Monitoreo en línea de la superficie en el proceso de roscado por virado
Proyecto de investigación del IFW para la determinación de la calidad de la superficie durante el proceso de roscado por virado.
El roscado por virado es un método ampliamente utilizado para la producción de roscas. Este artículo presenta el desarrollo de un método para determinar la calidad de la superficie durante el proceso de roscado por virado. El método se está desarrollando en un proyecto colaborativo entre el Instituto de Tecnología de Fabricación de la Universidad de Hannover y Bornemann Gewindetechnik GmbH & Co. KG.
Los sistemas de roscado impulsan literalmente la economía. Se utilizan en diversas formas en aplicaciones como máquinas herramienta, vehículos y tecnología de elevación y transporte. Para garantizar su funcionamiento, los sistemas de roscado están sujetos a estrictas tolerancias de fabricación. Además de cumplir con las tolerancias geométricas, garantizar una superficie con propiedades tribológicas definidas es un requisito previo para la aplicación eficiente de un sistema de roscado.
La geometría de las roscas influye fuertemente en el área de aplicación del sistema de roscado. Por ejemplo, las roscas trapezoidales se utilizan para mover cargas pesadas, ya que las profundas flancos de las roscas permiten la transmisión de grandes fuerzas. Cuando la carga solo es alta en una dirección, como en las prensas de husillo, se utilizan roscas de sierra. La fabricación de roscas trapezoidales y de sierra generalmente se realiza mediante el proceso de roscado por virado. Las razones de esto incluyen los tamaños pequeños de los lotes y las propiedades superficiales favorables que resultan del proceso.
En la Figura 2 se muestra la cinemática del proceso en el procedimiento de virado. Durante el proceso de fabricación, la calidad de la superficie en el virado está principalmente determinada por el estado de desgaste y la precisión de la posición de las herramientas de corte. Sin embargo, la supervisión del desgaste de la herramienta o de la superficie no es actualmente posible durante el proceso. Por un lado, la flanco de la rosca es de difícil acceso debido a su ubicación, y por otro lado, la rotación de la herramienta y la pieza de trabajo durante el proceso dificulta la recopilación de datos de medición.
Por estas razones, actualmente solo se realiza un control de la calidad de la superficie en la máquina de manera aleatoria, basado en el conocimiento práctico del personal. Para evitar desperdicios y asegurar una alta calidad de los sistemas de roscado, se desarrollará, en un proyecto conjunto entre Bornemann Gewindetechnik GmbH y el Instituto de Tecnología de Fabricación y Máquinas Herramientas (IFW) de la Universidad Leibniz de Hannover, un sistema de medición para la supervisión paralela del proceso de la calidad de la superficie de las roscas trapezoidales.
El proceso de virado
Para analizar la tarea de medición, primero se debe considerar la cinemática del proceso de fabricación. En el proceso de roscado por virado, la superficie de la rosca se forma mediante un movimiento combinado del trompo de virado y de la pieza de trabajo (ver Figura 2). En el trompo de virado, normalmente se encuentran entre tres y ocho herramientas de corte distribuidas uniformemente a lo largo del perímetro, las cuales replican la forma de un hilo de rosca.
Además de la cinemática del proceso de fabricación, la aplicación posterior también influye en el método de medición a elegir. Dado que el contacto entre la tuerca y el husillo de la rosca debe producirse, en el caso ideal, a lo largo de todo el flanco de la rosca, es necesario registrar toda la superficie del flanco de la rosca para poder evaluar la calidad.
La rotación de la pieza de trabajo durante el proceso excluye tanto los métodos táctiles como los ópticos con un pequeño rango de medición para la captura de la superficie, ya que se requeriría un movimiento adicional del sensor para capturar todo el flanco. Un método de medición adecuado debe permitir la captura de todo el flanco de la rosca en una sola medición. Para ello, se utiliza una cámara industrial monocromática.
