SISTEMA Y PROCEDIMIENTO PARA DETERMINAR EL DESGASTE EN PLAQUITAS DE CORTE UTILIZADAS EN OPERACIONES DE FRESADO MEDIANTE CLASIFICACION DE DESCRIPTORES DE FORMA EN IMAGENES DIGITALES
Campo de la invencion
La presente invencion se engloba en el campo de los sistemas de monitorizacion del desgaste de las herramientas de corte de una maquina fresadora, y mas concretamente la monitorizacion del desgaste de las plaquitas de corte montadas en las fresas mediante la combinacion de caracteristicas derivadas de su forma.
Antecedentes de la invencion
El desgaste de las herramientas de corte utilizadas en una fresadora esta causado por gran variedad de factores que actuan sobre el filo de corte, como pueden ser la corrosion, la abrasion o la fatiga. El estado de las plaquitas de corte empleadas en las fresas influye directamente en la calidad de la pieza mecanizada. Por tanto, la monitorizacion de su desgaste es una tarea critica para poder reemplazar la herramienta en el momento adecuado debido a los costes del cabezal que habria que sustituir en caso de rotura, los costes indirectos derivados de la parada de la maquina fresadora para llevarla a cabo, o el coste debido a la no idoneidad de las piezas resultantes. La optimization de estas operaciones de sustitucion conlleva una mejora significativa en terminos de eficiencia y competitividad de los sistemas de production.
Las tecnicas mas estudiadas para la evaluation del desgaste se basan en la monitorizacion de senales que tienen cierta correlation con el nivel de desgaste de la herramienta de corte. Asi, existen trabajos que proponen usar medidas de fuerza para estimar el desgaste (G. Wang, Y. Yang, Q. Xie y Y. Zhang, "Force based tool wear monitoring system for milling process based on relevance vector machine", Advances in Engineering Software, Vol. 71, 2014, pp. 46 - 51) , las vibraciones (K.V. Rao, B.S.N. Murthy y N.M. Rao, "Prediction of cutting tool wear, surface roughness and vibration of work piece in boring of AISI 316 steek with artificial neural network", Measurement, Vol. 51, 2014, pp. 63 - 70) , la emision acustica u otro tipo de senales procedentes de sensores (S. Jie, W.Y. San, H.G. Soon, M. Rahman y W. Zhigang, "Identification of feature set for effective tool condition monitoring - A case study in titanium machining", actas de la IEEE International Conference on Automation Science and Engineering, 2008, pp. 273 - 278).Sin
embargo, todas estas senales se ven afectadas por el ruido propio de entornos industriales, lo que reduce la fiabilidad de estos sistemas de evaluacion de desgaste.
Asimismo, existen otras propuestas de metodos de monitorizacion basados en vision artificial que miden directamente el desgaste de la herramienta con mayor precision y fiabilidad. Los avances recientes en el campo del procesamiento de imagenes digitales han permitido aplicar estas tecnicas analizando, por ejemplo, el contorno de la forma de la region de desgaste (Garda- Ordas, M.T., Alegre, E., Gonzalez-Castro, V. and Garda-Ordas, D., "aZIBO: A New Descriptor Based in Shape Moments and Rotational Invariant Features", 22nd International Conference on Pattern Recognition (ICPR) , 2014). Otros estudios analizan la textura de las zonas desgastadas y la comparan con la de las regiones intactas (Samik Dutta, Surjya K. Pal and Ranjan Sen, "Progressive tool flank wear monitoring by applying discrete wavelet transform on turned surface images", Measurement, 2016). A diferencia del metodo propuesto en la presente invention, esta tecnica se aplica a procesos de torneado en lugar de fresado.
Description de la invencion
La presente invencion se refiere a un sistema y un procedimiento automatizado para describir y estimar el desgaste de plaquitas de corte en operaciones de fresado utilizando tecnicas de vision artificial. El procedimiento evalua el estado de la herramienta a partir de imagenes digitales en escala de grises mediante una tecnica de descripcion de la forma del desgaste de la herramienta, clasificandola al menos como con "alto nivel de desgaste" y "bajo nivel de desgaste", en base a un modelo entrenado mediante un metodo de aprendizaje supervisado.
