System automatycznej akwizycji obrazu dla układu diagnostyki stanu ostrza

STRESZCZENIE: Panuje powszechnie przekonanie, że nowoczesne systemy diagnostyki stanu ostrza powinny być oparte na sygnałach z kilku czujników, takich jak czujniki: sił skrawania, emisji akustycznej czy drgań. Niektóre laboratoria podjęły jednak próby stworzenia systemu diagnostyki opartego na systemie wizyjnym. Takie systemy osiągają dość wysoką skuteczność, gdy pracują samodzielnie, jednak mogą również wspierać rozwiązania wieloczujnikowe. Zastosowanie układu wizyjnego w warunkach przemysłowych wymaga zbudowania systemu akwizycji obrazu zapewniającego wykonanie zdjęć ostrzy o różnej geometrii i odpornego na warunki panujące w strefie skrawania. W artykule przedstawiono prototyp takiego system akwizycji.

SŁOWA KLUCZOWE: akwizycja obrazu, diagnostyka stanu ostrza

ABSTRACT: It is universally believed that modern blade condition diagnostic systems should be based on signals from several sensors, including sensors of cutting forces, acoustic emissions, or oscillation. However, some laboratories made attempts to create a diagnostic system based on a visual system. Such systems achieve relatively high efficiency when working individually, however, they can also support multi-sensor solutions. The use of a visual system in industrial conditions requires construction of an image acquisition system which would ensure making of photographs of blades with various geometry and be resistant to the conditions in the cutting zone. The article presents a prototype of such an acquisition system.

KEYWORDS: image acquisition, blade condition diagnostics

BIBLIOGRAFIA / BIBLIOGRAPHY:

• Dornfeld, D., Jemielniak, K., O’Donnell, G., and Teti, R., 2010, “Advanced monitoring of machining operations,” CIRP Ann. - Manuf. Technol., 59(2), pp. 717–739.
• Chrzanowski, J., and Wypysiński, R., 2010, “INDEPENDENT TOOL PROBE WITH LVDT FOR MEASURING DIMENSIONAL WEAR OF TURNING EDGE,” 34(3).
• Szafarczyk, M., and Chrzanowski, J., 2004, “Tool probe for measuring dimensional wear and X-coordinate of turning edge,” Int. J. Adv. Manuf. Technol., 23(3-4), pp. 272–278.
• Kurada, S., 1997, “A review of machine vision sensors for tool condition monitoring,” 34, pp. 55–72.
• Dutta, S., Mukhopadhyay, S., Pal, S. K., and Sen, R., 2013, “Application of digital image processing in tool condition monitoring: A review,” CIRP J. Manuf. Sci. Technol., 6(3), pp. 212–232.
• Bombiński, S., and Żaczek, J., 2012, “WIZYJNY SYSTEM DIAGNOSTYKI STANU OSTRZA PRZY TOCZENIU,” Inżynieria Masz., 17(1), pp. 30–41.
• Dimla, D. ., and Lister, P. ., 2000, “On-line metal cutting tool condition monitoring.,” Int. J. Mach. Tools Manuf., 40(5), pp. 769–781.
• Basler, “Basler aviator,” pp. 1–6 [Online]. Available: http://www.baslerweb.com/media/documents/BAS1501_aviator_Brochure_SAP0026_web.pdf. [Accessed: 18-Feb-2015].
• Schneider, “Unifoc 58/76” [Online]. Available: http://www.bockoptronics.ca/bockoptronics/pdf/schneider/unifoc.pdf. [Accessed: 19-Feb-2015].

DOI: http://dx.doi.org/10.17814/mechanik.2015.8-9.473