随着智能制造的发展,工业生产领域对先进制造加工技术提出了更严格的要求。车削加工,作为加工过程中应用最为广泛的技术之一,其生产效率的提高对促进先进制造加工技术不断向前发展起着关键作用。在车削加工中,刀具的状态对工件加工质量产生一定的影响。在现场加工过程中,为保证工件的加工精度,就必须保证掌握加工过程中刀具的状态。如何高效率地掌握刀具的实时状态,在发挥刀具最大使用寿命的前提下保证失效刀具的及时更换,是目前刀具状态检测中亟待解决的问题。本文对基于机器视觉的车削刀具磨损检测进行了研究,通过机器视觉手段检测刀具的后刀面磨损量来评估刀具的磨损状态。传统刀具检测过程需要操作者观察工件的加工表面判断刀具磨损状态,这种检测方法往往对操作者经验的要求较高且有一定的滞后性,继续使用失效的刀具加工工件,会造成部分加工工件的报废。视觉检测有效避免了这些缺点,能在刀具即将失效时做出判断并提示操作者提前更换刀具。基于机器视觉的刀具磨损检测,将图像处理技术与刀具的加工状态检测技术相结合,具有高精度、无接触、易操作等优点。为了实现刀具磨损检测目标,搭建了刀具磨损检测系统的硬件架构,并编制了相应的图像采集与处理算法软件,开发了人机交互界面,并进行了相应的车削实验验证:在硬件架构部分,选择了CMOS工业相机、远心镜头和环形光源保证刀具磨损图像的高效获取。根据系统的设计精度要求,选定了特定分辨率的工业相机,并搭配了与之配套的远心镜头;根据成像的环境和刀具磨损检测的照明需求,实验选定了30°红色环形光源和相关的打光方案,并测试了效果。在图像的采集和处理部分,配合选择的硬件特点,制定了刀具磨损图像的处理算法。根据采集的图像特点,实验对比了中值滤波和高斯滤波的图像降噪处理效果,使用并测试了自适应最大类间方差法对刀具磨损图像的阈值处理效果,并根据处理效果的不足设计改进了算法方案;对比分析了不同的二值形态学操作对刀具磨损图像的处理效果。针对刀具磨损区域轮廓的提取,改进了基于suzuki算法的连通域最大轮廓提取算法,并通过智能过滤提取了刀具磨损区域轮廓,最后通过图像处理效果验证了算法的可行性。根据刀具磨损轮廓的特点,使用外接矩形标记最大磨损量算法,测量出刀具最大磨损量的数值参数。在Windows系统操作平台上根据需求开发了基于Windows Form和开源视觉库OpenCV的系统人机交互界面。通过车削加工现场的车削实验,验证了刀具磨损检测系统算法的可行性。将算法测量的刀具磨损数值与实验室显微镜测量的刀具磨损量对比,表明了系统磨损检测误差在6%以内,完全能满足刀具磨损状态的检测需求。