El procedimiento de la presente invencion determina el nivel de desgaste de las plaquitas de corte a partir de una imagen digital donde aparezca un cabezal de corte con al menos una plaquita de corte. En la realization preferente de la invencion este procedimiento se aplica para procesos de fresado, aunque se puede extender a otro tipo de procesos de la industria de fabrication en el que intervengan este tipo de plaquitas, como procesos de torneado. El procedimiento comprende una primera etapa de localization de al menos una plaquita de corte en la imagen digital y, para al menos una plaquita de corte localizada:
- Detectar, en la imagen digital, el filo de corte principal de la plaquita de corte.
- Recortar una region de desgaste que contiene el filo de corte principal detectado.
- Segmentar las regiones de desgaste de la plaquita en el filo de corte principal, asi como parte de sus adyacentes.
- Describir la region de desgaste mediante al menos un descriptor de forma, generando un vector de caracteristicas.
- Clasificar la region de desgaste de cada plaquita en dos o mas categorias utilizando el vector de caracteristicas de la region de desgaste y un algoritmo de aprendizaje supervisado.
- Determinar el estado de la plaquita de corte en funcion de la clasificacion de la region de desgaste.
La localization de al menos una plaquita de corte en la imagen digital puede comprender la detection del tornillo de cada plaquita de corte, que se puede realizar mediante un metodo de detection de objetos basado en la forma, preferentemente mediante el histograma de gradientes orientados.
En una realization preferente de la invention, la deteccion del filo de corte principal de la plaquita de corte se realiza mediante un detector de bordes. La region de desgaste recortada preferentemente cubre integramente el filo de corte principal y al menos parcialmente los filos de corte adyacentes. La etapa de determination del estado de la plaquita de corte puede comprender determinar el nivel de desgaste del filo de corte principal y de los filos de corte adyacentes.
En una realizacion preferente, el recorte de la region de desgaste comprende las siguientes etapas:
- Binarizacion de una region de interes donde se localiza la plaquita de corte.
- Deteccion y elimination del drculo central de la plaquita de corte.
- Deteccion de los filos de corte de la plaquita de corte.
- Recorte de una region de desgaste que comprende mtegramente el filo de corte principal y al menos parcialmente los filos de corte adyacentes.
La etapa de description de las imagenes de la region de desgaste se realiza concatenando descriptores que caracterizan la forma de dicha region, creando asi el vector de caracteristicas. En una realizacion preferente de la invencion, el algoritmo de aprendizaje supervisado empleado en la clasificacion de las regiones de desgaste es el algoritmo de maquinas de vectores de soporte, denominadas en ingles Support Vector Machines (SVM).
Las regiones de desgaste se pueden clasificar al menos en alto nivel de desgaste o bajo nivel de desgaste. La clasificacion de las regiones puede comprender entrenar un sistema de
aprendizaje automatico con un conjunto de entrenamiento etiquetado; y clasificar, utilizando el sistema entrenado, las regiones representadas por su vector de caracteristicas basado en su forma, segun sea alto nivel de desgaste o bajo nivel de desgaste utilizando un metodo de clasificacion supervisada.
El procedimiento puede comprender una etapa de adquisicion de la imagen digital y tambien puede comprender una etapa de conversion de la imagen digital a una imagen en escala de grises.
Un segundo aspecto de la presente invencion se refiere a un sistema de monitorizacion del desgaste de plaquitas de corte utilizadas en operaciones de fresado. El sistema comprende un sistema de captura de imagenes configurado para adquirir una imagen digital de un cabezal de corte de una maquina fresadora con al menos una plaquita de corte, y un sistema que comprende unos medios de procesamiento de datos configurados para localizar al menos una plaquita de corte en la imagen digital:
- Detectar, en la imagen digital, el filo de corte principal de la plaquita de corte.
- Recortar una region de desgaste que contiene el filo de corte principal detectado y, al menos parcialmente, los filos de corte adyacentes.
- Segmentar las regiones de desgaste de la plaquita en el filo de corte principal, asi como en parte de sus adyacentes.
- Describir la region de desgaste mediante al menos un descriptor de forma, generando un vector de caracteristicas.
- Clasificar las regiones de desgaste en dos o mas categorias utilizando el vector de caracteristicas de las regiones de desgaste y un algoritmo de aprendizaje supervisado.
