Automatic Machining Setup via Deep Learning and Image Processing

Weam A Al-khaleeli; Mohanned M. H H. AL-Khafaji; Mazin Al-wswasi

doi:10.56294/sctconf2024859

Original

Published: 2024-06-11

DOI: https://doi.org/10.56294/sctconf2024859

Configuración automática del mecanizado mediante aprendizaje profundo y procesamiento de imágenes

Resumen

Las máquinas de control numérico por ordenador (CNC) se utilizan ampliamente en diferentes procesos, como fresado, torneado, taladrado, etc., debido a su gran precisión, rapidez y repetibilidad. Aunque estas máquinas se controlan totalmente mediante código G, la configuración manual entre las herramientas de corte y el stock inicial puede llevar mucho tiempo y requiere operadores cualificados y experimentados. Este estudio utiliza inteligencia artificial, con el apoyo de técnicas de Deep Learning y procesamiento de imágenes, para configurar automáticamente la máquina calculando la distancia entre la herramienta y la pieza de trabajo. En primer lugar, se ha desarrollado un algoritmo You Only Look Once (YOLO V4) mediante programación MATLAB específico para el reconocimiento de herramientas y piezas de trabajo. Este algoritmo se ha entrenado utilizando 1700 imágenes, capturadas por una Webam Rapoo C260, en el entorno de configuración de la máquina, tanto para las herramientas como para las piezas de trabajo. Tras reconocer la herramienta y la pieza de trabajo, el algoritmo proporciona información en términos de coordenadas para especificar dónde se encuentran estos objetos dentro de la imagen dibujando cajas delimitadoras a su alrededor. Dado que los bordes de los recuadros delimitadores no representan con exactitud los bordes reales de la herramienta o la pieza de trabajo, es necesario aplicar técnicas de tratamiento de imágenes para corregir estas diferencias y determinar la distancia precisa entre la herramienta y la pieza de trabajo. Por último, se genera una corrección automática del código G para ajustar el código G existente, lo que da lugar a una configuración automática del mecanizado. La metodología propuesta se ha implementado y evaluado en un torno CNC, y ha mostrado resultados prometedores en términos de reducción del tiempo de preparación del mecanizado requerido.

Keywords:

Preparación de mecanizado,

Deep learning,

YOLO V4,

Procesamiento de imágenes,

Cómo citar

Al-khaleeli WA, H. AL-Khafaji MMH, Al-wswasi M. Configuración automática del mecanizado mediante aprendizaje profundo y procesamiento de imágenes. Salud, Ciencia y Tecnología - Serie de Conferencias [Internet]. 11 de junio de 2024 [citado 3 de julio de 2024];3:859. Disponible en: https://conferencias.saludcyt.ar/index.php/sctconf/article/view/859

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Este artículo se distribuye bajo la licencia Creative Commons Attribution 4.0 License. A menos que se indique lo contrario, el material publicado asociado se distribuye bajo la misma licencia.

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