[发明专利]一种基于工业机器人的智能CNC处理方法

摘要

本发明涉及工业生产制造领域，具体来说是一种基于工业机器人的智能CNC处理方法，其步骤如下：根据生产制造需要通过三维制图软件建立模型、对加工余量根据铣削的深度进行分层处理、得出每层的加工轨迹、生成粗加工的模拟轨迹、生产精加工的轨迹、通过Floyd算法得出最短路径、通过CAM数据进行仿真加工，对机器人加过工程进行模拟通过AND算法得出相交部分的点集，得出加工过程中出现的机械碰撞位置通过姿态插补算法优化机器人的姿态得到优化的算法，以达到加工轨迹的修正、G代码转换、CNC客户端解释、机器人加工。本发明同现有技术相比，其优点在于：实现机器人的自动化加工，智能化生产，加工更加精密；提高生产效率，降低人工成本。

主权项

1.一种基于工业机器人的智能CNC处理方法，其特征在于方法具体如下：a.据生产制造需要通过三维制图软件建立模型，导出多种格式包括STL、STP、3DX、DXF格式的3D文件，输入文件转换成CAM数据模型，与加工毛坯材料模型进行对比，通过NAND算法计算出多余的加工量，分析出毛坯模型中需要加工的余量；b.对加工余量根据铣削的深度进行分层处理，根据每层进刀深度将待加工材料进行分层处理一共分成N层；c.通过刀具加工进给量、加工速度工艺参数，采用以直线、二次解析曲线、平面三次重节点非均匀有理B样条曲线构成的组合曲线,定义加工对象的边界轮廓,以边界轮廓的基元为单位计算基元等距线得出每层的加工轨迹；d.对前N‑1层设定粗加工工艺，根据材料类型自动匹配相应的粗加工刀具并调整加工进给量、加工速度，生成粗加工的模拟轨迹；e.对第N层设定精加工工艺，根据材料类型和加工精度调用对应精加工刀具并调整进给量、加工速度，生产精加工的轨迹；f.通过Floyd算法得出最短路径，从而得到最短的铣削轨迹；g.通过CAM数据进行仿真加工，对机器人加过工程进行模拟；轨迹上出现的所有点与工件模型进行比较，通过AND算法得出相交部分的点集，得出加工过程中出现的机械碰撞位置；h.根据模拟过程中加工轨迹上的点找出对应的点机器人姿态及相关轴的笛卡尔坐标值XYZABC，并且根据机器人软硬件限定的轴角度范围及碰撞点进行规避，通过姿态插补算法优化机器人的姿态得到优化的算法，以达到加工轨迹的修正；i.规划可加工的CAM模型数据，将生产的轨迹数据通过M代码G代码指令表转换成G代码；j.通过CNC客户端解释和代码导入，实现机器人的自动化加工，智能化生产；所述步骤d的具体方法如下：式中，T0是包含粗加工使用的刀具的长度、直径和刚度的数组，r(t)是刀具t的半径，t是包含粗加工使用的候选刀具的长度、直径和刚度的数组，P是每层的刀具轨迹，x(Pk)是加工轨迹P在k点的x方向上的坐标值，y(Pk)是加工轨迹P在k点的y方向上的坐标值，λ0是由编程人员指定的、用来调整函数的一个系数，FO是粗加工进给量，l,i,j,k是下标编号,本身并无含义，P下第一个编号是刀具轨迹的插值点的序号，第二个编号代表该轨迹所处的加工层的序号，Pi,k指第k层粗加工轨迹的第i个插值点，当第二个下标省略时，默认为当前的加工层，Pi,k是一个包含该点x,y,z坐标值的数组，ε(M)为材料韧性，rHRC(M)为现场实际测出的材料硬度，SO是粗加工加工速度，δ是精加工的加工余量，r是所使用刀具的半径，PO是粗加工刀具轨迹，k(M)是材料刚度；所述步骤e的具体方法如下：T1＝argmint([r(t)‑mink(||Pk+1‑Pk||2))]2‑λ1r(t)2)P1＝P+0.5sign(P)r式中，T1是包含精加工使用的刀具的长度、直径和刚度的数组，λ1是由编程人员指定的、用来调整函数的一个系数。