- Determinar el estado de la plaquita de corte en funcion de la clasificacion de su region de desgaste.
El sistema de captura de imagenes comprende una camara digital y puede comprender un sistema de iluminacion. El sistema de iluminacion comprende al menos una barra de luz roja LED. El sistema de procesamiento puede estar configurado para localizar al menos una plaquita de corte en la imagen digital mediante la deteccion del tornillo de la misma. El sistema de procesamiento puede comprender un detector de bordes configurado para realizar la deteccion del filo de corte principal de la plaquita de corte.
Otro aspecto de la presente invencion se refiere a un producto de programa que comprende las
instrucciones necesarias para llevar a cabo el procedimiento anteriormente definido cuando el programa se ejecuta en un procesador. Este producto de programa puede estar almacenado en un medio de soporte de programas.
El procedimiento de la invention permite estimar automaticamente el nivel de desgaste de las plaquitas de corte y, opcionalmente, clasificar la plaquita como "desgastada" o "intacta" a partir de imagenes digitales tomadas del cabezal de corte en maquinas de fresado utilizando cualquier sistema basado en un ordenador que permita adquirir, procesar y clasificar los descriptores extraidos de dichas imagenes. El procedimiento propuesto tiene interes especial cuando el sistema es portable, de dimensiones y coste reducidos, aunque con las prestaciones de un ordenador de gama media, al que se conecta una camara digital para adquirir las imagenes. Algunos ejemplos de computadoras portables son la Raspberr y Pi, la HummingBoard, la Banana Pi, la BeagleBone Black o la Odroid U3. Las imagenes digitales utilizadas se toman directamente en escala de grises o bien son convertidas a este formato para su posterior procesamiento.
El procedimiento de la presente invencion determina el nivel de desgaste de las plaquitas de corte teniendo en cuenta la forma del desgaste del filo de corte principal, previa description del mismo mediante el uso de tecnicas de vision artificial basadas en forma. Este procedimiento se aplica a procesos de fresado en la industria de fabrication, aunque se podria adaptar a otro tipo de procesos de fabricacion, como son los de torneado, en los que intervengan este tipo de plaquitas.
En la descripcion de la presente invencion se emplea de manera general el termino "imagen" para hacer referencia tanto a imagenes fijas como a cada uno de los fotogramas presentes en una secuencia de imagenes o video.
El procedimiento que se propone en la presente invencion comprende las siguientes etapas:
1. Adquisicion de las imagenes.
2. Localization de las plaquitas de corte y recorte de la region del filo de corte.
3. Descripcion de la region de desgaste del filo de corte.
4. Clasificacion de la region de desgaste del filo de corte.
En la etapa de adquisicion se capturan imagenes del cabezal de corte con las plaquitas que se desean analizar, bien como imagenes fijas o procedentes de una secuencia de video, utilizando una camara digital y un sistema de iluminacion adecuados. Esta camara esta conectada a un
ordenador, en el cual se analiza la imagen digital adquirida. Preferentemente las imagenes se capturan en escala de grises, aunque el procedimiento funcionaria de manera analoga utilizando imagenes en color. Cada imagen contiene una o varias plaquitas de corte.
El procedimiento puede comprender una etapa de preprocesamiento de la imagen capturada del cabezal de corte, con el fin de mejorar el contraste o simplemente convertir la imagen a escala de grises, si fuese necesario. La imagen resultante de esta primera etapa se denominara "imagen", tanto si se ha llevado a cabo el preprocesamiento como si no.
Posteriormente se realiza la localization de las plaquitas de corte y recorte de la region del filo de corte de manera automatica. El primer paso comprende detectar en la imagen capturada la region circular central de la plaquita de corte, en la que se encuentra el tornillo que la fija al cabezal de corte y eliminarla de la imagen. A continuation, se detecta el filo izquierdo de la plaquita mediante detectores de bordes y operaciones morfologicas. Una vez detectado, se recorta la region rectangular que va desde el filo de corte hasta la region circular del tornillo de fijacion, sin contener a esta ultima.
El procedimiento puede incorporar una etapa de preprocesamiento de la imagen con la region de interes donde se encuentra la plaquita o de las regiones rectangulares donde se encuentran los filos de corte, para mejorar el contraste de la misma y facilitar la operation.
