A Knowledge Based Framework to Design and Analyze Metal Working Die Using Image Processing Technique

Abstract

The present work focuses on the knowledge-based expert system to develop an automated die and punch tools design for the sheet metal forming process (deep drawing operation). The major limitation of the conventional forming process is the manufacturing of dies. As the attributes of the final component varies, the configuration of the tooling (punch and die) require to be modified. Hence, the tooling cost and inventory increases and results into higher production cost. Therefore, to address this issue, a hybrid intelligent system is proposed considering the concept of image processing and knowledge based architecture. A novel algorithm is proposed which consists of bunch of rules to construct the conventional forming tools design. Python and AUTOCAD-VBA tools are used to develop the intelligent model. Such, hybrid model is able to handle large variety of configurations with semi skilled operator. The benefits, like reduced trial and error method with minimum production cost, can be achieved.

Zusammenfassung

Der vorliegende Beitrag konzentriert sich auf ein wissensbasiertes Expertensystem zur Entwicklung eines automatisierten Werkzeugs für die Blechumformung (Tiefziehen). Die größte Einschränkung des konventionellen Umformprozesses ist die Herstellung von Werkzeugen. Da die Eigenschaften des endgültigen Bauteils variieren, muss die Konfiguration des Werkzeugs (Stempel und Matrize) geändert werden. Dadurch steigen die Werkzeugkosten und der Lagerbestand, was wiederum zu höheren Produktionskosten führt. Um dieses Problem zu lösen, wird ein hybrides intelligentes System vorgeschlagen, das das Konzept der Bildverarbeitung und der wissensbasierten Architektur berücksichtigt. Es wird ein neuartiger Algorithmus vorgeschlagen, der aus einem Bündel von Regeln besteht, um die konventionellen Umformwerkzeuge zu entwerfen. Für die Entwicklung des intelligenten Modells werden Python und AUTOCAD-VBA-Tools verwendet. Ein solches hybrides Modell ist in der Lage, eine große Vielfalt von Konfigurationen mit einem halbwegs erfahrenen Bediener zu handhaben. Die Vorteile, wie z. B. eine reduzierte Versuchs- und Fehlermethode mit minimalen Produktionskosten, können erzielt werden.