基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的加工中心刀具刀刃狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì).pdf

1、伴隨著數(shù)控車床加工中心自動(dòng)化程度以及加工工件的復(fù)雜度越來(lái)越高，車床刀具刀刃狀態(tài)監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確度、實(shí)時(shí)性顯得尤為重要。由人工進(jìn)行的刀具刀刃判斷，不僅效率低，而且準(zhǔn)確度也沒(méi)有保證，正在被現(xiàn)代化檢測(cè)技術(shù)逐漸淘汰。計(jì)算機(jī)視覺(jué)監(jiān)測(cè)技術(shù)，能夠在不接觸物體本身的情況下，對(duì)物體進(jìn)行快速、安全且穩(wěn)定的監(jiān)測(cè)。本文將計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用于刀具刀刃狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，并對(duì)該技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)的研究與分析。
　　本文首先在分析了刀具刀刃狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)的重要性后，對(duì)國(guó)內(nèi)外對(duì)

2、于刀具檢測(cè)技術(shù)的現(xiàn)狀進(jìn)行了分析，提出了計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的相關(guān)特點(diǎn)以及在刀具刀刃狀態(tài)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)所在，并由此確定了本文的研究重點(diǎn)和方案。而后對(duì)比了MATLAB、HALCON與OpenCV等三大常用圖像處理軟件與函數(shù)庫(kù)，并選取了OpenCV作為本設(shè)計(jì)的輔助工具。再次，對(duì)刀具刀刃圖像的預(yù)處理技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的闡述，介紹了經(jīng)典的的灰度化、濾波、二值化、邊緣檢測(cè)等算法，并且在此過(guò)程中，對(duì)比各種方法對(duì)刀具刀刃圖像處理的效果，在保存優(yōu)秀的邊緣信息的前提