【摘 要】
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机械加工中,刀具有着非常重要的地位,直接影响到产品的加工质量、企业生产效率及成本。在数控铣加工过程中,组合刀片式的盘铣刀使用广泛,较传统的一体式刀具,其成本低且便捷,是目前应用的主流刀具。实际生产中,刀片定时更换,使用量较大,很多更换后的刀片仍然可以继续使用。目前,主要依据技术人员的经验对刀片磨损情况进行判断,无法形成定量的结果。导致很多刀具没有达到应有的使用寿命就已经被淘汰,造成大量的浪费。将机
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机械加工中,刀具有着非常重要的地位,直接影响到产品的加工质量、企业生产效率及成本。在数控铣加工过程中,组合刀片式的盘铣刀使用广泛,较传统的一体式刀具,其成本低且便捷,是目前应用的主流刀具。实际生产中,刀片定时更换,使用量较大,很多更换后的刀片仍然可以继续使用。目前,主要依据技术人员的经验对刀片磨损情况进行判断,无法形成定量的结果。导致很多刀具没有达到应有的使用寿命就已经被淘汰,造成大量的浪费。将机器视觉技术应用于刀片磨损状态检测可以有效解决刀具检测效率低、精度差、检测标准不统一和检测成本高等问题。本文以盘铣刀片为研究对象,采用机器视觉的方法实现了刀片磨损程度的自动化检测,具体内容如下:首先,详细分析了刀具的磨损失效原因及其主要表现形式,结合企业生产实际并根据刀具的磨损特点制定了相应的检测标准。其次,对刀具检测的硬件系统进行了选型设计,包括摄像头、组合光源及实验台架。摄像头采用张正友标定法进行了标定实验。通过光源的对比分析以及各种光源的组合实验确定了合适的组合光源系统,并设计了实验台架。对采集到的刀片图像进行了一系列的图像预处理实验,包括伽马变换的灰度处理、高斯滤波降噪、OTSU阈值法的图像分割,并利用了图形形态学处理以及用最小外接矩形法对检测部位框定等,最终实现了刀片磨损区域的界定。通过图像像素尺寸的标定,对铣刀片磨损面积进行了统计分析,对铣刀片磨损部位进行连通域的标定和去除,并利用Canny算子对磨损边缘进行提取,再进行内部填充,计算出了磨损面积和最大磨损宽度。利用MATLAB GUI进行了检测软件的设计,实现了检测结果的输出。最后,采用19JPC万能工具显微镜对铣刀片的检测结果和机器视觉检测结果进行了对比实验分析,验证了基于机器视觉的铣刀磨损状态检测方法的有效性和准确性。
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