Hệ thống nhận diện được các đối tượng gia công không chỉ về các kích thước hình học mà cả các yêu cầu kỹ thuật của chi tiết như dung sai và chất lượng bề mặt gia công.. Để việc nhận diện
Trang 1XÂY D ỰNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG NHẬN DIỆN PHƯƠNG PHÁP
GIA CÔNG T Ừ MÔ HÌNH VẬT THỂ RẮN 3D
DEVELOPMENT OF AUTOMATIC RECOGNITION SYSTEM OF MACHINING OPERATION FROM 3D SOLID MODEL
Phùng Xuân Lan1a, Hoàng Vĩnh Sinh1b, Trương Hoành Sơn1c, Tr ần Văn Địch1d
1Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, Việt Nam
a lan.phungxuan@hust.edu.vn, b sinh.hoangvinh@hust.edu.vn
c son.truonghoanh@hust.edu.vn, d dich.tranvan@hust.edu.vn
Bài báo trình bày một phương pháp hiệu quả cho phép tự động nhận diện phương pháp gia công từ mô hình vật thể rắn 3D Hệ thống nhận diện được các đối tượng gia công không
chỉ về các kích thước hình học mà cả các yêu cầu kỹ thuật của chi tiết như dung sai và chất lượng bề mặt gia công Trên cơ sở đó, các phương pháp gia công sẽ được lựa chọn cho từng đối tượng gia công Hệ thống nhận diện được tích hợp thành công trong phần mềm SolidWorks và được đánh giá qua một ví dụ cụ thể
Từ khóa: nhận diện tự động, lập quy trình công nghệ, yêu cầu kỹ thuật, phương pháp
gia công
ABTRACT
This paper presents an effective method for automatically recognizing the machining operation from 3D solid model The system can recognize not only the geometry data but also the engineering requirements such as tolerance and surface finish Based on this data, the machining operations are recognized for each machining feature The recognition system is successfully implemented in SolidWorks and evaluated by an example
Keywords: automatic recognition, process planning, engineering requirement,
machining operation
Trong nền sản xuất hiện đại mà ở đó tính linh hoạt của sản phẩm và tính cạnh tranh của
sản xuất ngày càng tăng thì các hệ thống tích hợp CIM được xem như một hướng đi hiệu quả
để tăng năng suất, chất lượng và giảm giá thành sản phẩm Thiết kế quy trình công nghệ có sự
trợ giúp của máy tính (CAPP) là cầu nối quan trọng giữa thiết kế và gia công trong dòng tích
hợp đó Tuy nhiên, vấn đề đặt ra là làm thế nào để mô-đun CAPP có thể hiểu được các đối tượng hình học từ các mô hình vật thể rắn đã được xây dựng trong mô-đun CAD Mô hình CAD chứa chi tiết các thông tin hình học về chi tiết gia công, tuy nhiên đó không phải là các thông tin gia công được dùng trực tiếp trong các lĩnh vực sản xuất như lập quy trình công nghệ Hơn nữa, hiện nay đa phần các phần mềm CAD/CAM thương mại đều không tích hợp
hoặc chưa tích hợp đầy đủ các công cụ cho phép nhận diện các đối tượng gia công Để giải quyết vấn đề tạo mối giao tiếp giữa CAD và CAPP, việc xây dựng một công cụ cho phép tự động nhận diện các đối tượng gia công từ mô hình vật thể rắn 3D là một vấn đề quan trọng
cần phải quan tâm đầu tiên khi xây dựng mô-đun CAPP tích hợp trong các phần mềm CAD/CAM thương mại
Trong khoảng 3 thập niên trở lại đây, CAPP đã thu hút sự tập trung của nhiều nhà nghiên cứu [1] Đa phần các nghiên cứu tập trung vào vấn đề bóc tách và nhận diện đối tượng
Trang 2gia công trên phương diện hình học [2-3] Tuy nhiên việc nhận diện những yêu cầu kỹ thuật thì còn được thực hiện bằng tay hoặc một cách gián tiếp thông qua các macro [4] Để việc
nhận diện tự động được toàn diện, bên cạnh việc bóc tách các thông số hình học thì các yêu
cầu kỹ thuật cũng không thể thiếu Nhóm tác giả đề xuất phương pháp mới cho phép tự động
