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基于图像处理的数控车床刀具检测系统的设计□寇星源王晨升李磊陈亮武花荣【内容摘要】本文设计并初步实现了一套基于图像处理技术的数控车床刀具磨损状态在线、实时检测系统。
系统以无锡易嘉通公司数控车床CKZ20为平台，完成了检测方案硬件系统的设计与制造，同时完成了软件系统的开发。
在软件系统的控制下，通过硬件设备在线实时采集刀具图像，并由软件处理刀具图像后计算确定磨损状态，最后进行相应补偿。
经过测试，显示该方案在功能上具有可行性，能实现自动化的刀具在线检测。
【关键词】刀具磨损；刀具检测；图像处理【作者简介】寇星源、李磊、武花荣，北京邮电大学自动化学院；陈亮，腾讯科技有限公司王晨升（1964．5 ），北京邮电大学自动化学院副教授，博士；研究方向：图形图像处理及机器人视觉一、引言近年来，随着信息化和工业化融合的不断深入，计算机信息技术在数控机床上的渗透也不断深化。
装备制造业在信息技术的推动下，正在逐步改造升级，国际上数控机床正在朝高精度、复合化、智能化、网络化等方向快速发展。
而国内机床业仍存在自动化水平低、加工精度低等问题。
在这一大背景下，本文针对数控车床加工中刀具检测的技术难题进行了研究，研究旨在实现加工过程中刀具磨损的自动化检测，进而提高车床加工整体自动化水平。
刀具磨损不仅是影响工件加工精度、表面质量的直接原因，同时其检测技术也制约着整个加工过程的自动化水平。
传统的刀具磨损检测手段，如卡尺、量规、轮廓仪等，均需要人为的离线操作，已不能满足现代数控机床加工自动化的要求。
本文提出的基于图像处理的刀具检测方案具有在线、实时的显著特征，方案可使刀具进行在线非接触式检测，并在检测后实时地将检测结果反馈给数控车床从而调整加工参数，形成车床加工的闭环控制，这种检测和反馈的功能可有效提高加工效率和精度，从刀具磨损检测的角度提升数控加工自动化水平。
二、刀具磨损检测总体方案概述本文所提出的刀具检测方案以无锡易嘉通精密机械制造有限公司所生产的单轴数控车床为平台（机床型号CKZ20），在其上设计并实现了基于图像处理的刀具磨损检测产的质量优劣，针对性地进行可靠性试验和可靠性预计分析，及时鉴别存在的固有性质量问题，把好质量验收第一关，防止进入下一环节。
45度车刀几何角度测量数据引言车刀是用于车削（车床加工）的切割工具，常用于制造机械零件。
车刀的角度对加工质量有重要影响，特别是45度角度的车刀在某些情况下具有特殊的应用。
本文将介绍45度车刀几何角度的测量数据及其应用方面的相关知识。
车刀几何角度刀尖半径角刀尖半径角是车刀的一项重要几何角度，也被称为主锥角或刀尖角。
它是刀具刀尖的真实几何角度，可以影响加工表面质量和切削力。
在45度车刀中，刀尖半径角常常设置为45度，以与工件表面产生精确的倾斜。
侧后角侧后角是另一项重要的几何角度，它是车刀刃部与刀尖所形成的角度。
侧后角的变化可以影响切削刃部的切削角度和刀具的切削力。
在45度车刀中，一般将侧后角设置为0度，以保证刀具的切削刃部垂直于工件表面。
主偏角主偏角是车刀刃部与基准线所形成的角度，也被称为刀和刃的夹角。
主偏角的变化可以调整车刀的切削能力和切削深度。
在45度车刀中，主偏角一般设置为0度，以确保车刀与工件表面保持完全垂直。
测量方法显微镜测量显微镜测量是一种常见的45度车刀几何角度测量方法。
测量时，将车刀安装在显微镜下方的支架上，然后调整显微镜的焦距和角度，使得车刀的角度清晰可见。
使用刻度尺或直尺工具，测量刀尖半径角和侧后角的值。
数字测量仪测量数字测量仪是一种更精确的测量方法，它可以提供数字化的角度测量结果。
测量时，将车刀安装在数字测量仪上，然后使用仪器上的测量功能，直接读取车刀的刀尖半径角和侧后角的数值。
图像处理测量图像处理测量是一种现代化的测量方法，利用计算机数字图像处理技术来分析车刀的角度。
