2021年9月30日 星期四

銑床是什麼?到底能做些甚麼?

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銑床通過刀具的旋轉並在工件上沿軸線的移動來完成金屬的成型。很明顯,銑床在機械加工的地位很重要。
 

雖然銑床主要是用來加工平的和方形的表面,但是也由很多其他的用途。熟練的技師可以用銑床來切削角度、圓角、鏜孔,並能夠利用一些銑床的附屬設備加工圓弧、半圓弧和螺旋面(使用螺旋刀具——雙螺旋或多螺旋刀具)。在銑床上利用一些專用刀具還可以加工齒輪齒、燕尾槽和T形槽。更重要的是,在銑床上加工上述工件形狀時可以完全手動操作,而不需要使用計算機數控加工!

 

現在,如果我們使用計算機控制來驅動銑床的主軸,那麼可加工的工件範圍將更大 。使用計算機輔助設計/計算機輔助製造的生成程序來控制銑床,幾乎可以加工出任何形狀的工件。只要是可以在計算機屏幕上顯示的工件形狀基本上都可以利用銑削加工出來。


銑削的操作

12中基本操作可以分為四種類型:

(1)端面銑削——用刀齒的尾部切割平面。

(2)仿形切割——用刀具的側面加工工件的外形。

(3)鑽孔。

(4)鏜削——形成內部 圓形表面。

 

1.端面銑削

刀具位於工件表面以下所要求的額切割深度的地方,然後使工件在特定的徑向位置與刀具嚙合,稱為徑向嚙合。徑向嚙合表述為刀具在徑向上與工件接觸的長度值與它的直徑的比值。面銑可以用三種不同的銑刀來加工:


面銑刀:

這種刀具是專門製造的,主要材料是高速鋼和硬質合金。鑲齒式硬質合金刀具是目前為止工業中最常用的。面銑刀能達到64的中等高精細磨光或者達到更理想的精度。

端銑刀:

因為他們的端面和周向都有齒,所以這種刀具經長用來切割端面,同時當端齒用來磨削時,端銑刀垂直切入工件,類似於鑽削,面銑刀不能鑽削,因此當它不與工件接觸時必須安置DOC處。具有2齒或4齒的端銑刀是非常普遍的,而3齒的端銑刀也經常用一些高速切削金屬,如鋁。少數端銑刀是用鈷化高速鋼製造的,它比用標準的高速鋼製造的端銑刀具有高的硬度和韌性,但是鈷化的刀具價格更貴。這種用在鈷化高速鋼多餘的花費有時並不是合理的,除非是在硬質合金刀具因為機械振動而造成切削刃破碎不能加工的場合或是普通高速鋼合金由於工件硬度容易變鈍的場合。

端銑刀有時候也用整體硬質和進刀具代替,它的費用要比高速合金鋼高但是切削速度是高速合金鋼的3倍。端銑刀有時候也採用鑲齒硬質合金的形式。端銑刀加工可以達到可以達到中等的光潔度,當加工表面時,用相對低的速度就可以和面銑刀相媲美。

飛刀:

飛刀是一種單齒面切割刀,由於它的低切削速度,這種刀具多用於裝配工作而不用在大規模生產中。飛到必須非常準確地置於及其平坦或者更光滑的平面上。飛刀的鑲齒高速鋼或硬質合金刀頭是用類似於車床頭的東西夾緊的。雖然飛刀非常便宜並且在商店就能買到,但是它的切削速度非常慢且存在很嚴重的安全隱患。飛到外部尾端的刀具震動和離心力對飛刀切割來說是值得注意的事情。
 

2.周向切割

周向切割(也叫做成型切割)顧名思義是用刀具的側齒來切割工件的內表面或外表面,最常用的周向切割刀具是端銑刀。我們要警惕順銑的方向,要知道力的不同取決於進給方向,當用邊齒切割時,刀具可以由驅動輪沿著一定的路徑在工件前進給——稱為順銑。在進行順銑時刀具在工件里的旋轉方向總是使加工進給軸和工件穿過切割點。或者你可以使刀具的進給方向沿著周向反向進給,切割齒的方向與進給軸的方向相反,稱為逆銑。為了安全、使用壽命以及光潔度了解他們之間的不同很重要。
 