Como prueba funcional, se tomaron imágenes con la cámara de roscas con superficies dentro de los requisitos (OK) y de roscas con superficies fuera de los requisitos (NOK). Las imágenes de las superficies de una rosca trapezoidal TR 65×7 y de una rosca trapezoidal TR 80×10 se muestran en la Figura 3. Debido a las diferentes características de la superficie, el comportamiento de reflexión de las superficies es muy diferente. La distribución de los valores de gris en la imagen cambia, por lo tanto, con la calidad de la superficie.
Del histograma representado esquemáticamente se puede observar que la amplitud del valor máximo en las roscas con superficies fuera de los requisitos (NOK) disminuye significativamente en comparación con las roscas con superficies dentro de los requisitos (OK). En el caso de diferentes tamaños de rosca, el cambio en el valor máximo de gris varía en su intensidad. Para poder utilizar el cambio en el comportamiento de reflexión para la supervisión de la superficie, es necesario poder definir el límite entre superficies dentro de los requisitos (OK) y fuera de los requisitos (NOK) también para tamaños de rosca modificados.
Desafíos debido a las condiciones de captura
La aplicación del procesamiento de imágenes en el proceso de fabricación requiere una distinción segura y repetible entre superficies dentro de los requisitos (OK) y fuera de los requisitos (NOK). Para permitir una distinción precisa, es necesario identificar y analizar los factores que influyen en la captura de imágenes.
Los factores identificados que influyen en la imagen capturada están representados en un diagrama de Ishikawa en la Figura 4. El objetivo (en rojo) del procesamiento de imágenes es la rugosidad. Los parámetros de ajuste (en verde) durante la captura de imágenes incluyen, entre otros, el tiempo de exposición y la dirección de la exposición. Los parámetros de ajuste deben configurarse de manera que, dadas las condiciones límites (en naranja), como por ejemplo, la velocidad de rotación de la pieza de trabajo, se genere una imagen clara de la superficie. Las condiciones que no pueden ser compensadas por los parámetros de ajuste deben ser corregidas mediante otras medidas, como por ejemplo, el aislamiento de la cámara para evitar la contaminación.
Los factores identificados se han investigado en un banco de pruebas en una máquina herramienta para poder ajustar los parámetros de manera controlada. Actualmente, se está desarrollando un algoritmo de procesamiento de imágenes basado en las diferencias de nivel de gris de las superficies a partir de las imágenes capturadas.
Perspectivas futuras
Basado en la adaptación controlada de los parámetros, actualmente se está desarrollando una configuración de medición optimizada para el proceso. Esta configuración garantiza que el algoritmo también se pueda utilizar durante el proceso de roscado. El sistema presentado para el monitoreo de la superficie es parte de un sistema de monitoreo de calidad en el proceso de roscado. El siguiente paso consiste en poner en funcionamiento tanto el sistema presentado como otro sistema para capturar los parámetros geométricos de la rosca en la máquina de roscado. Posteriormente, se desarrollará un algoritmo de monitoreo de calidad para la evaluación en línea de la calidad basada en los datos de medición. Con la información sobre el estado de calidad obtenida, se generarán recomendaciones de acción para los operadores.
Agradecimientos
El proyecto de investigación «Monitoreo de calidad en línea durante el proceso de roscado – Quali-Wirb» es financiado por el Ministerio Federal de Economía y Cambio Climático (BMWK) en el marco del Programa Central de Innovación para la Pequeña y Mediana Empresa (ZIM) como parte de una decisión del Bundestag alemán, y está siendo supervisado por la Asociación de Investigaciones Industriales «Otto von Guericke» (AiF). El IFW y su socio colaborador Bornemann Gewindetechnik GmbH & Co. KG agradecen el apoyo financiero proporcionado para este proyecto.
B. Denkena, H. Klemme, N. Klages
Instituto de Tecnología de Fabricación y Máquinas Herramientas (IFW)
Universidad Leibniz de Hannover