基于計(jì)算機(jī)視覺的刀具磨損檢測(cè)技術(shù)的研究.pdf

1、刀具磨損檢測(cè)技術(shù)對(duì)提高自動(dòng)化加工效率、刀具的利用率和加工質(zhì)量、極大節(jié)約生產(chǎn)成本有著十分重要的意義。在刀具磨損檢測(cè)技術(shù)的各種手段中，基于計(jì)算機(jī)視覺的圖像處理技術(shù)有著方便、快捷、無接觸、檢測(cè)精度高等明顯優(yōu)勢(shì)，本文采取圖像處理的方法對(duì)刀具磨損圖像進(jìn)行相應(yīng)處理及檢測(cè)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入研究，對(duì)刀具磨損狀態(tài)的檢測(cè)提供了一套可行的方法。
　　 本文對(duì)刀具磨損狀態(tài)的特征、機(jī)理及磨鈍標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了分析，確定了以刀具的后刀面磨損圖像為研究對(duì)象，結(jié)合實(shí)

2、驗(yàn)所得磨損圖像的特點(diǎn)和圖像處理的相關(guān)技術(shù)，對(duì)原始的磨損圖像進(jìn)行了圖像預(yù)處理、邊緣檢測(cè)、閾值分割等處理，并計(jì)算出了刀具的磨損值。
　　 本文首先通過對(duì)原始圖像的剪裁、圖像增強(qiáng)、中值濾波去噪等一系列預(yù)處理，采用基于自適應(yīng)遺傳算法的Otsu閡值分割方法求得最優(yōu)分割閾值Th，并以此Th值作為Canny邊緣檢測(cè)的門限值進(jìn)行邊緣提取，獲得了清晰的刀具磨損邊緣。其次，通過灰度矩、空間矩和Zernike矩三種基于矩的啞像素邊緣檢測(cè)方法檢測(cè)并獲取

3、了更精細(xì)的磨損邊緣，對(duì)這三種算法進(jìn)行了比較，得出了適合本實(shí)驗(yàn)的最優(yōu)算法。最后采用鏈碼邊界搜索方法對(duì)磨損邊界進(jìn)行了完整描述，進(jìn)而計(jì)算出了基于不同邊緣檢測(cè)算法下的刀具后刀面的磨損量值，并和實(shí)際測(cè)龜?shù)恼嬷迪啾容^，結(jié)果表明基于圖像處理方法所得出的磨損值與實(shí)際磨損測(cè)量的真值相一致。另一方面，與該刀具的磨鈍標(biāo)準(zhǔn)相比較，若超出磨鈍標(biāo)準(zhǔn)值則判定刀具已經(jīng)報(bào)廢，需要換刀，若沒有超出，則判定刀具可繼續(xù)使用。
　　 在上述的基礎(chǔ)上，本文對(duì)所述圖像處理的