一种基于机器视觉的旋转刀具磨损量自动测量方法技术

本发明专利技术提供了一种基于机器视觉的旋转刀具磨损量自动测量方法，属于机器视觉测量技术领域，用于对旋转的旋转刀具的磨损量进行测量，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，使用图像采集装置采集旋转的旋转刀具的图像；步骤S2，对图像进行预处理，去除运动模糊以及其他噪声得到预处理图像；步骤S3，对预处理图像进行定位，提取旋转刀具的磨损边缘图像；步骤S4，对磨损边缘图像通过主曲线法拟合亚像素边缘点，得到具有光滑的边缘曲线的光滑边缘图像；步骤S5，利用标定板标定像素当量，并计算得到旋转刀具的实际最大磨损长度。旋转刀具的实际最大磨损长度。旋转刀具的实际最大磨损长度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的旋转刀具磨损量自动测量方法


[0001]本专利技术属于机器视觉测量
，具体涉及一种基于机器视觉的旋转刀具磨损量自动测量方法。

技术介绍

[0002]切削加工是目前机械加工的主要方式之一，绝大多数零件都由刀具切削加工得到，尤其在航空制造业，一架飞机需要数百万个零件，每年要消耗数十万刀具。刀具状态监测是零件微加工质量控制的关键问题，刀具的过度磨损和刀具状态异常会显著降低零件的尺寸精度，缩短刀具的使用寿命。研究表明，刀具磨损监测技术可以减少75％的因工艺因素和人为因素造成的停机时间，提高10
‑
50％的生产效率。刀具磨损量通常是刀具性能检测的最相关参数，直接影响到最终产品质量、机床性能和刀具寿命。刀具磨损在线监测可以有效地避免工件报废并提升产品加工质量。
[0003]监控和测量刀具磨损量的方法主要有直接测量法和间接测量法。刀具磨损量的变化直接影响切削力、刀具/工件振动、声发射信号、工件表面纹理等参量。间接法通过监控这些参量的变化判断刀具的磨损状态，但检测到的信号含有大量干扰因素会影响到结果的检测。直接本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的旋转刀具磨损量自动测量方法，用于对旋转的旋转刀具的磨损量进行测量，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，使用图像采集装置采集旋转的所述旋转刀具的图像；步骤S2，对所述图像进行预处理，去除运动模糊以及其他噪声得到预处理图像；步骤S3，对所述预处理图像进行处理，提取所述旋转刀具的磨损边缘图像；步骤S4，对所述磨损边缘图像通过主曲线法拟合亚像素边缘点，得到具有光滑的边缘曲线的光滑边缘图像；步骤S5，利用标定板标定像素当量，并计算得到所述旋转刀具的实际最大磨损长度。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的旋转刀具磨损量自动测量方法，其特征在于，所述步骤S3包括如下步骤：步骤S3
‑
1，对所述预处理图像进行阈值分割得到阈值分割图像；步骤S3
‑
2，对所述阈值分割图像通过形态学操作进行处理所述得到细化图像；步骤S3
‑
3，使用Canny算子对所述细化图像进行边缘粗定位得到粗定位边缘图像；步骤S3
‑
4，将所述旋转刀具的所述粗定位边缘图像以及所述参考刀具的边缘图像进行图像配准，提取磨损区域；步骤S3
‑
5，对所述磨损区域使用基于Zernike矩的亚像素边缘法精定位所述旋转刀具的所述磨损边缘得到磨损边缘图像。3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的旋转刀具磨损量自动测量方法，其特征在于：其中，步骤S3
‑
4中，将所述参考刀具的所述边缘图像以及所述旋转刀具的所述粗定位边缘图像通过投影法得到图像特征点，再融合所述旋转刀具的所述粗定位边缘图像以及所述参考刀具的所述边缘图像，提取所述磨损区域。4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的旋转刀具磨损量自动测量方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：余建波，周俊杰，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：