РАЗРАБОТКА МЕТОДА ВИЗУАЛИЗАЦИИ ИЗНОСА ИНСТРУМЕНТА ПО ЕГО 3D МОДЕЛЯМ

​DEVELOPMENT OF A METHOD FOR VISUALIZING TOOL WEAR BASED ON ITS 3D MODELS

Lomyko Gleb Sergeevich

Student, Department of Information Technologies and Computational Systems, MSUT "STANKIN",

Russia, Moscow

Kulikova Anna Sergeervna

Scientific supervisor, Senior lecturer at the Department of Information Technology and Computing Systems Moscow State Technological University "Stankin",

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается метод анализа износа режущего инструмента при обработке титановых сплавов с использованием 3D-сканирования. Предложен подход к преобразованию файлов формата SDF в массив точек при помощи языка программирования Python. Разработана программа сравнения топографических поверхностей, вычисляющая абсолютные и относительные расхождения и отображающая их. Решены задачи удаления шумов (выбросов и фоновых значений). Обоснована перспектива применения машинного обучения для автоматического определения типа износа инструмента.

ABSTRACT

The paper discusses a method for analyzing the wear of cutting tools during the machining of titanium alloys using 3D scanning. An approach is proposed for converting SDF format files into a point cloud using the Python programming language. A program for comparing topographic surfaces was developed, which calculates absolute and relative deviations and visualizes them. The tasks of noise removal (outliers and background values) were solved. The potential of using machine learning for automatic determination of the tool wear type is substantiated.

Ключевые слова: обработка данных; 3D-сканирование; визуализация.

Keywords: data processing; 3D scanning; visualization.

В современном производстве обработка материалов требует высокой точности и внимания. Особенно это касается работы с прочными и сложными в обработке материалами, такими как, например, титановые сплавы. Даже при использовании современного оборудования нельзя полностью исключить риск возникновения дефектов, которые могут повлиять на качество готового изделия.

При сверлении титановых пластин возникает несколько типичных проблем. Во-первых, это изнашивание сверла: инструмент теряет остроту, что снижает качество обработки и повышает риск отклонений формы отверстия. Во-вторых, важную роль играет человеческий фактор — ошибки при настройке, выборе режима или недостаточный контроль могут привести к браку. Кроме того, возможно налипание частиц титана на сверло, что искажает его форму и нарушает ход процесса.

С помощью 3D-сканера можно проанализировать состояние режущего инструмента после выполнения операций. Полученные данные содержат информацию о том, есть ли на сверле износ или другие повреждения. По отсканированной при помощи 3D сканера модели, возможно оценить, что инструмент имеет какие-то дефекты, даже если они не видны глазом. Однако у этого метода есть свои ограничения. 3D-сканирование позволяет лишь показать наличие повреждений, но не дает возможности точно определить их вид и степень. Для полной и точной диагностики требуются дополнительные методы анализа.

Обработка данных происходит вручную.  Для анализа был создан метод, который берет входные данные формата .sdf, переводит их формат файла .txt при помощи программы Gwyddion, и так же переводит их из 2,5D типа в 3D. После чего для этих файлов была реализована программа на языке Python, которая преобразует данные в массивы точек для последующей их обработки.

Изначально целью исследования было определить разницу износа по 7 3D изображениям одного и того же инструмента с разным временем его использования. После программного преобразования файлов необходимо, чтобы на полученной 3D модели были видны изменения в геометрии инструмента.

При преобразовании файлов возможно возникновение проблемы из-за наличия шумов. Есть 2 типа шумов: выбросы и фоновые.

Требуется оценить все точки, найти значения, выше которого находятся только 0,5% самых высоких точек и все точки выше этого порога заменяет на их медианное значение соседних точек. Однако, при такой обработке есть шанс утери локальных минимумов и максимумов.

Пороговое значение Pth определяется как p-й процентиль (по умолчанию p=99.5%):

где F(x) — эмпирическая функция распределения высот.

Точки выше порога считаются артефактами:

Артефакты заменяются на медианное значение в окрестности 3×3:

В фоновых выбросах требуется создать бинарную маску, где все низкие точки считаются фоном. Находит все связанные компоненты и оставляет самый большой. Всё остальное заменяется на пустоту.

Фоновое значение определяется как среднее арифметическое первых NN строк матрицы высот:

где:

N=10 — количество опорных строк,

M — количество столбцов,

 — значение высоты в точке (i,j).

Скорректированные данные:

Для приведения к единому размеру возможно применение билинейной интерполяции на основе метода обратных взвешенных расстояний. Билинейная интерполяция на основе метода обратных взвешенных расстояний подходит для этой задачи, потому что она позволяет сглаживать данные и корректно переносить значения высот с исходных нерегулярных или разноразмерных сеток на общую равномерную сетку. Этот метод хорошо работает с поверхностями, где изменения высот относительно плавные, и не требует вычисления производных высоких порядков, что упрощает реализацию и сохраняет целостность формы износа.

Далее проводятся расчеты расхождений, а именно абсолютное и относительное. Таким образом, будет получено изображение, которое….

На основе вышеизложенного, были разработаны функциональные требования к программному модулю, который позволяет визуализировать расхождения в массивах точек.

Функциональные требования к программе:

1. Программа должна загружать текстовые файлы с топографией из предопределенного списка

2. Программа должна преобразовывать данные в числовой массив для обработки

3. Программа должна вычислять фоновое значение и вычитать его из данных

4. Программа должна выделять основную деталь и отсекать фон

5. Программа должна сохранять графики в PNG файлы

Такой подход позволит эффективно выявлять дефекты режущего инструмента на ранних стадиях их возникновения, что важно при обработке труднообрабатываемых материалов, таких как титановые сплавы. Разработанная методика преобразования SDF-файлов в массивы точек с последующей фильтрацией шумов (удаление выбросов и фона) обеспечивает получение качественных 3D-моделей поверхности. Применение билинейной интерполяции позволяет корректно сопоставлять данные разного размера, а вычисление абсолютных и относительных расхождений даёт количественную оценку изменений геометрии инструмента. Внедрение данного подхода в производственный процесс позволит снизить риск выпуска бракованной продукции, уменьшить износ оборудования и создать основу для автоматизации контроля состояния инструмента с использованием методов машинного обучения.

Список литературы:

1. Работа с типами файлов SDF — [электронный ресурс] — URL: https://www.filetypeadvisor.com/ru/extension/sdf
2. Басу, Б. Трибология керамики и композитов: взгляд с точки зрения материаловедения / Б. Басу, М. Калин. – 1-е изд. – Хобокен: Wiley, 2011. – 550 с.
3. Трибологические характеристики и износостойкость карбидных инструментов с PVD-покрытием TiB2 при различных условиях обработки аэрокосмического сплава TiAl6V4 — [электронный ресурс] — URL: Tribological and Wear Performance of Carbide Tools with TiB2 PVD Coating under Varying Machining Conditions of TiAl6V4 Aerospace Alloy