基于机器视觉的车铣刀具磨损检测方法

作     者：邓晓鹏 胡小锋 DENG Xiao-peng;HU Xiao-feng

作者机构：上海交通大学机械与动力工程学院上海200240 

出 版 物：《组合机床与自动化加工技术》 (Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique)

年 卷 期：2022年第10期

页      面：105-108,114页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：国家重点研发计划项目(2018YFB1700500) 上海市科学技术委员会资助项目(19511105302) 国防基础科研项目(JCKY2021110B048) 

主　　题：车铣刀具 机器视觉 傅里叶变换 区域生长算法 一致性分析 

摘      要：针对加工过程中人工检测刀具磨损效率较低、难以获取刀具磨损全局信息等问题,提出一种基于机器视觉的车铣刀具磨损检测方法。首先通过傅里叶变换将刀具图像映射到频域空间,去除刀体条纹对应的频率分量,消除刀具图像中的条纹干扰。通过自适应区域生长算法分割图像背景区域,并以分割结果为模板,实现图像对比度自适应增强与刀体非磨损区域分割。合并两次分割结果,得到磨损区域二值图像,实现刀具磨损量的自动测量。最后,通过磨损数据的一致性分析验证算法的有效性。结果表明:所提方法测量结果与人工测量结果具有较强的一致性;相较于已有的视觉检测算法,该方法抗干扰能力强,可从低质量图像中准确提取刀具磨损信息,从而实现刀具磨损状态的有效检测。