[发明专利]一种基于大数据技术的数控加工的刀具管理方法及系统

权利要求书

1.一种基于大数据技术的数控加工的刀具管理方法，其特征在于，包括：

S11：对每一把刀具进行唯一标识编码，并将所述编码标刻于所述刀具上；

S12：获取刀具信息以及与刀具相关联的操作人员信息、机床信息、零件信息、切削液信息以及切削参数；

S13：对异构数据进行结构化处理，构建与刀具相关的实际数控加工场景；所述异构数据包括：所述步骤S12中获取的与刀具相关联的操作人员信息、机床信息、零件信息、切削液信息、切削参数，以及零件加工工艺文件、过程监控信号、刀具磨损图像、零件表面质量数据；

所述步骤S13具体包括：

S131：针对非结构化的零件加工工艺文件，参照工艺物料清单的模板，规范化工艺文件，提取工艺特征包括操作人员信息、零件信息、机床信息、刀具信息、切削液信息、切削参数、加工工序、加工精度要求以及加工环境要求要素，利用电子二维码，将零件加工工艺文件通过所构建工艺特征与零件实际加工现场进行关联；

S132：建立过程监控信号与实际加工现场的关联关系；

S133：建立零件表面质量检查数据与零件的关联关系；

S134：建立刀具磨损图像与刀具的关联关系；

所述步骤S133具体包括：

S1331：基于零件三维模型，对零件进行几何特征集合构建，零件几何特征包括形状信息和各几何元素间的约束关系，形状信息包括基本特征和复合特征，基本特征包括主特征和辅助特征，复合特征由两个或两个以上的基本特征按照一定的位置关系组成；

S1332：通过零件的几何特征集合与零件实物标识，建立零件不同加工部位表面质量检查数据与零件的关联关系；

所述步骤S134具体包括：

S1341：结合刀具的刀刃几何结构与零件加工部位，构建刀具及其加工部位的结构标签{刀具刀刃编码；零件加工部位编码}；

S1342：对刀具磨损图像进行去噪增强处理，检测刀具磨损边缘，提取刀具磨损区域，测量磨损区域的面积A、周长P、最大长度L、最大宽度D信息，获取刀具磨损形状分布特征f_d与刀具磨损量VB，同时利用K均值聚类方法得出刀具初期磨损、正常磨损和急剧磨损三个磨损阶段的判别标签f_S，构建刀具磨损图像特征集合{A,P,L,D,f_d,VB,f_S}；

S1343：通过刀具实物标识、刀具及其加工部位的结构标签以及刀具磨损图像特征集合，建立刀具磨损图像与刀具的关联关系。

2.根据权利要求1所述的基于大数据技术的数控加工的刀具管理方法，其特征在于，步骤S12中：

所述操作人员信息经由RFID读卡器读取；

所述机床信息经由统一编码后，通过扫描编码进行信息读取；

所述零件信息经由统一编码后，通过扫描编码进行信息读取；

所述切削液信息经由统一编码后，经带有编码的RFID芯片嵌入切削液容器中，经由RFID感应装置与其应用的加工场景相关联。

3.根据权利要求1所述的基于大数据技术的数控加工的刀具管理方法，其特征在于，步骤S12中：

所述刀具信息包括：刀具类型、几何参数、采购以及库存信息；进一步地，

所述刀具信息还包括：刀具历史使用信息、刀具维护数据、刀具寿命管理信息以及工艺设计的刀具清单。

4.根据权利要求1所述的基于大数据技术的数控加工的刀具管理方法，其特征在于，所述过程监控信号包括：功率信号以及声发射信号；

所述零件表面质量数据包括加工精度以及表面质量。