Las imagenes resultantes en esta etapa de localizacion de las plaquitas de corte y recorte de la region del filo de corte se denominaran en adelante "imagenes del filo de corte" e incluyen toda la superficie de la plaquita presente en la region anteriormente recortada. Finalmente se segmenta la region de desgaste de este borde mediante tecnicas automaticas basadas en umbralizacion o utilizando cualquier otro metodo de segmentacion.
La etapa de description de las imagenes de la region de desgaste se realiza concatenando un conjunto de caracteristicas de dicha region que describen su forma, creando asi un vector de caracteristicas. De acuerdo con una realization preferente de la invention, la descripcion se realiza mediante cinco caracteristicas derivadas de la forma de la region de desgaste.
Por ultimo, se procede a la clasificacion de las regiones de desgaste. De acuerdo con una realizacion preferente de la invencion, el metodo de clasificacion supervisada optimo empleado es el de las maquinas de vectores soporte, denominadas en ingles Support Vector Machines
(SVM).
Por ultimo, la presente invention se extiende tambien a programas de ordenador, particularmente los que se encuentran almacenados en un soporte fisico, adaptados para llevar a la practica el procedimiento descrito. El programa puede tener la forma de codigo fuente, codigo objeto, una fuente intermedia entre codigo y codigo objeto - por ejemplo, en forma parcialmente compilada - o en cualquier otra forma adecuada para uso en la puesta en practica de los procesos segun la presente invencion. El soporte fisico puede ser cualquier entidad o dispositivo capaz de soportar el programa. Por ejemplo, el soporte fisico puede incluir un medio de almacenamiento, como una memoria ROM, una memoria de tipo optico (como un CD ROM, DVD ROM, Blu-Ray) , una memoria ROM de semiconductor, una memoria flash, una memoria de estado solido (SSD) o un soporte de grabacion magnetica, como por ejemplo un disco duro. Ademas, el soporte fisico puede ser una portadora transmisible, como por ejemplo una senal electrica u optica que podria transportarse a traves de cable electrico u optico, o por cualesquiera otros medios. Cuando el programa va incorporado en una senal que puede ser transportada directamente por un cable u otro dispositivo o medio, la portadora puede estar constituida por dicho cable u otro dispositivo o medio. Como variante, la portadora puede ser un circuito integrado en el que va incluido el programa, estando dicho circuito integrado adaptado para ejecutar o para ser utilizado en la ejecucion de los procesos correspondientes.
Breve description de las figuras
A continuation, se describen de manera muy breve una serie de figuras que ayudan a comprender mejor la invencion y que se relacionan expresamente con una realization de dicha invencion que se presenta como un ejemplo no limitativo de esta.
La Figura 1 muestra un esquema simplificado de un sistema de determination de desgaste de plaquitas de corte de acuerdo a la presente invencion.
Las Figuras 2A y 2B muestran una vista esquematica en alzado y en planta, respectivamente, del sistema de captura de imagenes utilizado en una realizacion preferente de la invencion.
La Figura 3 muestra una representation simple de la imagen capturada donde se aprecia el cabezal con las plaquitas de corte montadas.
La Figura 4 representa, para el ejemplo de la Figura 3, la imagen donde aparecen unicamente las plaquitas de corte individuals.
La Figura 5A muestra un recorte de la imagen de la Figura 4 con una plaquita de corte individual. La Figura 5B ilustra un recorte de la Figura 5A en una region de desgaste en torno al filo de corte principal de la plaquita de corte.
La Figura 6 muestra una imagen con la segmentation de los filos de corte de la plaquita. Descripcion detallada de la invencion
La Figura 1 muestra un esquema simplificado de un sistema de monitorizacion del desgaste que comprende un dispositivo de captura de imagenes 2 que toma imagenes del cabezal de corte 1 de una maquina fresadora al cual se encuentran atornilladas unas plaquitas de corte 10. Este dispositivo de captura 2, a su vez, esta conectado a un sistema de procesamiento 3 (e.g. un ordenador) , de la manera que requiera para que la imagen capturada llegue al ordenador como una imagen digital 9. Un archivo de datos 4 almacena los descriptores de la region de desgaste de las plaquitas y otro archivo 5 almacena los resultados obtenidos en la clasificacion, que se pueden mostrar a traves de la pantalla de visualization 6.
