基于机器视觉的加工刀具磨损监测方法

摘要：

为了对加工过程中刀具的磨损状态进行监测,针对麻花钻的磨损形式,提出基于机器视觉的加工刀具磨损监测方法. 根据磨损刀具图像的灰度分布特点,提出基于积分图加速和Turky bi-weight核函数的非局部均值去噪方法;采用单、双阈值大津法获取磨损区域的灰度区间,实现对图像的自适应对比度增强;提出基于形态学重构方法的磨损区域局部极值点提取方法,有效完成对磨损区域的检测和边界提取. 该刀具磨损检测方法成功应用于麻花钻头磨损状态的监测过程,实验结果表明,相较于目前已有的机器视觉监测方法,所提出的方法具有更高的检测精度和效率,准确地提取磨损轮廓,从而有效实现对刀具磨损状态的监测和自动化监控加工过程,达到降低人工成本和产品不合格率的目的.

关键词：刀具磨损、机器视觉、图像去噪、图像增强、边缘提取

所属期刊栏目：55

分类号：TH164

资助基金：国家自然科学基金;上海市科委科技创新行动计划;装备预先研究领域基金

在线出版日期：2021-06-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：896-904