将车刀放置在特定的图像采集设备中，然后使用图像处理软件对车刀图像进行处理和分析，从而得到刀尖半径角和侧后角的测量结果。
应用领域金属加工45度车刀在金属加工领域广泛应用，特别是在车削螺纹和切削斜面时。
通过正确测量和调整车刀的角度，可以达到理想的加工效果，提高产品质量和加工效率。
木工加工45度车刀在木工加工中也有重要的应用，特别是在制作斜切和倾斜连接部件时。
第33卷第4期电子科技大学学报V ol.33 No.4 2004年8月Journal of UEST of China Aug. 2004CCD图像的轮廓特征点提取算法侯学智，杨平，赵云松(电子科技大学机械电子工程学院成都 610054)采用最大方差法将图像二值化，用图像形态学的梯度细化和修剪算法来提取边缘轮廓，利用十一【摘要】﹑点曲率法得到轮廓的角点和切点的大致位置。
提出了一种基于最小二乘拟合的改进算法，来进一步确定角点和切点，并对轮廓分段识别。
该算法应用在基于图像处理的刀具测量系统中，实际结果表明具有良好的抗噪声性能，能准确提取出图像的特征点。
关键词刀具测量; 细化; 曲率; 最小二乘拟合; 角点中图分类号TP391 文献标识码 AContour Feature Point Detection Algorithm of CCD ImageHou Xuezhi，Yang Ping，Zhao Yunsong(School of Mechatronic Engineering, UEST of China Chengdu 610054)Abstract The image is segmented to Bi-value image with max variance algorithm, and then the edge is detected by a series of image morphology algorithm including grads, thinning and cutting. The eleven point curvature-computing method is used to locate the area of corner and point of tangency. An improved algorithm based on least square fitting is given to search corner and point of tangency. This algorithm is applied to the cutting tools measurement system based on image processing and the actual result proves it has a good noise-resisted performance and can detect feature points accurately.Key words cutting tools measurement; thinning; curvature; least square fitting; corner 目前数控加工精度已达到微米级，对刀精度要求愈来愈高。
机器视觉检测系统现代工业自动化生产中涉及到各种各样的检验、生产监视和零件识别应用，如汽车零配件批量加工的尺寸检查和自动装配的完整性检查、电子装配线的元件自动定位、IC上的字符识别等。
通常这种带有高度重复性和智能性的工作是由肉眼来完成的，但在某些特殊情况下，如对微小尺寸的精确快速测量、形状匹配以及颜色辨识等，依靠肉眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难以胜任。
人们开始考虑用CCD照相机抓取图像后送入计算机或专用的图像处理模块，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息来进行尺寸、形状、颜色等的判别。