En las Figuras 2A y 2B se muestran, las vistas en alzado y planta, respectivamente, del sistema de captura de imagenes que comprende, en una realization preferente de la invencion, una camara digital 7 y un sistema de iluminacion 8 de barras de luz roja LED entre la camara digital 7 y el cabezal de corte 1. En una realizacion preferente de la invencion este sistema de captura e iluminacion estara aislado de la luz exterior con el objetivo de conseguir una iluminacion uniforme, por ejemplo, mediante una pantalla o ubicado en el interior de una cabina. La adquisicion y procesamiento completo de las imagenes de las plaquitas de corte se realiza mientras la maquina de fresado esta en estado de reposo, debido al cambio de las piezas metalicas usadas en los procesos de fresado.
Las imagenes digitales 9 del cabezal de corte 1 capturadas por la camara digital 7 se envian a un sistema de procesamiento 3 de la forma que la camara digital 7 requiera (por ejemplo, mediante una conexion USB o firewire). El sistema de procesamiento 3 comprende unos medios de procesamiento de datos, preferentemente basados en microprocesador o microcontrolador. El sistema de procesamiento se puede implementar en un sistema portable, en un ordenador de sobremesa, o en cualquier otro dispositivo electronico con la suficiente capacidad de
procesamiento de datos.
A continuation, puede ser necesaria una etapa de preprocesamiento de las imagenes obtenidas, preferentemente por el sistema de captura de imagenes 2 o por el sistema de procesamiento 3. Si las imagenes adquiridas son en color, en la realization preferente de la invention se transforman a escala de grises. Para mejorar el contraste se puede utilizar cualquier metodo de ecualizacion o mejora del contraste de la imagen.
El resultado de esta primera etapa de adquisicion de imagenes es la imagen representada de manera esquematica en la Figura 3, que muestra la imagen digital capturada 9, con o sin preprocesamiento. En ella se puede ver el cabezal de corte 1 con las plaquitas de corte 10 montadas. Las plaquitas de corte para fresado suelen ser romboedricas o triangulares, aunque pueden existir otras geometrias para casos especiales.
A continuacion, el sistema de preprocesamiento 3 realiza la localization de las plaquitas de corte 10 y el recorte de la region del filo de corte. En primer lugar, se localizan los tornillos 11 que se encuentran en el centro de las plaquitas de corte 10. En una realizacion preferente de la invencion se utiliza un metodo de detection de objetos basado en la forma que requiere de entrenamiento, como los Histogramas de Gradientes Orientados (HOG) , aunque se puede realizar con cualquier otro metodo de deteccion de objetos entrenado con las imagenes utilizadas. Posteriormente, se aplica un detector de bordes que permite localizar los filos de la plaquita de corte 10. En una realizacion preferente de la invencion su utiliza el filtro de bordes Canny, aunque se pueden utilizar otros metodos modificando el post-procesamiento. Tras la aplicacion de dicho detector de bordes se obtiene una imagen 14 donde aparecen unicamente cada una de las plaquitas de corte 10 como se aprecia en la Figura 4. Esta figura es una representation y, por ello, no se muestra el fondo, donde se localizan las plaquitas presentes en la imagen capturada. A continuacion, para cada plaquita se detecta el filo de corte principal y se recorta la region de interes donde se estudiara el desgaste.
De la imagen donde aparecen todas las plaquitas de corte localizadas 14, se separa cada plaquita de corte 10 de manera individual, obteniendo una imagen de plaquita individual 15 para cada plaquita de corte, como se muestra en el ejemplo de la Figura 5A. Cada plaquita de corte normalmente dispone de tres o cuatro filos de corte y todos ellos se pueden utilizar para mecanizar: dependiendo del montaje de la plaquita de corte se utilizara uno u otro. En la Figura 5A se muestra una plaquita de corte 10 con cuatro filos de corte (16a, 16b, 16c y 16d). Se llama
filo de corte principal 16a a aquel que se esta utilizando en ese momento para el mecanizado de la pieza, dependiendo de la posicion de la plaquita de corte 10 y del sentido de la rotacion del cabezal de corte 1. En la Figura 5A el filo de corte principal 16a es el de la izquierda. El resto de filos (superior 16b, inferior 16c y filo de corte opuesto 16d) son aquellos que no se estan utilizando en ese momento para el mecanizado. El filo de corte principal 16a es el que debe inspeccionarse preferentemente es el que se utiliza en el mecanizado y podria colapsar. Por ello es necesario determinar si esta en buenas condiciones para seguir cortando y, en caso contrario, se podria girar la plaquita de corte 10 para seleccionar otro filo de corte (16b, 16c, 16d) en buen estado, que pasaria a ser el filo de corte principal. Alternativamente, se podria reemplazar la plaquita de corte 10 si no queda ningun filo de corte intacto en la misma.
