基于机器视觉的刀具参数检测系统研究

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刀具是机械加工重要的工装,随着机床、加工中心的日益普及以及越来越高的工件加工精度要求,刀具参数的检测变得尤为重要。传统的刀具参数测量手段测量精度低,效率差、人为因素影响大,已不能满足现代化生产的要求。机器视觉技术具有快速、信息量大、精度高、非接触的特点,本文将机器视觉技术应用到了刀具参数检测中,对刀具参数检测系统进行了研究。本文首先分析了刀具参数检测的现状,对机器视觉技术的特点和优势进行了阐述,确定了本文的研究内容和重点,并对检测系统的总体方案进行了设计。其次,完成了成像系统的设计,结合系统总体方案和一般的选用原则,对光源、摄像机等进行了选取,确定了照明方式;通过计算得出镜头的指标参数,在光学软件ZEMAX里进行设计和优化,经过反复调试和修改确定定焦“双高斯”为检测系统镜头的结构。本文镜头的设计是以成像系统硬件和刀具的指标参数为依据,减小了图像的采集误差。然后,详细介绍了图像采集和相关图像处理技术,在图像处理中,对相关算法进行了理论和实验研究,选取了直方图规定化和中值滤波作为增强对比度、滤除图像噪声的方法,经过单阈值分割后的刀具图像,采用闭合形态学处理能够有效去除不相干的结构,在常用的边缘检测方法比较中,Canny边缘检测算子能够检测出清晰的刀具边缘,定位精度较高。文章最后,在LabVIEW软件平台下应用IMAQ Vision模块完成了软件的编制和调试,在编写软件中采用了模块化的思想,将不同功能的程序编写了相应的子VI,为了验证检测系统的性能和效果,以铣刀和车刀刀片进行了实测验证。
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