대형 공구의 3D 동적 감지에서 라디안 레이저 추적기의 적용

대형 다축 기계 가공 센터에 대해
생산 및 가공 과정에서 대형 5 축 및 6 축 공작 기계 조정 과정에서 이러한 오류를 찾고 제거하는 과정에서 동적 3D 공간 오차의 평가는 매우 중요합니다. 기존 21 개의 정적 오류 감지와 비교하여, 3D 공간 오차는 동적 조건에서 높은 정확도로 측정해야하므로 기존 감지 방법을 사용하여 구현하기가 어렵습니다.
동적 3D 정확도 감지 및 API 솔루션
공작 기계의 21 가지 오류를 측정하는 전통적인 방법은 레이저 간섭계로 공작 기계의 각 축 (X, Y, Z)을 측정하여 각 축의 각도 오차, 각 축의 각도 오차 및 각 오차를 얻는 것입니다. 공작 기계 턴테이블 (다면체와 협력하여 간섭계에 의해 측정 됨). 그러나 이러한 측정의 평가는 정적 조건에서 얻은 단일 오류이며, 연결 프로세스 중 5 축 공작 기계의 공구 위치의 3D 공간 위치 오차를 반영 할 수 없습니다.

레이저 트래커가 일반 SMR 대상 공의 공간 위치를 측정하기 위해 일반 SMR 반사 대상 볼과 결합 된 경우, 일반 SMR 대상 공의 조명 인터페이스의 제한된 각도로 인해 3D 공간 위치 데이터가 얻어 지지만. , 정적 3D 공간 위치 데이터 만 얻을 수 있으며, 이는 정적 측정으로 제한됩니다.

API는 대형 5 축 및 6 축 공작 기계의 동적 3D 공간 위치 정확도 측정 문제를 극복하기 위해 3D 포인트 동적 측정 목표-Actietarget 이동 목표를 개발했습니다 (위와 같이, 이하 이동 목표로 언급 된 이하는 ). AT 이동 대상의 작동 원리는 기존의 SMR 대상 공의 원리와 유사합니다. 추적기의 레이저는 공간 위치 측정을 완료하기 위해 반사기 본체를 통해 추적기에 다시 반사됩니다. 특별한 특징은 AT Target이 수평 및 수직 방향에 구동 모터를 가지고 있으며 전동 SMR과 동등한 반사 목표를 자동으로 찾을 수 있다는 것입니다.
움직이는 대상의 장점은 레이저 빔이 공간에 어떤 방향이 있는지, 그리고 움직이는 지 아닌지에 관계없이 AT Movement Target은 항상 레이저 빔을 잠그게한다는 것입니다. 빠르고 임의의 움직임 측정에서도 레이저 추적기와 "조명 중단"을 유발하지 않습니다. 따라서, AT 이동 대상이 이동 또는 회전 목표를 감지하는 데 사용될 때, 전체 프로세스의 연속 측정은 인간의 개입없이 자동으로 실현 될 수 있으며, 3D 위치 좌표 수집은 동적 조건에서 효율적으로 완료 될 수있다.
AT 이동 대상의 출현으로 대형 5 축 및 6 축 공작 기계의 동적 3D 공간 위치 정확도 측정을 실현할 수 있습니다.
5 축 공작 기계의 3D 동적 측정 요구 사항 및 핵심 사항
5 축
1) 측정 된 다이나믹 포인트 위치 좌표를 공기 공구의 이론적 실행 디지털 및 아날로그 트랙과 비교하고 공간 오차 값을 확인하십시오.
2) 동적 경로 지점은 해당 도구 공간 스윙 각도 값을 얻기 위해 예상되며, 동적 스윙 각도 오차는 이론적 값과 비교하여 얻어진다.
삼) . 3 단계 제한 평면에서 동적 트랙 포인트를 투사하여 작동 중 각 축의 동적 일치 성능을 확인하십시오.

API 체계의 구현 단계
라디안 레이저 추적기와 이동 대상으로 다축 공작 기계의 동적 3D 정확도를 측정하는 구현 단계는 다음과 같습니다.
tracker를 제자리에 놓고 시작할 수있는 안정적이고 적합한 위치를 선택하십시오.
movable AT Movable Target Post 핸들을 공작 기계 공구의 도구 헤드에 클램핑하고 켜고 트래커 레이저와 연결하십시오.
∎ 커터 헤드에 부착 된 AT 이동 대상은 공작 기계의 계획된 경로에 따라 움직이며 추적기와 실시간은 동적 측정 3D 우주 포인트 클라우드를 얻기 위해 대상 위치에서 이동 지점을 수집합니다. ;
software 소프트웨어가 얻은 3D 포인트의 투영 솔루션을 통해 필요한 데이터를 얻기 위해 얻을 수 있습니다.

결론
전체 탐지 프로세스를 요약하기 위해 전체 기기 및 장비 세트를 쉽게 배열하고 작동 할 수 있습니다. 라디안 추적기와 이동 대상이 몇 가지 간단한 단계로 설치되는 한 측정을 시작할 수 있습니다. 전체 측정 프로세스는 자동적이고 매끄럽고 인간의 개입없이 추가 오류의 확률을 크게 줄입니다. 데이터 분석은 효율적이고 빠르며 보고서가 자동으로 발행되어 시간과 인건비를 절약하며 생산 효율성을 향상시킵니다.