盾构刀具作为地下施工建设中的重要工具,它的质量好坏和工作状态决定着工程效率和工程质量。盾构刀具在工作中会经受力和热的双重作用,所以磨损现象也是难以避免的。盾构刀具的磨损状态如果无法被检测到,将会产生工期延误等后果,会对机械设备造成一定损伤,影响设备使用寿命,严重情况下会造成不可估量的经济损失。刀具的边缘特征信息是其磨损状态的一个重要评定标准。因此,通过相关的研究方法和技术手段提取盾构刀具的边缘特征,从而掌握其磨损状态,是保证机械设备能够正常工作的关键,也是保证工程效率和质量的关键。本文主要面向盾构刀具图像,研究更有效的基于图像处理的盾构刀具边缘提取和评价方法。针对工作环境下的光照亮度不均、强度突变等情况,研究刀具外边缘提取方法,从而得出更准确的图像边缘信息,并对其结果作出评价。本文主要研究内容包括:(1)首先基于图像阈值分割算法,分割出盾构刀具图像的目标区域与背景区域。然后基于边缘检测算子,对刀具边缘信息进行提取,形成初始的刀具边缘像素坐标表示。经过实验结果对比,选取OTSU阈值分割与Canny边缘检测算子。(2)研究合适的曲线拟合方法,根据刀具边缘像素坐标信息,建立连续的边缘表示,拟合出边缘轮廓。把拟合出的边缘轮廓作为启发路径信息,设计沿椭圆轨迹旋转的分割方法。从距水平方向角度为7.5°的点开始,设置合适的旋转角度和分割窗口,根据椭圆轨迹对图像进行分割。(3)对分割出的小区域采取基于启发式搜索的边缘提取算法,针对Sobel算子设计新的边缘检测模板,提取图像梯度幅值信息。基于启发式搜索算法,以图像梯度值作为启发性信息,引导提取刀具图像外部边缘点位置信息,得到更加精确的刀具图像外部边缘特征。(4)研究了刀具图像边缘提取质量的评价方法,分别从不同角度验证本文提出的基于启发式搜索的边缘提取方法的有效性。首先从视觉效果方面直观验证,其次通过基于连通分量的质量评价验证刀具图像边缘的连续性效果,最后通过基于距离方差的评价方法验证刀具图像边缘的平滑性。与传统边缘检测方法的实验比较表明,本文所提出的基于启发式搜索的边缘提取算法可有效地提高刀具图像边缘的连续性和平滑性。