基于工件表面纹理的刀具状态监测方法是综合了视觉和纹理分析技术以进行刀具磨损状态监测的方法。本文通过分析工件表面纹理在刀具各种磨损状态下所表现出的视觉特征以对此监测技术进行深入研究。基于随机场纹理模型在纹理分析中具有比较独特的优势，本文在分析工件表面纹理时，通过建立马尔可夫随机场纹理模型以提取工件表面纹理图像的特征参数，并对刀具的磨损状态作出识别。本文各章主要研究内容如下： 第一章阐述本文的研究背景和意义，以及刀具状态监测系统的原理。以大量的国内外文献为基础，对刀具状态监测技术的发展概况和主要刀具状态监测技术作了深入分析。随后指出本文所研究的基于工件表面纹理的刀具状态监测方法的应用与优点。最后提出本文的主要研究内容和创新点。 第二章分析了刀具前刀面、后刀面和边界磨损等磨损表面的特征。研究了刀具的磨损过程以及磨钝标准的选取原则。对影响工件表面纹理的因素和工件表面纹理形态及图像特征进行了研究。阐明了基于工件表面纹理的刀具监测方法的合理性和可行性，为后续章节的研究奠定了基础。 第三章对纹理学原理与其主要研究方法进行了分析。结合工件表面纹理图像，研究了纹理学特征分析的经典方法—灰度共生矩阵法。分析了工件表面纹理在归一化灰度共生矩阵中所表现出的特点。 第四章阐述了视觉标记和马尔可夫随机场的基本理论，研究了马尔可夫随机场和吉布斯随机场的等价性，并在此基础上建立了应用于工件表面纹理分析的吉布斯马尔可夫随机场模型(Gibbs-MRF)和高斯马尔可夫随机场模型(Gauss-MRF)。 第五章研究了吉布斯马尔可夫随机场模型和高斯马尔可夫随机场模型的特征参数提取方法，论证了高斯马尔可夫随机场模型的参数估计的一致性问题。研究了工件表面纹理图像的小角度旋转和噪声对高斯马尔可夫随机场模型的参数估计的影响，数据分析表明高斯马尔可夫随机场模型所估计的参数对于小角度的旋转纹理具有不变性。 第六章基于车削实验所得到的工件表面纹理图像，分别应用各种纹理分析方法对其进行研究。分析了由吉布斯马尔可夫随机场模型提取的工件表面纹理的特征参数，提出使用表征纹理垂直方向、两对角方向特性的参数作为评价刀具磨损程度的特征参数，并基于这三个特浙江工业大学硕士学位论文征参数提出了组合评定参数p，解释了评定参数p所具有的含义.基于高斯马尔可夫随机场模型提取的工件表面纹理的特征参数，提出使用相对距离来评价刀具的磨损程度。分析结果表明基于马尔可夫随机场模型的纹理分析方法可以有效地识别出刀具的磨损状态。 第七章对全文工作进行了总结，并归纳了论文的创新点，对进一步的研究提出设想和展望。