Braço robótico para posicionamento de um sistema de visão artificial para monitorar desgaste de ferramenta de usinagem de um torno convencional

Abstract

O desgaste e avarias da ferramenta de corte (inserto) durante o processo de usinagem é um dos fatores que influenciam diretamente na fabricação de uma peça, na tolerância dimensional e seu acabamento. O monitoramento do inserto pode evitar a perda de peça, bem como da reposição da ferramenta antes da real necessidade. Deste modo, objetivou-se construir um braço robótico para automatizar o processo de aquisição de imagens do flanco da ferramenta de corte em um torno mecânico. O manipulador robótico desenvolvido adquire imagem para fins de monitorar e medir desgaste do flanco com o auxílio de algum software de processamento de imagens. Nesse trabalho foi desenvolvida a parte mecânica, eletrônica e de programação do manipulador robótico de modo que ele seja capaz de posicionar o microscópio digital para aquisição de imagens com alta repetitividade entre um monitoramento e outro. Pode-se concluir que o sistema com fechamento da malha permitiu corrigir as folgas dos componentes mecânicos e adquirir imagens com precisão e acurácia altas, cujo coeficiente de correlação foi de 97% entre as imagens alvos e adquiridas automaticamente.

The tool wear and damage of the insert is one of the factors that directly influence the part manufactured, dimensional tolerances and finish. The flank wear monitoring can mainly prevent the loss of parts e early replacement of the tool. The aim was to build a automated robotic arm to flank insert image acquisition on turning machining. The robotic arm image can be utilized with any image processing software to identify and measure flank wear. In this work, mechanical, electronic and software parts of the robotic manipulator was developed for be able to position the digital microscope to acquire images with high repeatability between each monitoring. The system developed was able to improve of the lost accuracy from stiffness and clearances on mechanical parts and acquire images with high precision, whose correlation coefficient was 97% between the target and automatically acquired image.