这种方法是把计算机处理的快速性、可重复性与肉眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉检测技术的概念。
视觉检测技术是建立在计算机视觉研究基础上的一门新兴测试技术。
与计算机视觉研究的视觉模式识别、视觉理解等内容不同，视觉检测技术重点研究的是物体的几何尺寸及物体的位置测量，如轿车白车身三维尺寸的测量、模具等三维面形的快速测量、大型工件同轴度测量以及共面性测量等，它可以广泛应用于在线测量、逆向工程等主动、实时测量过程。
视觉检测技术在国外发展很快，早在20世纪80年代，美国国家标准局就曾预计未来90％的检测任务将由视觉检测系统来完成。
因此仅在80年代，美国就有100多家公司跻身于视觉检测系统的经营市场，可见视觉检测系统确实很有发展前途。
在近几届北京国际机床展览会上已经见到国外企业展出的应用视觉检测技术研制的先进仪器，如流动式光学三坐标测量机、高速高精度数字化扫描系统、非接触式光学三坐标测量机等。
2.机器视觉检测系统构成、分类及工作原理2.1 系统构成与工作原理(1)系统构成典型的视觉系统一般包括光源、镜头、CCD照相机、图像处理单元(或图像采集卡)、图像处理软件、监视器、通讯／输入输出单元等。
(2)工作原理视觉系统的输出并非图像视频信号，而是经过运算处理之后的检测结果(如尺寸数据)。
通常，机器视觉检测就是用机器代替肉眼来做测量和判断。
角度测量技术及应用角度是我们生活中常见的一个概念，它用来描述物体在二维或三维空间中相对于某个参考点的偏转程度。
对于许多行业来说，准确测量和控制角度是非常重要的，比如建筑、航空航天、机械制造等。
为了满足需求，角度测量技术应运而生。
一、传统角度测量工具在过去，人们使用传统的角度测量工具来测量角度，比如量角器和光学测量仪器。
量角器是一种简单的工具，通过直观读数的方式来测量角度。
然而，由于量角器的读数受限于人眼的准确度，无法精确到小数位数。
光学测量仪器则使用光学原理，比如卡尔斯顿测量仪、测角仪等，可以提供更高的测量精度。
但它们的使用通常需要专业技能和较长的测量时间。
二、现代角度测量技术随着科技的进步，现代角度测量技术的出现使得角度测量更加精确、高效且便捷。
其中，最常见的是使用惯性测量单元（IMU）的惯导系统。
IMU是由加速度计和陀螺仪组成的传感器装置，通过测量物体的加速度和角速度来计算出角度。
IMU技术在导航、无人飞行器等领域发挥着关键作用。
另外，全站仪也是一种广泛运用的角度测量设备。
全站仪是一种集光学测距、角度测量和坐标计算于一体的高精度仪器。
通过将全站仪固定在测量点上，可以通过测量镜头的旋转角度来计算出目标物体的角度。
全站仪的测量精度高，且操作简单，广泛用于建筑测量、地质勘探等领域。
三、角度测量的应用角度测量技术在许多领域中发挥着重要的作用。
首先，建筑测量中的角度测量是至关重要的。
建筑师需要准确测量墙壁、屋顶等构件的角度，以确保建筑结构的稳定和平衡。
角度测量还可用于确定建筑物的倾斜度和水平度，以及测量建筑物的角度变化和变形。
其次，角度测量在航空航天领域也非常重要。
飞机、火箭等航天器的姿态控制需要精确测量和控制角度。
借助现代的角度测量技术，航天器可以更好地控制其飞行姿态，确保航行的稳定性和安全性。
此外，在机械制造和加工领域，角度测量也扮演着重要角色。
在机床上，通过测量工件和刀具的夹角，可以确保刀具的位置正确，从而获得更高的加工精度。
影像测量仪的角度测量技巧影像测量仪是一种常用的测量工具，它充分利用了图像处理和计算机技术，可以进行高精度的测量。
其中，角度测量是影像测量仪最常用的功能之一。
本文将介绍影像测量仪的角度测量技巧，帮助您更好地利用影像测量仪进行角度测量。
影像测量仪的工作原理影像测量仪是一种非接触式测量仪器，它通过摄像机和计算机图像处理技术，对物体进行图像捕捉和处理，得到物体的尺寸和形状等参数。
影像测量仪的工作原理如下：1.通过摄像机对被测物体进行拍摄，得到图像。
2.将图像传输到计算机，利用图像处理技术进行数据提取和分析。
3.根据被测物体的实际尺寸和图像中物体的像素大小，计算出被测物体的尺寸等参数。
影像测量仪的角度测量功能影像测量仪具有角度测量功能，可用于测量直角、锐角、钝角等各种角度。
影像测量仪的角度测量功能有以下几种：1.夹角测量：测量两条直线之间的夹角。
2.连通角测量：测量三个或以上直线的连通角度。
3.直线误差测量：测量两条直线之间的直线误差（即两条直线的交角与90度的差值）。
4.圆弧角度测量：测量弧度和角度。
影像测量仪角度测量的技巧1.清晰度高：影像测量仪的角度测量需要高清晰度的图像，因此应该保证被测物体清晰可见，光线充足，并对摄像机进行适当角度调整。
2.准确度高：在进行角度测量时，需确认图像中所测角度是否是实际角度。
此外，需要对图像做好校正处理，确保测量误差最小化。
3.角度的选择与放置：应根据被测物体的实际情况选择合适的角度测量方式，在选择角度时还要注意尽可能减少影响误差的因素。
选择好角度后，还要放置好摄像机，方便后续的图像处理。
综上所述，影像测量仪广泛应用于各种工业领域和科学研究中，其角度测量的准确度和精度也得到了广泛的认可。
如何正确利用影像测量仪进行角度测量，对于保证测量的准确性和精度至关重要。
使用影像测量仪要注意清晰度、准确度、角度选择与放置等技巧，以获得更高的测量精度。
基于机器视觉的机床自动对刀技术研究与应用近年来，随着工业自动化的普及和发展，机器视觉技术在各个领域得到广泛应用，其中基于机器视觉的机床自动对刀技术就是一个非常重要的应用之一。
该技术能够提高机床加工的效率和精度，减少操作员的工作强度，并且具有广阔的应用前景。
本文将对基于机器视觉的机床自动对刀技术进行研究和应用的相关内容进行详细介绍。
首先，我们来了解一下什么是机床自动对刀技术。
机床自动对刀技术是指利用机器视觉技术，在机床上自动识别工件的位置和姿态，并通过控制系统调整刀具的位置和角度，以实现精确的刀具对刀操作。
这一技术能够大大提高机床的加工效率，减少操作员的操作错误，提高刀具的使用寿命。
基于机器视觉的机床自动对刀技术主要包括以下几个方面的研究和应用：1. 图像采集与处理：在机床自动对刀过程中，需要对工件进行图像采集并进行图像处理，以提取出刀具对刀所需的信息。
图像采集可以通过摄像机或者传感器来实现，图像处理则需要利用计算机视觉算法进行辨识和分析。
这些算法包括边缘检测、特征提取、目标识别等，通过对图像进行处理，找到工件的位置和姿态。
2. 刀具标定与识别：在机床自动对刀过程中，需要对刀具进行标定和识别。
刀具标定是指确定刀具的几何参数和偏差，包括刀具长度、半径、倾角等。
刀具识别是指根据工件图像数据，自动识别出所使用的刀具类型和参数。
这些信息在对刀过程中起到至关重要的作用，能够保证刀具工作的精度和稳定性。
3. 机床控制系统设计与优化：在机床自动对刀过程中，需要设计和优化机床的控制系统。
这个系统不仅需要完成图像采集和处理的功能，还需要通过控制算法控制机床的移动和旋转，以实现对刀的精确操作。
控制算法通常使用闭环控制或者自适应控制，能够自动校正和调整刀具的位置和角度。
4. 实时监控与反馈控制：在机床自动对刀过程中，需要对刀具和工件进行实时监控，并根据监控结果进行反馈控制。
监控可以通过视觉传感器、力传感器等手段实现，用于实时监测刀具的位置、姿态、切削力等。
创新教育1 传统刀具测量实验仪器存在的问题早期的机械制造课程体系很大程度上参考国外内容，部分教学和实践内容沿用至今。
以车刀角度测量实验为例，在我国各高校和职业技术学校使用较为广泛的是JG Q-2型万能车刀量角台，其原始雏形由国外工厂设计，后经国内相关高校改进设计成JG Q -2型万能量角台[1]。
随后，各高校机械基础教研室进一步对量角台进行了小范围改进，但基本原理和结构不变。
这种传统的量角台能够完成所有参考系下的主要刀具角度测量，但是每测量一个角度，都需要相应精确调整刀具位置，步骤较为繁琐；且只能进行单一刀具角度测量，无法采集刀具几何数据，要对刀具进行几何建模则需要昂贵的专业仪器，如德国Z O L L E R刀具检测仪器（采用CC D 相机和图像分析处理技术测量）；另外，在不同参考系的角度转换的场合，需要采用专用公式计算，或者读专用诺模图校核，使用不便[2]。
由于上述问题，在刀具角度测量实验中，测量仪器操作繁琐，步骤较多，学生还是容易对角度产生混淆，且易遗忘，加之学生的制图基础相对较差，测量完成后仍然不会绘制刀具静态角度图。
2 新型车刀测量仪器及软件为了克服传统实验仪器的不足，在教学过程中设计了一种新型车刀角度测量仪器及配套软件，其基本机构如图1所示，配套软件输入界面如图2所示。
2.1 新型车刀角度测量仪的测量原理DOI：10.16660/ k i.1674-098X.2016.17.131机械制造基础课程刀具测量实验的信息化探索华成丽(重庆大学城市科技学院 重庆 402167)摘 要：结合机电一体化和信息技术，克服传统实验仪器的不足，设计一种适用于机械制造基础课程的新型车刀角度测量实验仪器，并配套基础分析软件，对刀具工作部分几何参数进行方便的数字化采集，利用软件进行刀具的三维建模和静态角度计算，有效提高刀具测量效率和精度，可辅助绘制刀具角度剖面图。
成果目前已在机械基础教学基地加以实践，教学效果较好。
第27卷第6期2010年6月机 电 工 程Journal o fM echan ica l&E l ectrical Eng i nee ri ngV o.l 27N o .6J un .2010收稿日期:2009-11-30作者简介:裘江平(1986-),男,浙江绍兴人,主要从事仪器仪表及相关处理技术方面的研究.E-m ai:l pau l q i u0575@163.co m 通信联系人:鲍 敏,男,副教授,博士,硕士生导师.E-m ai:l m bao @zstu 基于图像处理的刀具角度测量系统裘江平,鲍 敏*(浙江理工大学机械与自动控制学院,浙江杭州310018)摘要:针对加工过程中刀具磨损会影响零件加工精度的问题,利用图像处理技术实现了刀具角度的测量,以达到对刀具磨损情况进行动态跟踪的目的。
以M atlab 软件作为图像处理平台,通过图像灰度转换、二值化、边缘提取等技术手段,获得了刀具边缘轮廓,进一步用最小二乘法将轮廓拟合,最终求出了刀具角度。
实验结果表明,该方法能较好地测量刀具角度,也可用于刀具几何参数的测试。
关键词:图像处理;边缘提取;刀具角度中图分类号:TH 13;TG 71 文献标识码:A文章编号:1001-4551(2010)06-0032-04Tool angelm eas uri ng system based on im age processingQ IU Ji ang -p i n g ,B AO M i n(Faculty ofM echanical Eng i n eering &Auto m a ti o n ,Zhe jiang Sc-i Tech U niversity ,H ang zhou 310018,Ch i n a)Abstrac t :A i m i ng at the cutti ng t oo l p sw ear hav i ng i m pac t on w orkpiece qua lity i n t he process o fm ach i n i ng ,im age processing techno l ogy w as adopted to m eas u re t he t oo l ange l and rea lize t he dyna m ic track i ng of too l p s wear cond iti on .B ased on M atlab i m age processi ng too l box,the techno logy of gray l eve l conve rs i on ,b i nary conve