3.階梯與型腔加工

插削到切削深度: 在進行型腔加工之前首先應在粗加工深度的地方加工一孔——這種操作類似於鑽孔,稱之為插銷,是用端銑刀來完成的,然後再用銑刀的側面加工型腔。用通過中心面的一齒或多齒進行正確的研磨就能實現三凹槽或者是四凹槽的銑刀的插銑加工。大多數兩凹槽的銑刀都能進行插銑,但不是所用的都能!一些中心中空的,沒有切削刃的刀具就不能進行插銑。
 

斜銑刀切削深度: 用端銑刀的側面進行插銑稱為斜式銑削或簡稱斜銑,這種方法在手工作業中不經常使用,主要用在數控加工中,因為它比直接鑽孔更容易排出切屑,而且它能使冷卻液直接到達加工部位。螺旋插銑要比直線插銑具有雙重優點,首先,它能阻止刀具與型腔的相切,從而避免了在加工完的表面上留下加工痕跡,這稱之為螺旋斜銑。刀具是螺旋下降。
 

4.成形切割

倒角切割:倒角一般用在型腔里和外部有腳的地方,內倒角通常稱為內圓角。倒角割刀的齒行線有內凹形和外凸形兩種。在車床用成型銑刀加工工件稱為成型加工。用來加工凹角的端銑刀由兩種,分別為球頭和圓頭端銑刀。

定製成型: 當加工形狀特殊時,車間裡最簡單的成型刀具是飛刀,它的高速鋼刀刃能加工任何形狀的工件而無需特殊的設備。

 

5.鑽孔/擴孔

 

6.鏜

 

 

資料來源
https://kknews.cc/science/9mlmp45.html

 

 

CNC銑床                         

CNC龍門銑床加工

2021年9月23日 星期四

「必看」CNC加工中心操作流程

一、 開機準備

工具機在每次開機或工具機按急停復位後,首先回工具機參考零位(即回零),使工具機對其以後的操作有一個基準位置。

註:主要是看廠家的設定,有些工具機可以不用回零的!

 

二、 裝夾工件

工件裝夾前要先清潔好各表面,不能粘有油污、鐵屑和灰塵,並用銼刀(或油石)去掉工件表面的毛刺。

裝夾用的等高鐵一定要經磨床磨平各表面,使其光滑、平整。碼鐵、螺母一定要堅固,能可靠地夾緊工件,對一些難裝夾的小工件可直接夾緊在虎鉗上;工具機工作檯應清潔乾淨,無鐵屑、灰塵、油污;墊鐵一般放在工件的四角,對跨度過大的工件須要在中間加放等高墊鐵。

根據圖紙的尺寸,使用卡尺檢查工件的長寬高是否合格。

裝夾工件時,根據編程作業指導書的裝夾擺放方式,要考慮避開加工的部位和在加工中刀頭可能碰到夾具的情況。

工件擺放在墊鐵上以後,就要根據圖紙要求對工件基準面進行拉表,對於已經六面都磨好的工件要校檢其垂直度是否合格。

工件拉表完畢後一定要擰緊螺母,以防止裝夾不牢固而使工件在加工中移位的現象;再拉表一次,確定夾緊好後誤差不超差。

 

三、工件分中 找中心

對裝夾好的工件可利用尋邊器進行碰數定加工參考零位,尋邊器可用光電式和機械式兩種。方法有分中碰數和單邊碰數兩種,分中碰數步驟如下:

光電式靜止,機械式轉速450~600rpm。分中碰數手動移動工作檯X軸,使碰數頭碰工件一側面,當碰數頭剛碰到工件使紅燈亮時,就設定這點的相對坐標值為零;再手動移動工作檯X軸使碰數頭碰工件的另一側面,當碰數頭剛碰上工件時記下這時的相對坐標。

