[发明专利]基于图像识别的旋转刀具状态多参数综合评价方法

权利要求书

1.一种基于图像识别的旋转刀具状态多参数综合评价方法，其特征在于，具体步骤如下：

①基于CCD的高速旋转刀具瞬态图像捕捉技术，以激光脉冲作为反射光源，并采用同步控制技术实现高速旋转刀具的瞬态图像捕捉；

②基于支持向量机(Support Vector Machine，简称SVM)的刀具图像磨损区域分割，对于CCD摄像机获取的刀具表面图像，将支持向量机有监督学习分类器引入基于Mumford-Shah模型的主动轮廓图像分割算法，将刀具表面图像磨损区域分离出来；

③刀具切削点的三维图像重建技术，利用多幅刀具二维图像，重建刀具切削点的三维图像，获得反映刀具磨损程度的大部分参数值；

④基于纹理特征提取的工件加工表面图像分析，工件加工表面是刀具切削刃表面形状的负映像，采用合理的模式识别方法，通过对工件表面纹理特征参数的监测和评价，对不同的纹理图像进行描述，从而间接得到刀具的磨损程度。

2.根据权利要求1所述的基于图像识别的旋转刀具状态多参数综合评价方法，其特征是，所述的CCD高速旋转刀具瞬态图像捕捉，具体如下：

首先，主轴传动系统带动刀具做旋转运动，刀具的位置角度由角度传感器测出，其发出的角度脉冲信号由同步控制卡检测；同步控制卡通过对刀具的角度传感器输出的脉冲信号计数来实现角度的测量。

其次，当刀具转到拍摄位置时，同步控制卡发出一个很短时间的电流脉冲信号驱动激光器使之发出激光脉冲，激光照射铣刀的刀尖部分；经刀尖反射的光能量通过光学系统使CCD摄像机芯片曝光。

最后，CCD摄像机发出的视频信号进入图像采集卡，图像采集卡一方面将视频信号采集到计算机中，同时将视频信号中的场同步信号分离出来送入同步控制卡；同步控制卡根据场同步信号将光积分信号分离出来，当激光脉冲的时间全部处于某一场光积分过程中时，同步控制卡发出信号给计算机使之冻结这一场图像，从而实现图像的瞬态捕捉。

3.根据权利要求1或2所述的基于图像识别的旋转刀具状态多参数综合评价方法，其特征是，所述的CCD高速旋转刀具瞬态图像捕捉，旋转刀具主要用于工件材料的去除和内孔壁的表面加工，所以，基于旋转刀具切削点的图像监测方法一般不能在切削过程中进行监测；但是存在工件上下料或刀具退刀的短暂空闲间隙(此时，刀具主轴仍然处于高速旋转状态之下)，所谓的间歇式图像采集是指：在此退刀间隙将旋转刀具在某一固定角度位置上的瞬态图像拍摄下来。

4.根据权利要求1所述的基于图像识别的旋转刀具状态多参数综合评价方法，其特征是，基于SVM的刀具图像磨损区域分割，对于CCD摄像机获取的刀具表面图像，首先利用SVM分类器得到分割对象的初始轮廓，由于SVM优良的分类特性，即使在复杂的环境下仍然可以得到稳定的初始轮廓。然后利用SVM模型建立区域内外能量函数，只要内外区域特征满足可分性，就可以利用该模型得到比较准确的分割目标边缘，即将支持向量机有监督学习分类器引入基于Mumford-Shah模型的主动轮廓图像分割算法来逼近目标的真实轮廓，从而将刀具表面图像磨损区域分离出来。

5.根据权利要求1所述的基于图像识别的旋转刀具状态多参数综合评价方法，其特征是，所述的刀具切削点的三维重建技术，具体如下：

首先，在实现刀具的瞬态图像捕捉技术的基础上，利用CCD摄像机从多个角度或刀具不同姿态摄取多幅二维刀具数字图像；图像特征点的对应连接采用启发式搜索算法，并加之以霍夫变换获得边缘特征点处的最佳匹配，从而更为精确的确定刀具图像特征点在不同图像中的像素坐标及其对应关系。

其次，利用透视成像的基本原理进行摄像机内外参数的标定，从而可以反求出图像轮廓的三维坐标值；依据所求出的坐标值在三维平台上重建刀具的三维图像模型。

最后，根据刀具的三维重建结果，获得刀具切削点的三维形貌和磨损情况。

6.根据权利要求1所述的基于图像识别的旋转刀具状态多参数综合评价方法，其特征是，所述的纹理特征提取的工件加工表面图像分析，把小波的多尺度分析与灰度共生矩阵相结合的新方法应用于工件加工表面多尺度纹理特征提取，具体如下：

首先，选择合适的小波基及其分解层数N；对工件加工表面图像进行N层小波分解，获得1个低频图像和3N个高频图像序列。

其次，对每一层所有的高频图像取平均，得到每个尺度下的高频图像N个。

再次，设定滑动窗口大小，选择量化灰度等级和步长，计算灰度共生矩阵。

最后，计算图像每个尺度下的平均高频图像和低频图像的灰度共生矩阵的纹理特征，对不同的纹理图像进行描述，从而间接得到刀具的磨损程度。