本文旨在研究基于计算机视觉的刀具状态监测方法和刀具在各种磨损状态下所表现出的视觉特征，以图像处理和识别理论为基础，以车刀的刀尖和主后刀面为监测对象，系统研究了应用图像处理和识别技术的刀具磨损状态直接监测方法，给出了相应的监测原理，并提出了一些新的算法。　　 本论文主要研究内容简述及研究成果如下：　　 首先，讲述了刀具状态监测系统的基本构成设计，然后选取了车刀退刀后的离线状态实现刀具图像采集，确定了刀具磨损的检测流程，最后分析了刀具磨损状态监测的标准依据，确定以后刀面和刀尖为监测对象。　　 其次，对刀具尖端磨损识别的方法及流程进行了深入的研究，根据系统的要求，在分析图像采集系统图像特征的基础上，设计了独特的图像处理流程，从而能可靠地、精确地、自动地提取表征刀具轮廓的边缘，通过磨损前后轮廓匹配，进行刀具磨损区域识别，从而准确的提取刀具尖端磨损区域特征，进行磨损识别。　　 然后，对刀具后刀面磨损识别的方法及实现进行了深入研究，讨论刀具的磨损状态识别模式和磨损区域图像的获取及转换，研究采用随机图像场的方法，使计算机自动将磨损区域从后刀面和背景中分割出来，计算其磨损面积和VB值，以便对刀具磨损状态进行客观合理的评价。　　 最后，基于车削实验所得到的数据，对刀具尖端和后刀面磨损识别的结果进行了系统的分析和评价，取得了满意的成果。