根據其相對值減去碰數頭的直徑(即工件的長度),檢查工件的長度是否合符圖紙要求。

把這個相對坐標數除以2,所得數值就是工件X軸的中間數值,再移動工作檯到X軸上的中間數值,把這點的X軸的相對坐標值設定為零,這點就是工件X軸上的零位。

認真把工件X軸上零位的機械坐標值記錄在G54~G59的其中一個里,讓工具機確定工件X軸上的零位。再一次認真檢查數據的正確性。工件Y軸零位設定的步驟同X軸的操作相同。

 

四、根據編程作業指導書準備好所有刀具

根據編程作業指導書的刀具數據,換上要進行加工的刀具,讓刀具去碰擺在基準面上的高度測量器,當測量器紅燈亮時把這點的相對坐標值設定為零。移動刀具到安全的地方,手動向下移動刀具50mm,把這點的相對坐標值再設定為零,這點就是Z軸的零位。

把這點的機械坐標Z值記錄在G54~G59其中一個里。這就完成了工件X、Y、Z軸的零位設定。再一次認真檢查數據的正確性。

單邊碰數的也是按上面的方法碰工件X、Y軸的一邊,把這點的X、Y軸的相對坐標值偏移碰數頭的半徑就是X、Y軸的零位,最後把一點X、Y軸的機械坐標記在G54~G59的其中一個里。再一次認真檢查數據的正確性。

檢查零點的正確性,把X、Y軸移動到工件的邊懸,根據工件的尺寸,目測其零點的正確性。

根據編程作業指導書的文件路徑把程序文件拷貝到電腦上。

 

五、加工參數的設定

在加工中主軸轉速的設定: N=1000×V/(3.14×D)

N:主軸轉速(rpm/min)

V:切削速度(m/min)

D:刀具直徑(mm)

加工的進給速度設定: F=N×M×Fn

F:進給速度(mm/min)

M:刀具刃數

Fn:刀具的切削量(mm/轉)

每刃切削量設定: Fn=Z×Fz

Z:刀具的刃數

Fz:刀具每刃的切削量(mm/轉)

 

六、開始加工

執行每一個程序的開始時必須認真檢查其所用的刀具是否編程指導書上所指定的刀具。開始加工時要把進給速度調到最小,單節執行,快速定位、落刀、進刀時須集中精神,手應放在停止鍵上有問題立即停止,注意觀察刀具運動方向以確保安全進刀,然後慢慢加大進給速度到合適,同時要對刀具和工件加冷卻液或冷風。

開粗加工時不得離控制面板太遠,有異常現象及時停機檢查。

開粗後再拉表一次,確定工件沒有鬆動。如有則必須重新校正和碰數。

在加工過程中不斷優化加工參數,達最佳加工效果。

因本工序是關鍵工序,因此工件加工完畢後,應測量其主要尺寸數值與圖紙要求是否一致,如有問題立即通知當班組長或編程員檢查、解決,經自檢合格後方可拆下,並必須送檢驗員專檢。

加工類型:孔加工:在加工中心上鑽孔前一定要先用中心鑽定位,再用比圖紙尺寸小0.5~2mm的鑽頭鑽孔,最後用合適的鑽頭精加工。

鉸孔加工:對工件進行鉸孔加工也是要先用中心鑽定位,再用比圖紙尺寸小0.5~0.3mm的鑽頭鑽孔,最後再用鉸刀鉸孔,鉸孔加工時注意控制主軸轉速在70~180rpm/min內。

鏜孔加工:對工件進行鏜孔加工要先用中心鑽定位,再用比圖紙尺寸小1~2mm的鑽頭鑽孔,然後用粗鏜刀(或銑刀)加工到只剩下單邊0.3mm左右加工餘量,最後用預先調好尺寸的精鏜刀進行精鏜,最後一次精鏜餘量不能少於0.1mm。

直接數控(DNC)操作:在DNC數控加工前要先裝夾好工件,定好零位,設定好參數。在計算機中打開要傳數的加工程序進行檢查,然後讓計算機進入DNC狀態,並輸入正確加工程序的文件名。在加工工具機上按TAPE鍵和程序啟動鍵,這時工具機控制器出現閃爍的LSK字樣。在計算機上按回車鍵盤就可進行DNC傳數加工。
 

