[发明专利]刀具磨损图像的拼接方法及刀具的寿命预测方法

摘要

刀具磨损图像的拼接方法及刀具的寿命预测方法，涉及刀具寿命的预测领域。为了解决现有刀具磨损检测技术只能在走刀之后进行人工拆卸检测、不具备寿命预测而容易导致工件报废的问题。本发明以刀具的各刃面和底面为对象，采集刀具的底面磨损图像，并将去噪处理的图像转变为RGB彩色空间，进一步转化为HSV色彩空间；取空间矢量模为特征值，通过待融合图像的平移方程和刚性矩阵模型进行图像融合，形成拼接图像。然后基于拼接图像利用深度学习引擎对拼接好的图像信号进行训练学习，通过光滑求解过程并进行误差减小率分析生成最优的深度学习模型并；然后通过数据库中的数据预测磨损趋势达到预测刀具寿命的作用。本发明用于刀具的寿命预测。

主权项

1.刀具磨损图像的拼接方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集图像：以刀具的各刃面和底面为对象，采集刀具的底面磨损图像A₀，并分别沿着各刃面连续采集刃面的磨损图像保证相邻两个图像具有重叠区域；q为各个刃面的序号，q＝1，2，...，Q；Q为刃面的总数；下角标“w”为沿着刃面采集图像的顺序序号；步骤2、将连续采集的各刃面的磨损图像和底面磨损图像进行去噪处理；将去噪处理的图像转变为RGB彩色空间，将RGB色彩空间的R、G、B值转化为HSV色彩空间的H、S、V值；步骤3、将每个刃面的两张连续拍摄图像作为待融合图像，取HSV色彩空间的空间矢量模为特征值识别每个刃面两张连续拍摄图像待融合区域的方形区域，以方形区域的顶点和对角线对应的向量建立待融合图像的平移方程和刚性矩阵；通过待融合图像的平移方程和刚性矩阵模型进行图像融合，形成每个刃面的二维平面对角融合图像pic^q。