nhận diện các phương pháp gia công tích hợp trong phần mềm CAD/CAM thương mại cụ thể
là SolidWorks trên cơ sở tự động bóc tách các dữ liệu hình học và yêu cầu kỹ thuật trực tiếp
từ các mô hình vật thể rắn 3D
2.1 Sơ đồ thực hiện
Sơ đồ các bước nhận diện phương pháp gia công được thể hiện trong hình 1 Từ mô hình vật thể rắn 3D được xây dựng trong phần mềm CAD/CAM thương mại, trước hết cần
phải bóc tách các thông số tạo hình cũng như các yêu cầu kỹ thuật liên quan đến chất lượng
bề mặt và độ chính xác gia công Quá trình nhận diện đối tượng gia công sẽ được thiết lập trên cơ sở các dữ liệu bóc tách đó Một quá trình nhận diện phương pháp gia công trên cơ sở các luật được xây dựng dựa vào đối tượng gia công đã nhận diện và các yêu cầu kỹ thuật liên quan đến quá trình gia công Toàn bộ quá trình này được tiến hành hoàn toàn tự động và tất cả các kết quả xử lý trung gian và kết quả nhận diện được lưu vào trong Microsoft SQL Server,
một phần mềm quản lý dữ liệu chuyên nghiệp Sau khi đã nhận diện phương pháp gia công cho từng đối tượng hình học, ta đã xây dựng được kết nối tự động giữa CAD và CAPP Các mô-đun trong CAPP sẽ sử dụng dữ liệu đầu vào này để tiến hành các bước xử lý tiếp theo như
lựa chọn dụng cụ cắt hay thứ tự gia công
Bóc tách các thông
số tạo hình
Bóc tách các thông
số công nghệ
Nhận diện đối tượng gia công
Nhận diện phương pháp gia công
Mô hình
vật thể rắn 3D
Các bước xử lý quy trình công nghệ tiếp sau
Lưu kết quả trung gian và kết quả nhận diện vào Microsoft SQL Server
Hình 1 Sơ đồ quá trình nhận diện phương pháp gia công 2.2 Quá trình bóc tách d ữ liệu thông số tạo hình
Trước tiên, với mỗi đối tượng hình học cần phải thực hiện bước bóc tách dữ liệu là các thông số tạo hình của nó Để có thể hiểu được đầy đủ về cách thức tạo hình của đối tượng, cần thiết phải bóc tách được 7 loại dữ liệu khác nhau bao gồm:
Dạng đối tượng: Định dạng thực tế của từng đối tượng hình học đơn
Lo ại vẽ phác: Một số luật sẽ được đưa ra để nhận diện hình vẽ phác (sketch) đó là hình
tròn, hình chữ nhật, hình đa cạnh hay dạng hình tự do…
Hướng tạo hình: Xác định hướng tạo hình từ hình vẽ sketch
D ạng điều kiện bao: Việc xác định điều kiện bao cũng tương tự với việc xác định đối
tượng đó là kín hay hở là thông hay không thông tùy thuộc vào việc xác định các hướng tiếp
cận của dụng cụ cắt với đối tượng
D ạng vát: Một đối tượng gia công có thể không vát, vát theo hướng âm hay hướng dương
D ạng đảo: Sự tồn tại của đảo trong một đối tượng gia công cũng làm thay đổi phương
pháp gia công thường áp dụng với đối tượng gia công như thế nhưng không có đảo
Trang 3Hướng mở của đối tượng: Mục đích của việc xác định đặc điểm này của đối tượng là
xét đến vec tơ pháp tuyến của mặt phẳng vẽ sketch so với hướng mở của đối tượng
Toàn bộ 7 dữ liệu này sẽ được mã hóa và sử dụng như đầu vào cho bước nhận diện đối tượng gia công các đối tượng khác lỗ
Thông s ố hình học của lỗ: Với những đối tượng dạng lỗ được xây dựng từ chức năng
HoleWzd của SolidWorks ta có thể dễ dàng bóc tách được 25 thông số khác nhau bằng cách
sử dụng hàm GetDefinition của đối tượng WizardHoleFeatureData2
2.3 Quá trình nh ận diện đối tượng gia công
Quá trình nhận diện đối tượng gia công gồm hai thuật toán nhận diện khác nhau: thứ
nhất là nhận diện các đối tượng khác lỗ, thứ hai là nhận diện các đối tượng dạng lỗ Từ các dữ
liệu đã bóc tách của từng đối tượng các luật được xây dựng để nhận diện các đối tượng gia công Với những đối tượng khác lỗ, 7 dữ liệu bóc tách ở bước trên sẽ là đầu vào của hệ thống