七、工人自檢內容、範圍

加工者在加工前必須看清楚工藝卡內容,清楚知道工件要加工的部位、形狀、圖紙各尺寸並知道其下工序加工內容。

工件裝夾前應先測量坯料尺寸是否符合圖紙要求,工件裝夾時必須認真檢查其擺放是否與編程作業指導書一致。

在粗加工完成後應及時進行自檢,以便對有誤差的數據及時進行調整。自檢內容主要為加工部位的位置尺寸。如:工件是否有鬆動;工件是否正確分中;加工部位到基準邊(基準點)的尺寸是否符合圖紙要求;加工部位相互間的位置尺寸。在檢查完位置尺寸後要對粗加工的形狀尺進行測量(圓弧除外)。

經過粗加工自檢後才進行精加工。精加工後工人應對加工部位的形狀尺寸進自檢:對垂直面的加工部位檢測其基本長寬尺寸;對斜面的加工部位測量圖紙上標出的基點尺寸。

工人完成工件自檢,確認與圖紙及工藝要求相符合後方能拆下工件送檢驗員進行專檢。
 

資料來源
https://kknews.cc/news/65qq2bl.html

 

 

 

CNC加工                                CNC銑床


 


 

2021年9月14日 星期二

機械設備自動與智慧化的挑戰

圖1 : 工研院機械所智慧機器人組組長黃甦。(source:工研院機械所)
圖1 : 工研院機械所智慧機器人組組長黃甦。(source:工研院機械所)

 

 

機械設備自動化與智慧化的關鍵技術是運動控制,想讓運動控制更智慧化,有賴同步運動控制技術、I/O平台整合、控制器等各環節相互配合。從機械手臂及智慧機器人的發展最容易看出運動控制智慧化的具體成果。

從工業1.0蒸汽動力驅動機器取代人力,工業2.0以電力驅動機器取代蒸汽動力,到工業3.0 PLC和PC自動化操控機器取代人力,機器開始變聰明,再到工業4.0、AI智慧大數據、物聯網快速崛起,機械設備自動化與智慧化需求更勝以往,而機械設備自動化與智慧化的關鍵技術是運動控制,想讓運動控制更智慧化,有賴同步運動控制技術、I/O平台整合、控制器等各環節相互配合。從機械手臂及智慧機器人的發展最容易看出運動控制智慧化的具體成果。

 

跨接整合 多功能、更彈性

 

據統計,2018年全球機器人市場規模約128億美元,2023年市場規模逾150億美元。從產業應用面來看,工業機器人操作較為重複、單調及具備參考規範的作業相當成熟,透過重複編程及自動控制,工業機器人可以結合製造主機或生產線,組成單機或多機自動化系統,在無人參與下完成搬運、焊接、裝配、塗料、加工、切割、上下料等作業。隨著全球市場與消費型態的改變,少量多樣化取代大量生產製造,對於產線上變異量較大的組裝/加工作業等,機器人必須提高靈活度及對應能力,才能發揮更好的效用,這也是目前機器人智慧控制的發展重點。

 

 

工研院機械所智慧機器人組組長黃甦指出,機器人與機器最大的不同在於多軸控制,比方將感測、驅動、馬達放在機器人的關節內,使用者可以根據不同數目組合關節,客制化機械手臂,如3、4軸模組化關節或雙臂手臂,越多軸控制難度就越高,「二三十年前的機器人用來大量製造,程式寫完後機器人終其一生都在做同一件事,工業4.0少量多樣需求導致傳統機器人不敷使用,可以應付少量多樣生產的智慧機器人成為研發重點。」

 

當然,越智慧越複雜,以路徑規劃(path planning)、避障(object avoidance)、目標搜索(goal seeking)、軌跡追蹤(trajectory tracking)四大機器人自主行為來說,在自由度少的情況下,技術容易發展,但是當多台機械手臂協同控制時,計算複雜度更高。以多手臂運動控制技術發展為例,想讓多台機器人穩定安全地在產線加工,關鍵技術在path planning及object avoidance,若無效路徑過多或是路徑錯誤,小則影響加工效率,大則可能發生撞機風險。

