Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

New approach to spindle thermal extension measuring based on machine vision for the vertical maching centre

Tytuł:
New approach to spindle thermal extension measuring based on machine vision for the vertical maching centre
Autorzy:
Su, Dongxu
Cai, Xin
Li, Yang
Zhao, Wanhuan
Zhang, Huijie
Data publikacji:
2021
Słowa kluczowe:
Spindle thermal extension measuring
machine vision
Gaussian sub-pixel fitting
thermal error compensation
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie  Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknie
When machine tool spindles are running at a high rotation speed, thermal deformation will be introduced due to the generation of large amounts of heat, and machining accuracy will be influenced as a result, which is a generalized issue in numerous industries. In this paper, a new approach based on machine vision is presented for measurements of spindle thermal error. The measuring system is composed of a Complementary Metal-Oxide-Semiconductor (CMOS) camera, a backlight source and a PC. Images are captured at different rotation angles during end milling process. Meanwhile, the Canny edge detection and Gaussian sub-pixel fitting methods are applied to obtain the bottom edge of the end mill which is then used to calculate the lowest point coordinate of the tool. Finally, thermal extension of the spindle is obtained according to the change of the lowest point at different time steps of the machining process. This method is validated through comparison with experimental results from capacitive displacement sensors. Moreover, spindle thermal extension during the processing can be precisely measured and used for compensation in order to improve machining accuracy through the proposed method.
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2021).

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies