刀具是數(shù)控機床的重要部件之一,但是因為頻繁接觸工件所以很容易出現(xiàn)斷損情況,直接導(dǎo)致產(chǎn)出合格率明顯降低,并且機床損耗也會增加,對后續(xù)加工影響巨大,因此出現(xiàn)刀具斷損時需要及時終止加工并更換刀具,這就需要對刀具斷損情況實時進行監(jiān)測�；趫D像邊緣檢測的監(jiān)測方法以成本低、速度快、準(zhǔn)確率而高備受關(guān)注。在檢測刀具邊緣時需要靈活調(diào)整閾值才能準(zhǔn)確提取刀具邊緣。本文以圖像差分法為參考,利用背景虛化的拍攝技巧來獲取刀具圖像和參照圖,并且證明,刀具圖與參照圖存在充分的梯度差。因此可以利用刀具圖與參照圖的梯度差來設(shè)定邊緣檢測算法的閾值,經(jīng)過實驗證明,該算法在過濾掉背景邊緣的同時可以使得多種邊緣檢測算法有效的提取到刀具邊緣。設(shè)計了對比實驗對本文算法的效果進行了驗證。根據(jù)刀具邊緣信息進而計算出刀具長度,并與刀具標(biāo)準(zhǔn)長度進行對比,可以監(jiān)測刀具破損情況。因為工業(yè)成本問題,所示無法一直利用相機硬件參數(shù)提高邊緣檢測的精度,但是可以采用亞像素邊緣來提高邊緣檢測精度。首先,因為相機衍射效應(yīng)導(dǎo)致邊緣存在過度區(qū)域,采用三灰度邊緣模型進行模擬,推導(dǎo)了邊緣誤差修正公式。然后,針對Zernike矩常用的奇數(shù)模板,分析了模板的不對稱可能導(dǎo)... 

【文章來源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

×5濾波平滑圖像

圖 - 未剔除離群點邊緣檢測結(jié)果為了防止某些離群點點對梯度閾值的影響，在設(shè)定閾值之前剔除一些離群點，本文采用 LOF 異常點檢測算法對一些梯度值異常的像素進行剔除 ，剔除離群點之后，算法的閾值被設(shè)定為 ，此時的邊緣檢測結(jié)果如圖 - 所示�？梢悦黠@看出，此時刀具邊緣保留比較明顯，檢測結(jié)果更好。

圖 - 未剔除離群點邊緣檢測結(jié)果某些離群點點對梯度閾值的影響，在設(shè)定閾值之前剔除 異常點檢測算法對一些梯度值異常的像素進行剔除 閾值被設(shè)定為 ，此時的邊緣檢測結(jié)果如圖 - 所示邊緣保留比較明顯，檢測結(jié)果更好。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于改進Zernike矩的亞像素鉆鉚圓孔檢測方法[J]. 陳璐,關(guān)立文.  清華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019(06)
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博士論文
[1]基于計算機視覺的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)的研究[D]. 熊四昌.浙江大學(xué) 2003

碩士論文
[1]基于主軸功率信號的鉆锪刀具監(jiān)測及其系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用[D]. 萬文波.浙江大學(xué) 2018
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[3]基于機器視覺的刀具檢測技術(shù)研究[D]. 侯秋林.山東大學(xué) 2018
[4]數(shù)字圖像頻譜法及其在工程測試中的應(yīng)用研究[D]. 葛慧.華中科技大學(xué) 2016
[5]基于亞像素檢測算法的視覺測量技術(shù)研究[D]. 李多.電子科技大學(xué) 2016
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[7]屋脊邊緣檢測算法研究[D]. 方經(jīng)緯.華中科技大學(xué) 2006



本文編號：3333496