Kết quả nhận diện sẽ cho biết dạng đối tượng gia công là hốc, rãnh, bậc hay khối, đồng thời còn cho biết các điều kiện đối tượng kín hay hở, thông hay không thông cũng như hình dáng
của đối tượng là dạng chữ nhật hay tròn…Với trường hợp các đối tượng dạng lỗ, tùy vào việc
số và loại thông số trong 25 thông số đã bóc tách để nhận diện Bảng 1 đưa ra hai ví dụ luật
nhận diện cho cả hai trường hợp đối tượng dạng lỗ và khác lỗ
B ảng 1 Một số luật nhận diện đối tượng gia công
Nhận diện đối tượng khác lỗ Nhận diện đối tượng dạng lỗ
N ếu
Dạng đối tượng là Cut-Extrude hoặc Sweep-Cut và
Lo ại vẽ phác là Hình chữ nhật và
Hướng vẽ phác là Đường thẳng vuông góc và
Điều kiện bao là Mở hai mặt không thông và
Dạng vát là Không vát và
D ạng đảo là Không đảo và
Hướng mở của đối tượng là Cùng hướng
Thì Đối tượng gia công là Bậc kín 2.5D hình chữ nhật
N ếu
Kích thước Diameter (đường kính) khác 0 và Kích thước Depth (chiều sâu) khác 0 và Kích thước DrillAngle (góc khoan) khác 0
Thì Đối tượng gia công là Lỗ khoan
2.4 Quá trình bóc tách và nh ận diện các dữ liệu yêu cầu kỹ thuật
Quá trình này sẽ được thực hiện bằng cách quét từng đối tượng yêu cầu kỹ thuật sau đó
nhận diện ra từng đối tượng Trong nghiên cứu này, các tác giả bước quan tâm đến một số yêu
cầu quan trọng nhất như độ nhám bề mặt, sai lệch kích thước, sai lệch vị trí tương quan, sai
lệch hình dáng hình học, các mặt chuẩn
B ảng 2 Một số dữ liệu yêu cầu kỹ thuật được bóc tách
Ví d ụ Lo ại thông số Ki ểu Giá tr ị chuẩn Mặt G ốc 1 Gốc 2 Cấp độ
Sai l ệch kích thước
Dung sai kích thước
25
+0.06 -0.05
Trang 4Các dữ liệu bóc tách bao gồm cả giá trị danh nghĩa, giá trị dung sai, mặt chuẩn và các
gốc kích thước liên quan như ví dụ trong bảng 2 Gốc ở đây có thể là mặt, cạnh hay điểm Tất
cả các thông số công nghệ này sẽ được quy đổi về độ chính xác kích thước gia công như một cách thức đánh giá chất lượng gia công duy nhất
2.5 Quá trình l ựa chọn phương pháp gia công
Việc lựa chọn phương pháp gia công tương ứng với từng đối tượng gia công là một việc
hết sức quan trọng bởi nó là cơ sở của các bước lựa chọn tiếp theo trong thiết kế quy trình công nghệ như lựa chọn máy, dụng cụ cắt…Thực tế gia công chỉ ra rằng, mỗi một đối tượng gia công có thể được gia công bằng nhiều phương pháp khác nhau Vấn đề đặt ra là nên chọn phương pháp gia công nào cho thích hợp Tùy yêu cầu kỹ thuật của đối tượng có thể trải qua các bước gia công thô, gia công bán tinh và gia công tinh Điều này còn phụ thuộc vào nhiều
yếu tố, ví dụ như đặc điểm hình học, yêu cầu kỹ thuật của đối tượng gia công Đầu vào để lựa
chọn phương pháp gia công là loại đối tượng gia công, chất lượng bề mặt, độ chính xác gia công, kích thước của đối tượng như mô tả ở hình 2 Việc nhận diện phương pháp gia công cũng được thực hiện trên cơ sở các luật nhận diện
1 Kích thước cơ bản của
đối tượng gia công
2 Dạng đối tượng gia công
(Hốc/Bậc/Rãnh/Lỗ/Khối ,
3 Cấp chính xác gia công
Nhận diện phương pháp gia công bằng các luật
1 Phương pháp gia công (Phay/Khoan/Khoét/Doa )
2 Chất lượng gia công (Thô/Bán tinh/Tinh)
Hình 2 Quy trình nhận diện phương pháp gia công theo luật
Hệ thống nhận diện được xây dựng và tích hợp trong phần mềm SolidWorks 2013 và được viết trên cơ sở ngôn ngữ lập trình Visual Basic ứng dụng (VBA 7.0) và giao diện lập trình ứng dụng (API) Phương pháp nhận diện được kiểm chứng thông qua một ví dụ nhận
diện cụ thể (Hình 2)
Hình 3 Chi tiết cần gia công
Chi tiết yêu cầu nhận diện phương pháp gia công có nhiều đặc trưng cơ bản như là bao