Una vez que las regiones donde se encuentra cada plaquita en el cabezal han sido recortadas se segmenta una region 17 que contiene los filos de corte de la plaquita. El primer paso en esta etapa es eliminar el tornillo central 11 de la plaquita. Para ello, la imagen de la Figura 5A se binariza de modo que la region correspondiente a la plaquita de corte 10 quede en color blanco, y el fondo en negro. En la realizacion preferente de esta invencion esta binarizacion se realiza mediante un umbral fijado en 0, 01. A continuacion, se calcula el centroide de esta area, que sera, debido a las propiedades geometricas de la region, el centro de dicho drculo. El radio del mismo se ha fijado teniendo en cuenta la geometria de las plaquitas como Rc = D/4, 92, donde D es la longitud de la diagonal mayor de la region de la plaquita de corte.
Una vez eliminado el drculo central, se recorta la region 17 de los bordes de la plaquita automaticamente. La Figura 5B ilustra una imagen 18 del recorte de la Figura 5A en una region 17 en torno al filo de corte principal de la plaquita de corte 10. En primer lugar, se detectan los contornos de la plaquita 10. En la realizacion preferente de la invencion se utiliza un filtro Sobel vertical, aunque podria utilizarse cualquier otro detector de bordes que permitiera detectarlos. Estos contornos se dilatan y abren morfologicamente mediante un elemento estructurante cuadrado de tamano 3x3, en una realizacion preferente de la invencion. A continuacion, la imagen resultante se proyecta verticalmente sobre el eje horizontal. El primer elemento diferente de cero en esta proyeccion indica la coordenada x en la que el filo de corte principal 16a comienza. Asi, se recorta de la imagen de la plaquita 10 una region rectangular cuyo tamano vertical es el mismo que el de la imagen y cuyo lado izquierdo es la coordenada x detectada anteriormente. En un procedimiento preferente de la invencion, el tamano horizontal de esta region es de 100 pixeles anadiendo un margen de seguridad de 25, aunque se podria detectar automaticamente utilizando la proyeccion vertical de los contornos de la plaquita.
Finalmente se segmentan las regiones 17 de los recortes de los filos obtenidos anteriormente para las distintas plaquitas de corte 10. El resultado de esta etapa se muestra de modo simplificado en la Figura 6, que muestra una region de desgaste 19 con la segmentation de los filos de corte de la plaquita.
Una vez que, para las distintas plaquitas de corte 10, las regiones de desgaste de los filos de corte han sido segmentadas, se aplica sobre ellas el algoritmo de description para obtener el vector de caracteristicas que las representen. En una realization preferida, el descriptor utilizado consiste en un vector de cinco caracteristicas derivadas de la forma de la region. En concreto, estas caracteristicas son:
1. Diametro del drculo que tenga la misma area, en pixeles que la region. Se calcula como:
De =
donde A es el area de la region.
** (Ver fórmula) **
2. Numero de pixeles que pertenecen a la imagen despues de rellenar huecos.
3. Perimetro de la forma. Es la longitud del contorno de la forma bidimensional. Se puede calcular como:
Perimetro =
I
Pi
i=l donde n es el numero de puntos de contorno y Pi representa el i-esimo punto del contorno.
4. Longitud del eje menor de la elipse que tiene los mismos segundos momentos centrales que la region.
5. Longitud del eje mayor de la elipse que tiene los mismos segundos momentos centrales que la region.
A continuation, el descriptor calculado en la fase anterior se clasifica utilizando un algoritmo de aprendizaje supervisado entrenado previamente. Esta clasificacion devuelve, para cada vector de caracteristicas, un valor binario que determina si la region de desgaste 19 presenta un desgaste alto o bajo.
