据异常程度图的灰度共生矩阵中的元素值计算待检测铸件浇口表面的初始粗糙程度；利用异常程度图中每一行像素点的异常程度值获取每一行的高度变化曲线，利用分水岭算法获取每一行高度变化曲线的所有局部极小值点，将获取的局部极小值点作为异常程度图中每一行高度变化曲线的疑似峰值点；利用异常程度图中每一行高度变化曲线上所有疑似峰值点所对应的像素点的反射时间对行高度变化曲线上的疑似峰值点进行分类，得到每一行高度变化曲线上的主峰值点和主峰谷点；根据异常程度图中每一行高度变化曲线上各主峰值点与其相邻主峰值点之间的距离，及该主峰值点与相邻主峰值点之间的主峰谷点对应像素点的反射时间计算该主峰值点的粗糙度，获取所有主峰值点的粗糙度；根据异常程度图中所有主峰值点的粗糙度对待检测铸件浇口表面的初始粗糙程度进行修正得到待检测铸件浇口表面的粗糙程度值；利用得到的待检测铸件浇口表面的粗糙程度值对待检测铸件浇口进行不同方式的铣削工艺处理。2.根据权利要求1所述的一种用于铸件浇口铣削加工的工艺方法，其特征在于，所述根据异常程度图中所有主峰值点的粗糙度对待检测铸件浇口表面的初始粗糙程度进行修正得到待检测铸件浇口表面的粗糙程度值的方法为：其中：为待检测铸件浇口表面的粗糙程度值，为待检测铸件浇口表面的初始粗糙程度，为异常程度图的像素行数，为异常程度图的像素行数的序号，为第行像素中主峰值点的数量，为第行像素中主峰值点的序号，为第行第个主峰值点的粗糙度。3.根据权利要求2所述的一种用于铸件浇口铣削加工的工艺方法，其特征在于，所述主峰值点的粗糙度的计算方法如下：获取异常程度图中主峰值点的坐标，根据该主峰值点及其相邻两个主峰值点的坐标计算相邻两主峰值点的距离，根据该主峰值点所在行上与该主峰值点相邻主峰值点之间的距离和该主峰值点与相邻主峰值点之间的主峰谷点的反射时间计算该主峰值点的粗糙度，计算公式如下：式中：为第行像素点中第个主峰值点的粗糙度，为光速，表示相邻两个主峰值
点之间的主峰谷点对应的像素点的反射时间，为主峰值点对应像素点的反射时间，表示相邻两主峰值点之间的波动程度，为第行像素点中主峰值点的序号。4.根据权利要求3所述的一种用于铸件浇口铣削加工的工艺方法，其特征在于，所述相邻两主峰值点之间的波动程度的计算公式如下：式中：表示第个主峰值点与第个主峰值点之...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡兴元，赵海东，
申请(专利权)人：山东金三星机械有限公司，
类型：发明
国别省市：