 

 

機器手臂搭配視覺已是相當普遍的應用方式,機器人視覺主要用來做物體辨識及瑕疵檢測。想讓機器人更聰明靈活,符合少量多樣等自動化需求,有賴機器人控制系統控制機器人的工作位置、姿態、軌跡、操作順序及動作時間。機器導入智慧化控制技術已經可以做到跨接與整合不同手臂、產線設備(如CNC加工機台、外部軸)及各類型感測裝置(如視覺、振動等),降低機器人導入產線的門檻,藉由感測設備與軟體的輔助,能夠針對應用需求擴大使用範疇,提升控制性能,讓機器人多工化,有更大的使用彈性。

 

 

多軸同步控制在自動化機台、機器人、CNC等已是常見的技術應用,而多軸伺服驅動器不可或缺的關鍵組件則是伺服馬達,目前國際及台灣多軸伺服驅動器逐漸朝更節省空間的技術發展,有助減少控制機構中運動控制所需要的體積,還要具備足夠的模組化機制,才能提高組裝及應用彈性。

 

善用軟體及加工感測裝置提高機器人智商

 

以工研院開發的Smart joint智慧型關節模組來說,能整合複雜的機器人多軸運動控制,更具備模組化、雲端服務等其他智慧化附加價值,可以讓用戶自訂機器人臂長及關節數,如此便能克服自由度及工作空間限制,提高產線上的彈性應用,搭配工研院智慧型機器人控制器規劃最佳路徑、避障策略,就能完成多機器人協作或人機協作,在同一個技術架構下因應不同產業需求,自動化產線配置更靈活。在導入工廠端前,只要透過智慧型數位雙生系統(Robotsmith)進行雲端數據整合,即可事先進行規劃與模擬驗證,透過機器人與感測器融合,讓機器人具有智慧行為。

 

圖2 : smart joint模組化手臂。(source:工研院機械所)
圖2 : smart joint模組化手臂。(source:工研院機械所)

 

「目前市面上常見的機器人控制多為封閉式系統,在導入產線時只能與同品牌設備串接,產線設備或功能擴充受限。」黃甦指出,國產控制器的高階運動控制技術與歐、日等競爭對手相比,仍有相當的技術差距,使用者若要利用機器手臂做到高階運用,還是需要找到原廠協助,過程費時,「建議開發國產跨平台開放式控制系統及智慧化功能模組,運用軟體與視覺感測裝置以強化機器人控制功能。」以工研院開發的機器人控制器為例,可在Windows/Linux平台上運作,增加ROS節點可串聯ROS,支援跨平台與ROS的優點更能滿足機器人開發者的高階應用。

 

 

黃甦指出,工業乙太網路協定所開發的EtherCAT高速網路通訊優點是韌體驅動層級更容易實現機械手臂上的多軸同動控制,也很容易串聯I/O控制模組,「尤其在機械手臂協作與高階應用的發展更為關鍵,能將驅動器微小化,並以系統整合方式將所有零組件(如馬達、HD、驅動器等)整合在一個關節模組中,這是以往運動軸卡沒辦法做到的。」

 

 

工研院開發的eMio感測器採用EtherCAT高速網路控制,支援EtherCAT網路國際化通訊標準協定,也具備工業4.0聯網及自我診斷功能,全數位即時網路串聯有助彈性化電控配線。此外,工研院還開發了機器人製造次系統控制器RCC(Robot cell controller),可跨接國內外不同品牌手臂進行多軸控制,結合感測裝置開發高精度加工模組,目前已嘗試將此技術應用在鑽孔、繞切等高精度加工應用。

 

 

