[发明专利]基于机器视觉的五轴数控机床旋转轴误差检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种数控机床误差检测方法，具体涉及一种五轴数控机床旋转轴误差检测方法，属于机床精度检测技术领域。

背景技术

五轴数控机床比三轴数控机床增加了两个旋转轴，由此机床加工的灵活性大大增强，材料切除率和工件的表面质量也得到了极大提高。五轴数控机床具有许多普通机床无法比拟的优点，但是其加工精度却往往低于普通机床，主要原因在于，增加的2个旋转轴缺少精度标定及误差补偿的方法，因此旋转轴的误差成为五轴数控机床准静态误差和动态误差的主要来源。对五轴数控机床旋转轴进行精度标定及误差补偿是提高机床旋转精度的关键问题。传统三轴数控机床各项误差元素的检测技术已经较为成熟，但对于五轴数控机床旋转轴的检测技术尚无统一标准。目前国内外研究人员在机床旋转轴误差检测方面已作了大量研究。而现有的检测方法仍存在一定的局限性：首先，采用的检测仪器主要有专用激光干涉仪、球杆仪及正12面或24面多棱镜及自准直仪。激光干涉仪检测，方便快捷，但价格比较昂贵；球杆仪检测，价格低廉，但检测路径的计算条件及计算过程复杂；正12面或24面多棱镜及自准直仪检测，则需要制作特定的工装，检测过程繁琐，检测效率较低。其次，旋转轴与平动轴联动测量时，由于测试过程中加入了平动轴的几何和运动误差，需对检测结果进行误差分离处理，辨识过程计算较复杂。此外，现有方法主要针对工作台回转式五轴数控机床检测，而对于主轴头回转式和主轴头与工作台双回转式五轴数控机床回转轴的精度检测还很少见。

综上所述，针对现有机床旋转轴误差检测方法的不足，有必要提出一种简单、高效、价格低廉的机床旋转轴误差检测新方法，为提高数控机床精度奠定坚实的基础。

发明内容

本发明旨在克服现有技术的缺点，提供一种基于机器视觉的五轴数控机床旋转轴误差检测方法，该方法利用机器视觉技术的非接触测量优点，对检测设备与条件的要求不高，具有检测原理与过程简单，检测效率高且易于实现模块化集成的优点。

为了达到以上目的，本发明是采用如下技术方案予以实现的：

本发明所述的一种基于机器视觉的五轴数控机床旋转轴误差检测方法，由图像获取、图像处理与分析两个步骤完成。

1、图像获取：图像获取系统包括相机、光源与检测标志。将检测标志固定于要检测的旋转轴上并与旋转轴轴线垂直，利用CCD相机获取机床旋转轴在不同位置处的图像，获取图像时，相机的成像面与检测标志所在平面平行。其中，检测标志为同心圆标志，由多组同心圆按行和列等距离排布成矩形阵列，每组同心圆由一个圆饼和至少3个圆环构成。相邻两组同心圆之间的圆心间距为40mm。提取每组同心圆的边缘时共需提取7个同心圆的边缘，7个同心圆之间的半径分别相差2mm，制作检测标志时应尽量利用多组同心圆标志来提高检测精度。相机为1000万像素以上的数码相机；光源为可根据周边环境调节的LED光源，设置于检测标志附近。

2、图像处理与分析：包括对图像边缘的提取、圆心位置的确定及图像在不同旋转角度下的相对角度变化的计算。

所述基于机器视觉的五轴数控机床旋转轴误差检测方法中，通过上述图像获取系统获取的圆形图像实际是椭圆，因此需要对椭圆的边界进行检测，经过边缘检测和阈值处理后，得到椭圆边缘的二值图像。本发明采用Canny算子边缘检测算法对所获得的图像进行图像边缘像素位置信息的提取。

所述基于机器视觉的五轴数控机床旋转轴误差检测方法中，对图像的边缘点进行提取后，为了精确地定出圆心的位置，需对图像的边缘点进行拟合。本发明采用最小二乘椭圆拟合法用椭圆拟合圆轮廓并找出椭圆中心。

所述基于机器视觉的五轴数控机床旋转轴误差检测方法中机床转角定位误差计算方法为：

由椭圆拟合定出各同心圆的中心点，利用图像中不同位置处的标志对应点连线斜率的变化来计算两次旋转的角度差，即：

Δθ'=θ_i+1'-θ_i'

式中，θ_i'为旋转轴在第i个检测位置处转动的实际绝对角度；θ_i+1'为旋转轴在第i+1个检测位置处转动的实际绝对角度；Δθ'为旋转轴相邻两次转动的实际相对角度。

机床理论上两次转动的角度差值为：

Δθ=θ_i+1-θ_i

式中，θ_i为旋转轴在第i个检测位置处转动的理论绝对角度；θ_i+1为旋转轴在第i+1个检测位置处转动的理论绝对角度；Δθ为旋转轴相邻两次转动的理论相对角度。