用于多轴联动机床的轮廓加工方法及装置与流程

本发明涉及多轴联动加工，尤其涉及一种用于多轴联动机床的轮廓加工方法及装置。

背景技术：

1、多轴联动机床在高精密加工领域扮演着关键角色。然而，传统的轮廓加工方法已难以满足日益增长的高精度、高效率需求。现有技术在处理复杂曲面时往往存在轮廓识别不准确、加工参数优化不足、实时补偿不到位等问题，导致加工精度和效率难以进一步提升。

2、此外，在实际加工过程中，工件的变形、刀具的磨损以及环境因素的影响等都会对加工质量产生显著影响。传统方法往往难以实时捕捉这些动态变化，导致加工过程中的误差累积，最终影响成品质量。特别是在处理大型复杂曲面工件时，这些问题更为突出。

技术实现思路

1、本发明提供了一种用于多轴联动机床的轮廓加工方法及装置，用于精确的识别轮廓、自适应的参数优化以及实时的变形预测和补偿控制，进而显著提高加工精度和效率。

2、第一方面，本发明提供了一种用于多轴联动机床的轮廓加工方法，所述用于多轴联动机床的轮廓加工方法包括：

3、对毛坯工件进行多角度图像采集和三维卷积特征提取，得到三维毛坯工件特征图；

4、将所述三维毛坯工件特征图输入多尺度特征增强网络进行轮廓特征分层增强处理，得到多层增强特征图；

5、对所述多层增强特征图进行空间自适应变换和特征校正，得到目标校正特征图；

6、将所述目标校正特征图输入级联深度转置卷积网络和图卷积网络进行轮廓迭代重建和细化处理，得到目标轮廓模型；

7、基于所述目标轮廓模型，对加工参数进行多目标优化计算，得到动态最优加工参数集；

8、对所述动态最优加工参数集和实时采集的多源加工数据进行实时工件变形预测和自适应补偿控制，得到目标补偿指令序列。

9、第二方面，本发明提供了一种用于多轴联动机床的轮廓加工装置，所述用于多轴联动机床的轮廓加工装置包括：

10、采集模块，用于对毛坯工件进行多角度图像采集和三维卷积特征提取，得到三维毛坯工件特征图；

11、增强模块，用于将所述三维毛坯工件特征图输入多尺度特征增强网络进行轮廓特征分层增强处理，得到多层增强特征图；

12、校正模块，用于对所述多层增强特征图进行空间自适应变换和特征校正，得到目标校正特征图；

13、重建模块，用于将所述目标校正特征图输入级联深度转置卷积网络和图卷积网络进行轮廓迭代重建和细化处理，得到目标轮廓模型；

14、计算模块，用于基于所述目标轮廓模型，对加工参数进行多目标优化计算，得到动态最优加工参数集；

15、控制模块，用于对所述动态最优加工参数集和实时采集的多源加工数据进行实时工件变形预测和自适应补偿控制，得到目标补偿指令序列。

16、本发明第三方面提供了一种用于多轴联动机床的轮廓加工设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述用于多轴联动机床的轮廓加工设备执行上述的用于多轴联动机床的轮廓加工方法。

17、本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的用于多轴联动机床的轮廓加工方法。

18、本发明提供的技术方案中，通过多角度图像采集和三维卷积特征提取，结合多尺度特征增强网络，实现了对复杂曲面轮廓的高精度识别，采用空间自适应变换和特征校正技术，能够根据不同工件的特性动态调整特征处理策略，提高了轮廓识别的鲁棒性和适应性。利用级联深度转置卷积网络和图卷积网络进行轮廓迭代重建和细化处理，能够捕捉到微小的轮廓细节，提高了轮廓模型的精确度。基于深度强化学习的多目标优化算法，能够同时考虑加工精度、效率和刀具寿命等多个目标，实现了加工参数的智能化动态优化。结合自校正有限元模型和递归神经网络预测器，实现了对工件在加工过程中变形的实时预测，通过构建补偿函数和实时调整刀具路径，实现了对加工过程中误差的动态补偿，显著提高了加工精度。

技术特征：

1.一种用于多轴联动机床的轮廓加工方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的用于多轴联动机床的轮廓加工方法，其特征在于，所述对毛坯工件进行多角度图像采集和三维卷积特征提取，得到三维毛坯工件特征图，包括：

3.根据权利要求1所述的用于多轴联动机床的轮廓加工方法，其特征在于，所述将所述三维毛坯工件特征图输入多尺度特征增强网络进行轮廓特征分层增强处理，得到多层增强特征图，包括：

4.根据权利要求1所述的用于多轴联动机床的轮廓加工方法，其特征在于，所述对所述多层增强特征图进行空间自适应变换和特征校正，得到目标校正特征图，包括：

5.根据权利要求1所述的用于多轴联动机床的轮廓加工方法，其特征在于，所述将所述目标校正特征图输入级联深度转置卷积网络和图卷积网络进行轮廓迭代重建和细化处理，得到目标轮廓模型，包括：

6.根据权利要求1所述的用于多轴联动机床的轮廓加工方法，其特征在于，所述基于所述目标轮廓模型，对加工参数进行多目标优化计算，得到动态最优加工参数集，包括：

7.根据权利要求1所述的用于多轴联动机床的轮廓加工方法，其特征在于，所述对所述动态最优加工参数集和实时采集的多源加工数据进行实时工件变形预测和自适应补偿控制，得到目标补偿指令序列，包括：

8.一种用于多轴联动机床的轮廓加工装置，其特征在于，用于执行如权利要求1-7中任一项所述的用于多轴联动机床的轮廓加工方法，包括：

9.一种用于多轴联动机床的轮廓加工设备，其特征在于，所述用于多轴联动机床的轮廓加工设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的用于多轴联动机床的轮廓加工方法。

技术总结
本发明涉及多轴联动加工技术领域，公开了一种用于多轴联动机床的轮廓加工方法及装置。所述方法包括：对毛坯工件进行多角度图像采集和三维卷积特征提取，得到三维毛坯工件特征图；进行轮廓特征分层增强处理，得到多层增强特征图；进行空间自适应变换和特征校正，得到目标校正特征图；进行轮廓迭代重建和细化处理，得到目标轮廓模型；基于目标轮廓模型，对加工参数进行多目标优化计算，得到动态最优加工参数集；对动态最优加工参数集和实时采集的多源加工数据进行实时工件变形预测和自适应补偿控制，得到目标补偿指令序列，本发明用于精确的识别轮廓、自适应的参数优化以及实时的变形预测和补偿控制，进而显著提高加工精度和效率。

技术研发人员：卢萍
受保护的技术使用者：深圳市盈德精密制造有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5