[发明专利]一种基于动态图像序列的铣刀磨损量视觉测量方法

说明书

本发明提供一种基于动态图像序列的铣刀磨损量视觉测量方法，涉及刀具磨损状态智能检测领域，包括如下步骤：相机采集主轴旋转一周的铣刀动态图像序列；对采集的铣刀动态图像序列进行预处理后得到二值化图像；求取二值化图像中的灰度值为255区域A₂₅₅的中心坐标，根据中心坐标从图像序列中找出最佳刀具磨损图像的二值化图像；从选出的最佳二值化图像中求取最大磨损宽度。利用本发明的方法，可以实现在机自动监测刀具状态，不需要人工调整刀具位置，大大缩短图像采集时间；可以避免因拍摄角度的不同而造成的测量误差，大大提高了测量精确度；可以推动刀具寿命预测和刀具磨损补偿的研究进展。

技术领域

本发明涉及刀具磨损状态智能检测领域，具体涉及一种基于动态图像序列的铣刀磨损量视觉测量方法。

背景技术

随着制造业的飞速发展，数控加工技术不断进步并且广泛应用到现代化加工制造中，数控加工技术的应用大大提高了生产效率、产品加工质量并且减轻工人工作负担，大大推进了制造业的发展。刀具作为数控加工的直接执行件，其磨损状态会直接影响加工产品质量和机床运转性能，而且，在复杂的加工环境下，刀具的磨损是不可避免的。因此，在刀具切削过程中，对刀具的磨损状态进行实时监测是至关重要的。

对刀具状态监测的方法分为两类：直接法和间接法。间接法是通过测量会随着刀具磨损状态变化而变化的变量参数，例如切削力、温度、机床主轴功率、振动等参数，从而来监测刀具磨损状态。间接法能够实现在线实时监测刀具状态，但是该方法易受环境干扰，误差大；而且需要多传感器融合，设备昂贵，安装困难。直接法通过直接识别刀刃表面纹理和刀具几何尺寸变化来对刀具磨损状态进行监测，主要包括接触法、放射线法、光学图像法等。随着视觉技术和图像处理算法的不断的发展和完善，越来越多研究者开始研究基于机器视觉的刀具状态监测系统。

铣刀作为机械加工的常用刀具，对其状态进行监测对工业生产尤为重要。现有的基于机器视觉的铣刀磨损量测量方法多是针对静止的铣刀图像进行图像处理，需要拆卸铣刀或者停机并人工调整铣刀位置进行铣刀图像采集和处理。该方法耗时、会产生加工误差且不适用于工业生产。基于动态图像序列进行铣刀磨损量测量的研究少之又少，仅有的研究也并不全面。申请号为201810873640.1，发明名称为一种基于机器视觉的机床刀具刀尖点位置计算方法的中国发明专利申请，利用与主轴转速相应的采样频率采集刀具旋转过程中的动态图像序列，再对图像序列进行处理。该方法只针对立铣刀这一类刀具，而对于可转位式面铣刀并不适用，面铣刀并不是安装在刀架的中心位置上，采集的主轴选装状态下的刀具图像序列中，刀具在图像上的位置和出现的面积是变化的，故不可对所有的图像序列进行处理并重叠构建刀具轮廓。实现对动态图像进行刀具磨损量测量有益于利用机器视觉在机自动监测刀具状态的技术的发展，可以大大缩短采集图像的停工时间和避免因二次装夹而产生的误差。所以，基于动态图像序列的铣刀磨损量测量方法的研究对于制造业的智能化发展十分重要。

发明内容

本发明的目的在于：针对现有的铣刀磨损量测量方法需要拆卸铣刀或者停机并人工调整铣刀位置进行铣刀图像采集的问题，本发明提出一种基于动态图像序列进行铣刀磨损量测量的方法，实现在机自动监测铣刀磨损状态，提升生产效率和产品质量。

本发明的技术方案如下：

本发明提供一种基于动态图像序列的铣刀磨损量视觉测量方法，包括如下步骤：

相机采集主轴旋转一周的铣刀动态图像序列；

对采集的铣刀动态图像序列进行预处理后得到二值化图像；

求取二值化图像中的灰度值为255区域A₂₅₅的中心坐标，根据中心坐标从图像序列中找出最佳刀具磨损图像的二值化图像，具体步骤包括：