gồm nhiều dạng đối tượng gia công khác nhau với yêu cầu phải gia công trên nhiều lần gá, có nhiều yêu cầu kỹ thuật quan trọng như độ nhám bề mặt, sai lệch hình dáng hình học, sai lệch
Trang 5vị trí tương quan, sai lệch kích thước hình học và vị trí tương quan Người sử dụng chỉ cần kích chuột vào biểu tượng nhận diện đã tích hợp sẵn trên thanh công cụ trong giao diện Solidworks, toàn bộ 32 đối tượng hình học được nhận diện thành 35 đối tượng gia công và 52 bước gia công khác nhau Kết quả nhận diện trong giao diện phần mềm SolidWorks được thể
hiện trên hình 3 với thời gian bóc tách dữ liệu là 17s và thời gian nhận diện bao gồm nhận
diện đối tượng gia công và phương pháp gia công là 1s Toàn bộ kết quả nhận diện phương pháp gia công sẽ được lưu vào trong phần mềm Microsoft SQL server và dùng làm đầu vào cho các bước xử lý tiếp theo trong CAPP
Hình 3 K ết quả nhận diện phương pháp gia công trong giao diện SolidWorks
Hình 4 K ết quả nhận diện phương pháp gia công lưu trong SQL Server
Không chỉ nhận diện được phương pháp gia công cơ bản là phay hay khoan/khoét/doa,
hệ thống còn nhận diện được các bước gia công từ thô đến tinh tùy thuộc yêu cầu kỹ thuật của đối tượng gia công Những đối tượng gia công có yêu cầu không gia công (MF05) thì sẽ không được nhận diện trong danh sách phương pháp gia công Với đối tượng hình học là Boss-Extrude1 (khối cơ sở) được nhận diện thành 6 đối tượng gia công (MF17→MF23) khác nhau tương ứng với 6 mặt bao quanh Toàn bộ kết quả dữ liệu đối tượng gia công, yêu cầu kỹ thuật và phương pháp gia công được lưu vào trong Microsoft SQL server Với hệ thống nhận
Trang 6diện này có thể rút ngắn đáng kể thời gian thiết kế quy trình công nghệ mà không phải phụ thuộc vào kinh nghiệm của người kỹ sư thiết kế
KẾT LUẬN
Bài báo đã trình bày hệ thống tự động nhận diện phương pháp gia công từ mô hình vật
thể rắn 3D Bằng cách sử dụng mô-đun nhận diện này, kết quả nhận diện không còn tùy thuộc vào kinh nghiệm của những nhà công nghệ nữa Công việc nhận diện được tiến hành hoàn toàn tự động và trong thời gian xử lý ngắn Kết quả của nghiên cứu được sử dụng cho các bước xử lý tiếp theo trong CAPP như lập thứ tự nguyên công
[1] Xun Xu, Lihui Wang, Stephen T Newman Computer Aided Process Planning – A
critical review of recent developments and future trends International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 2011, Vol 24, Issue 1, 1-31
[2] Bahram Asiabanpour et.al An overview on five approaches for translating CAD data into
manufacturing information Journal of Advanced Manufacturing Systems, 2009, Vol 8,
No 1 89–114
[3] Mohammad T.Hayasi et.al Extraction of manufacturing information from
design-by-feature solid model through design-by-feature recognition International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2009, Vol 44, 1191-1203
[4] Tong Yifei, Li Dongbo, Li Changbo, Yu Minjian A feature-extraction-based
process-planning system International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2008
38: 1192–1200
1 ThS Phùng Xuân Lan Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội
Email: lan.phungxuan@hust.edu.vn Mobile: 0935 888 435
2 PGS T S Hoàng Vĩnh Sinh Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội
Email: sinh.hoangvinh@hust.edu.vn Mobile: 0917 148 486
3 TS Trương Hoành Sơn Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội
Email: son.truonghoanh@hust.edu.vn Mobile: 0904 241 165
4 GS TS Tr ần Văn Địch Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội
Email: dich.tranvan@hust.edu.vn Mobile: 0912 150 572
