基于數(shù)字圖像的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測研究.pdf

1、刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)是自動化生產(chǎn)中一個極其關(guān)鍵的技術(shù)，它是降低制造成本，減少環(huán)境危害、保證制造系統(tǒng)正常高效運行和產(chǎn)品質(zhì)量的主要手段之一。刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)為制造系統(tǒng)現(xiàn)代化、自動化、柔性化奠定了基礎(chǔ)，對刀具狀態(tài)的實時監(jiān)測研究已成為許多國家研究的熱點，并成為各國公認的重大技術(shù)關(guān)鍵。
　　 本文主要研究基于數(shù)字圖像的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測方法，提取刀具在各種磨損狀態(tài)下的工件表面紋理圖像和刀具后刀面磨損圖像的視覺特征，并建立圖像特征與刀具磨

2、損狀態(tài)之間的聯(lián)系，以實現(xiàn)基于數(shù)字圖像分析的刀具磨損狀態(tài)的監(jiān)測。本文分別從工件表面紋理圖像分析和切削刀具后刀面圖像分析兩個方面進行研究，重點研究了工件表面圖像的紋理特征提取方法和刀具圖像的磨損區(qū)域分割方法，針對傳統(tǒng)方法的不足改進了紋理提取的效率和準確性，以及刀具圖像磨損區(qū)域分割的準確度。
　　 本文研究的主要內(nèi)容有:
　　 針對原始的工件表面紋理圖像存在的圖像信息冗余、不均勻光照、噪聲影響等問題，介紹了紋理圖像預(yù)處理方法，

3、提出了自動裁減算法裁減工件圖像，并提出二階統(tǒng)計方法進行圖像光照校正、中值濾波方法去除圖像噪聲，完成工件表面紋理圖像的預(yù)處理。然后創(chuàng)新性地提出基于Hough變換和行程長度統(tǒng)計法的工件表面圖像紋理分析方法，直接利用工件圖像的紋理結(jié)構(gòu)信息，對圖像進行Canny邊緣檢測得到紋理邊緣圖像，去除紋理以外的無關(guān)信息，大大減少了計算工作量，然后對紋理邊緣圖像進行Hough變換檢測圖像中的直線信息，并利用行程長度統(tǒng)計算法提取出平均長度和平均角度特征，有效

4、、準確地完成工件表面圖像的紋理特征提取。
　　 對采集到的切削刀具后刀面圖像進行處理，提出了基于Hough變換的刀具角度旋轉(zhuǎn)校正和積屑瘤去除方法，有效實現(xiàn)刀具后刀面的預(yù)處理。提出了基于馬爾可夫隨機場(MRF)的刀具后刀面圖像分析方法，利用馬爾可夫隨機場構(gòu)建刀具圖像磨損區(qū)域分割模型，并加入松弛迭代算法改進分割效果，準確分割得到后刀面圖像的磨損區(qū)域，然后提出利用8-連通鏈碼邊界搜索算法搜索磨損區(qū)域的邊界，并據(jù)邊界搜索結(jié)果提取出圖像的