除了開放式平台架構,eMIO控制器還搭配基礎的機器人運動函式庫,內建無感測器即時碰撞偵測,順應教導與沉浸式力量控制等進階運動控制技術,除了能跨接整合視覺辨識模組,用於工件與設備定位、取放模擬、路徑校正等技術外,更能應用於未來人機協作上,強化人機共工時的安全防護,在醫療手術時,利用沉浸式力量控制可以協助醫師從手臂端獲得精準的力量反擴,掌握手術狀態。智慧擴增模組有助增加各種機器人應用,如手眼協調模組可以增加AI視覺識別的應用,安全觸覺感知模組可以增加人機協作的安全碰撞防護應用,遠端控制模組可以增加人機協作的控制應用方式。

 

機器視覺市場規模2025年上看130億美元

 

MarketsadMarkets報告指出,2020年全球機器視覺市場規模為96億美元,2025年將成長至130億美元,複合年增率達6.1%。過去,全球智慧視覺在AOI應用上最廣泛,受疫情影響,勞力密集的工廠缺工嚴重,加速工廠導入機器視覺,也就是機器人與視覺整合,讓機器人擁有真人般的手眼工作能力。

 

 

機器視覺與機器人整合控制技術的發展上,以人工智慧視覺應用最廣泛,其中,AI影像辨識相關技術大致可分三類型:影像分類(Image Classification)、物件辨識(Object Detection)及物件分割(Instance Segmentation)。傳統上,視覺系統需要工程師客製化開發物件辨識演算法,如今AI人工智慧可以進行大量資料標註及學習方式,在穩定環境下達到高辨識成功率。

 

 

不過,智慧視覺及智慧機器人控制技術在發展過程中仍面臨許多挑戰,黃甦指出,所謂的「智慧」是使機器人具備自主性行為,如學習與決策,人工智慧(AI)在此發揮很大的作用,透過學習新的工廠工件,可以降低過去倚靠視覺工程師客製化開發的必要性,「許多人認為得AI者得天下,其實獲取數據才是關鍵。」人工智慧AI的學習需要餵養多樣性、有效且大量的資料數據,告訴機器人如何判斷、執行,這些技術無法直接套用網路軟體。

技術痛點:資料庫建置難

比方訓練機器人識別小狗可能要提供100萬張狗照片才能實際應用,其他如螺絲、公司產品等物件須歷經同樣的前期工作,但廠商可能生不出五萬或十萬張照片讓機器人辨識。換言之,每讓機器人聰明地執行超過一個指令動作,機器人需要「學習」的功課更多,難度更高,這也是迄今人工智慧發展多年後,智慧機器人在實際工廠中發揮仍有限的原因之一。

 

 

為了克服這些問題,工研院開發FOVision人工智慧視覺系統,除了具備智慧3D視覺導引機器人上下料或搬運,更具備人工智慧的自動化工具,可以根據客戶工件自動化生成多樣性資料,自動進行人工智慧的訓練。相較於人工每小時蒐集資料25筆,FOVision系統每小時可蒐集10,000筆資訊,是人工的400倍!這套系統可以模擬各式各樣的狀態照片,如不同光源、角度,產出大量照片供機器人辨識,建立資料庫。目前該系統已導入台灣馬達電機大廠、鞋業、金屬加工與熱處理產業,協助客戶一天內快速換線,調整不同工件,同時符合少量多樣化的生產需求。

 

圖3 : FOVision_AI工具架構圖。(source:工研院機械所)
圖3 : FOVision_AI工具架構圖。(source:工研院機械所)

 

圖4 : 人工與FOVision_AI工具時間效益比較。(source:工研院機械所)
圖4 : 人工與FOVision_AI工具時間效益比較。(source:工研院機械所)

 

 

優化升級:模擬與虛實校正

不過,要讓智慧機器人具備如真人般的工作能力,除了控制與感測技術,事前規劃與分析也是關鍵,好比人的大腦在執行動作前會先構思執行方案與步驟,機器人大腦可透過數位雙生系統(即模擬器),將產線數據進行優化分析,透過模擬器驗證測試,之後將可行方案傳達給機器人,比方將優化後的加工路徑導入機器人進行後續執行工作。

 

資料來源
https://ppt.cc/fFbFEx

 

自動化設備組裝                       


CNC加工

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