基于机器视觉的立铣刀磨损检测与优化方法

本文主要探讨了基于机器视觉的立铣刀磨损检测方法，针对立铣刀在加工过程中不可避免的磨损问题，提出了一种有效的实时监控和决策支持系统。研究的背景是，如果不及时监测磨损情况，可能会导致加工精度下降，影响产品质量和生产效率。 首先，文章对现有的立铣刀磨损形式及其检测方法进行了深入分析，目的是确定最适合本文加工条件的检测策略。国际标准提供的刀具磨钝标准被用来作为单因素评估立铣刀是否仍可继续使用的基准。 接着，重点落在了相机标定上，因为磨损图像的分析依赖于准确的图像获取。通过多幅图像计算相机参数，利用遗传算法进行优化，以获得最佳的畸变校正参数，确保图像的准确性和清晰度。 预处理阶段是关键步骤，考虑到机床振动、噪声等因素可能对图像质量的影响，文章采用了灰度化和自适应中值滤波技术。这种方法既能有效去除噪声，又能尽可能保持图像信息。然而，即使经过这些步骤，仍有部分信息丢失，因此后续进行了图像增强处理，以进一步提高图像质量和特征提取的准确性。 在特征提取环节，通过比较不同边缘检测算子（如一阶和二阶边缘检测算子），文章选择了Canny算子，因其能提供较为完整且无噪声的边缘信息。然而，Canny算子对于亚像素级的精度要求并不适用，所以作者对传统的方法进行了改进，如引入模板放大效应，增强了特征的表达能力。 为了更全面地反映立铣刀的磨损特性，文中摒弃了单一特征量的判定方式，提出采用多特征量体系进行合格性判断。这一创新方法通过大量实验验证，证实了其在实际应用中的有效性和可靠性。 总结来说，本研究关注立铣刀的磨损问题，通过结合机器视觉技术，包括相机标定、图像预处理、特征提取以及多特征量分析，开发出了一种能够实现实时磨损检测并辅助决策的系统，旨在提升制造业的加工精度和生产效率。这在机械工程领域具有重要的实践价值和理论意义。