rs i on and edge ex tracti on w as used to extract tool p s feat ures ,then the m ethod o f least square w as app lied f o r edge fitting ,and fi na lly the ang l e of cutting t oo lw as m easured .Experi m ental results show that th i s m ethod i s ab l e t o ge t the tool ang le effecti ve l y ,and it can a lso be used to m easure the too l g eom etr i c para m eters .K ey word s :i m age process i ng ;edge extraction ;too l ang l e0 引 言随着工业生产自动化程度的提高,为使零件加工质量得到保证,刀具磨损量就要得到很好地自动测量与控制。
刀具磨损受材料(刀具自身材料和加工零件材料)、工作环境、机床、人为干预等因素的影响,磨损量过大会造成零件加工质量的下降甚至报废。
因此,加工过程中需要由系统对刀具的磨损情况进行自动判断并且及时换刀,以确保零件的加工精度。
判断刀具磨损情况的方法有很多,根据零件的加工特征(零件的形状位置精度、表面纹理[1-2]、粗糙度等)来判断刀具磨损情况,这种方法需要人直接参与测量过程,未能实现刀具状态的实时在线测量;应用影像测量法对刀具角度进行测量,进而判别刀具磨损情况,这种方法的测量结果容易带来主观误差。
采用基于图像处理的测量技术,可实现对测量对象的实时、在线、非接触测量,克服了人为误差[3]。
本研究主要探讨了基于图像处理的车刀角度测量技术,以M atlab 作为处理平台,借助图像灰度转换、二值化处理、轮廓生成、边缘提取等技术手段来获取车刀边缘轮廓,进一步用最小二乘法将轮廓拟合,获得测量车刀角度的关键参数,最终求出车刀角度。
此方法具有非接触式在线测量、高速度、刀具几何信息丰富等诸多优点。
1 系统总体方案系统实验装置如图1所示。
主要由CCD 摄像头、图像采集电路、PC 机3个部分组成。
摄像头采用东芝公司生产的TCD132D 线阵CCD,其内部包含驱动电路及信号前放,易于驱动而且信号处理也非常简单,在应用中十分方便可靠;图像采集电路以80C51单片机为核心,将摄像头获得的图像进行部分处理并输入到PC 机;PC 机主要完成软件层工作,包括图像采集、图像处理、图像测量3个模块。
图1 车刀角度测量实验装置系统硬件电路框图如图2所示。
首先由单片机驱动CCD 芯片,输出的CCD 信号经过信号处理电路及二值化处理电路,将模拟信号转化成数字信号,然后将此信号送入单片机,通过数据存储器保存图像信息,读完一幅图像,经串口通信(RS232通信协议)将图像信息传至计算机,最后由计算机系统的前面板操作,实现车刀角度的自动测量,结果由显示器输出。
图2 系统硬件电路框图硬件电路由线阵CCD 驱动系统、图像采集系统、信号处理系统、数据存储器扩展系统和通信系统组成。
各组成部分功能如下:(1)CCD 驱动系统。
CCD 必须在合适脉冲的驱动下才能正常工作,考虑到单片机是硬件电路的核心元件,拥有丰富的硬件与软件资源,本研究利用单片机的P1口来驱动CCD 传感器。
P1.0口经74H C04反相器,一路驱动5M ,获得5M 脉冲信号;另一路经过4分频电路驱动5CCD ,获得5CCD 脉冲信号。
同时P1.1口经过74HC04反相器驱动5S H ,获得5S H 脉冲信号,从而得到CCD 的3路输入脉冲信号。
(2)图像采集系统。
CCD 图像传感器是图像采集系统的核心部件,本研究采用型号为TCD132D 的线阵CCD 芯片来接收光信号,并将光信号转换成电信号,即CCD 模拟图像信号。
