一种基于数控机床视觉检测的刀具破损度检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN107234488A(43)申请公布日2017.10.10(21)申请号201710446377.3(22)申请日2017.06.14(71)申请人沈阳机床（东莞）智能装备有限公司地址523808广东省东莞市松山湖高新技术产业开发区新竹路2号和堂-总部一号2栋(72)发明人赵星王大鹏杨勇张彦龙朱峰李钊成景凤伟陈诗赠鲁卓王龙吴云峰(74)专利代理机构深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙)44268代理人王永文刘文求(51)Int.Cl.B23Q17/24(2006.01)B23Q17/20(2006.01)权利要求书1页说明书7页附图4页(54)发明名称一种基于数控机床视觉检测的刀具破损度检测方法(57)摘要本发明提供了一种基于数控机床视觉检测的刀具破损度检测方法，步骤包括：A：获取完成加工后零件的图像；B：对图像进行滤波去噪处理后进行灰度变换，得到预处理图像；C：根据预设的特征信息，在预处理图像中查找定位完成加工后零件剪裁剩余部分，得到零件图片；D：对切割痕迹进行边缘检测并绘制边缘轮廓线；E：通过边缘轮廓线计算刀具的边缘宽度大小；F：将刀具实际宽度与预设的理论标准值比较后输出检测结果。本发明只需要使用数控机床中原有的光学定位设备，对完成加工后零件进行拍摄之后使用本发明所提供的方法，即可实现对刀具破损度的间接检测。不需安装额外的光学检测设备，在现有设备的基础上执行此方法，即可实现刀具破损度检测。CN107234488ACN107234488A权利要求书1/1页1.一种基于数控机床视觉检测的刀具破损度检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：A：获取完成加工后零件的图像；B：对所获得的图像进行滤波去噪处理后进行灰度变换，完成对图像的预处理，得到预处理图像；C：根据预设的特征信息，在预处理图像中查找定位完成加工后零件，剪裁剩余部分，得到零件图片；D：对零件图片中机头所加工的切割痕迹进行边缘检测并绘制边缘轮廓线；E：通过边缘轮廓线计算刀具的边缘宽度大小；F：将刀具实际宽度与预设的理论标准值比较后输出检测结果。2.根据权利要求1所述的基于数控机床视觉检测的刀具破损度检测方法，其特征在于，所述步骤B具体包括：B1：使用高斯平滑去噪对图像进行滤波以消除高斯噪声处理；B2：使用灰度值拉伸方法提高图像对比度；B3：使用形态学滤波进行图像预处理；B4：输出预处理图像。3.根据权利要求1所述的基于数控机床视觉检测的刀具破损度检测方法，其特征在于，所述特征信息具体为灰度信息及边缘信息。4.根据权利要求1所述的基于数控机床视觉检测的刀具破损度检测方法，其特征在于，所述步骤D具体包括：D1：对零件图片中机头所加工的切割痕迹进行边缘检测并获取切割痕迹路径；D2：使用亚像素边缘提取方法，在所获取的切割痕迹路径上提取若干像素点；D3：连接所述像素点构成一条连线，并对所述连线进行拟合，得到边缘轮廓线。5.根据权利要求4所述的基于数控机床视觉检测的刀具破损度检测方法，其特征在于，所述边缘检测使用的是Canny边缘检测方法。2CN107234488A说明书1/7页一种基于数控机床视觉检测的刀具破损度检测方法技术领域[0001]本发明涉及数控机床检测方法领域，尤其涉及一种基于数控机床视觉检测的刀具破损度检测方法。背景技术[0002]数控机床是一种装有程序控制系统的自动化机床，其数控装置经运算处理后，由数控装置发出各种控制信号，控制机床的动作，按图纸要求的形状和尺寸，自动地将零件加工出来。在上述加工的过程中，数控机床中所安装的刀具需要按照预设的程序，对零件进行切割，由于切割过程中，刀具本身也会发生破损，因此需要对刀具的破损程度进行监控，为保证零件切割加工的精确性，当刀具的破损程度超过了一定的程度，需要对刀具及时进行更换，因此需要一套高效的刀具破损度实时监测系统。[0003]在现有技术中，随着视觉检测技术的成熟，通过CCD相机等方式对刀具破损度进行实时视觉检测的方式已经出现，但是于此同时，对刀具破损度的视觉检测需要增加额外的一套视觉检测系统，提升了设备成本的同时增加了设备的体积。[0004]事实上，目前已有在加工前对待加工零件进行位置定位的视觉系统，使用同一套系统，对加工后的零件进行视觉检测，判断刀具加工的切割痕迹，即可间接地判断刀具的破损程度；现有技术中还未有依靠这个思路完成刀具破损度检测的方法。[0005]因此，现有技术还有待发展。发明内容[0006]鉴于上述现有技术的不足之处，本发明的目的在于提供一基于数控机床视觉检测的刀具破损度检测方法，旨在解决现有技术中数控机床刀具磨损程度检测需要依靠额外的视觉检测设备，提高了整体成本，占用更多空间，对生产造成不便的问题。[0007]为了达到上述目的，