【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的钎焊金刚石磨头磨损在线检测方法
[0001]本专利技术涉及机器视觉测量
，特别是一种基于机器视觉的钎焊金刚石磨头磨损在线检测方法。
技术介绍
[0002]钎焊金刚石磨头作为一种磨削工具广泛用于碳纤维、陶瓷、大理石、蓝宝石等硬脆性材料加工领域。磨削时，磨头磨损的状态直接影响着磨削的精度和表面质量，如果不能及时发现，将会造成产品的报废甚至造成人身安全事故。基于机器视觉的钎焊金刚石磨头的磨损检测可以有效提高生产效率与精度，减少人工参与流程，减少产品报废率。目前，磨头的磨损检测方法有人工检测与声发射检测，人工检测法不仅失误率高，而且大大增加了成本和停机检测时间，声发射检测法又容易受到外部环境的干扰，实现性较差。
技术实现思路
[0003]本专利技术为了有效的解决上述
技术介绍
中的问题，提出了一种基于机器视觉的钎焊金刚石磨头磨损在线检测方法。
[0004]具体技术方案如下；
[0005]1.一种基于机器视觉的钎焊金刚石磨头磨损在线检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0006...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的钎焊金刚石磨头磨损在线检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，建立磨头图像采集站：以亚龙YL
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596型数控加工中心为平台，软件IDE采用pycharm，图像处理深度学习框架TensorFlow，kistler测力仪采集磨削过程的磨削力，Φ10mm直径钎焊金刚石磨头为验证对象，建立磨头图像采集系统；步骤2，磨削数据获取：采集磨削过程中的磨削数据，包括磨削转速、磨削进给、磨削量和磨削力；步骤3，磨头磨损图像获取：根据现场环境通过调节LED光源，调节相机焦距，获取磨头整张清晰图像；步骤4，磨头局部图像获取：对获取的磨头整张图像进行局部区域提取；步骤5，磨头磨损图像处理：依据图像去噪、图像灰度化处理、图像二值化处理、图像形态学运算等方法对磨头磨损图像进行处理；步骤6，钎焊金刚石磨头已磨损磨粒提取：对磨粒图像按照轮廓面积大小分割，使用图像一阶矩的方法对磨粒轮廓中心进行标记计数，并画出外接矩形，通过预设值阈值对磨头磨损进行检测；步骤7，根据磨头磨损情况生成图像样本标签；步骤8，根据深度学习有监督多类别分类方法，将生成训练集和测试集；步骤9，搭建神经网络，设置损失函数，对样本进行训练,，优化，测试，完成磨头磨损检测系统。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的钎焊金刚石磨头磨损在线检测方法，其特征在于：所述步骤1中，采用亚龙YL
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596型数控加工中心为平台，机床操作系统为FANUC Series 0i，软件IDE采用pycharm，Python语言，图像处理包采用OpenCV，检测对象为某品牌Φ10mm直径钎焊金刚石磨头，建立磨头图像采集站。3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的钎焊金刚石磨头磨损在线检测方法，其特征在于：所述步骤2中，在数控加工中心上使用Φ10mm直径钎焊金刚石磨头磨削碳纤维板，转速3000r/min，进给700mm/min，磨削量0.2mm，进行磨削工作，根据磨削力的大小拍摄磨头图像，记录磨削力和图像数据。4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的钎焊金刚石磨头磨损在线检测方法，其特征在于：所述步骤3中，选用海康视觉CCD相机、环形光源、6mm焦距镜头，相机支架作为图像采集设备，根据现场密封环境调节工业LED灯亮度合适，使磨头位于光源聚焦点，调节相机镜头焦距使图像清晰，拍摄图像，使用pycharm软件中的OpenOV图像处理包，imread函数读取图像，并使用reshape函数重置图像大小。5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的钎焊金刚石磨头磨损在线检测方法，其特征在于：所述步骤4中，基于磨头磨粒均匀无规则分布原理，将磨头圆周等分为三部分，采用OpenOV中的Rect(int X，int Y，int W，int H)函数对整张图像进行局部区域分割提取，其中X为图像矩阵左上角x坐标，Y为图像矩阵左上...
【专利技术属性】
技术研发人员：李传军，杨保鹏，孟祥懿，刘婉钰，李演刚，张孟，
申请(专利权)人：天津科技大学，
类型：发明
国别省市：
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