(3)信号处理系统。
本研究采用的信号处理电路包括:L M 393运放作为电压跟随器、LM 358构成的两级反相比例运算放大电路、L M 339构成滞回比较电路,对CCD 输出信号进行二值化处理。
滞回比较电路引入了正反馈,具有一定的抗干扰能力,能有效地将CCD 信号中车刀的位置参数与背景分离成二值电平[4]。
(4)数据存储器扩展系统。
CCD 输出的信号经过处理后,图像信息由模拟图像转换成了数字图像。
由于图像采集系统的信息量比较大,单片机片内数据存储器已不够用,单片机数据存储器需要扩展。
本研究采用全译码法来扩展单片机数据存储器,单片机通过74138译码器为4片6264数据存储器分配惟一的地址空间,用来缓存采集到的图像数据。
(5)通信系统。
通过串口通信,单片机将保存在6264RAM 中的车刀图像上传给PC 机。
在PC 机上,利用M atlab 图像处理工具箱提供的函数,完成图像的灰度转换、二值化处理、边缘提取以及车刀角度的测量。
2 图像处理2.1 图像灰度转换进行灰度转换的目的是为了实现图像的增强。
灰度转换主要针对独立的像素点进行处理,可对原始图像中的光照不均进行补偿,使得待识别图像遵循同一或相似的灰度分布,在视觉上得到良好的改变。
本研究采用灰度均值方差标准算法。
该算法是将图像的灰度均值和方差调整到给定值,可以统一图像的亮度和对比度,实现灰度归一。
具体做法如下:令大小为W @H 像素的图像的灰度分布矩阵为I =[x ,y ],0<x <W -1,0<y <H -1,则该图像的灰度均值和方差分别为:L =1W #H E H -1y=0E W-1x =0f(x,y )R 2=1W #HE H -1y=0EW-1x=0(f (x,y )-L )2(1)为了将图像的灰度均值和方差调整到给定的值L 0和R 0(L 0和R 0可来源于标准图像),对每个像素点灰度值进行如下变换:f c (x,y )=R 0R(f (x ,y )-L )+L 0(2)2.2 图像二值化图像二值化处理是将灰度图像变换成0,1取值的二值图像过程。
它设定一个阈值,当点的灰度值大于阈值时,将该点设为1,灰度值小于阈值时将该点设为0。
这样就将整幅图像转化为由0和1组成的二值图像。
即:#33#第6期裘江平,等:基于图像处理的刀具角度测量系统g (x,y )=0, f (x,y )<T 255, f(x,y )\T(3)其中,T 为阈值。
因此,选择一个合适的阈值,对图像二值化处理尤为重要。
本研究采用直方图法进行图像二值化处理。
首先扫描图像所有像素点统计相应灰度值的像素点个数,再根据灰度直方图中不同灰度值像素点个数多少以及相邻灰度值的像素点个数的变化情况,找到图像二值化阈值T ,最后将阈值T 代入公式(3),以完成图像的二值化。
经过处理后的车刀源图像、灰度图像、二值化图像如图3所示。
图3 车刀灰度转换、二值化图像2.3 图像的边缘检测图像中灰度值或色彩急剧变化之处,即为物体的边缘。
在灰度值变化比较剧烈之处进行微分运算,就可以得出区别于其他处的较大数值。
因此,可以利用各种微分运算进行边缘检测。
图像边缘检测算子有很多种,每种算子都有其优点和缺点,具体选用何种算子要根据实际情况和需要进行具体分析。
本研究通过对图像处理效果的比较,最终确定采用Lo G 边缘检测算子。
该算子先用高斯算子对图像进行平滑以降低噪声,然后采用拉普拉斯算子的二阶微分零交叉点来检测图像边缘[5-6]。
LoG 算子对图像f (x,y )进行边缘检测,输出图像h (x,y )是通过卷积运算得到的,即:h(x,y )=x 2+y 2-2R 2R4e -x 2+y 22R 2@f(x,y )(4)本研究使用3种不同的边缘检测算子进行了车刀边缘检测实验,处理后的车刀边缘提取图像如图4所示。
可以看出,Roberts 算子边缘的连续性较差;Sobel 算子存在边界断裂不连续的现象;Lo G算子检测到的边缘不仅连续性好,而且轮廓清晰可见,便于图像的后续处理。
