[发明专利]一种球头铣刀定位及磨损监测方法

说明书

技术领域

本发明涉及数控加工中基于机器视觉的球头铣刀磨损监测中的刀具定位及磨损测量问题，属于刀具磨损监测领域。

背景技术

在铣削加工过程中，刀具的磨损对加工质量和加工效率有着重要影响，直接阻碍了加工自动化的进一步提高，而解决该问题的关键在于刀具磨损监测技术的发展。刀具磨损监测从刀具磨损测量的手段上可分为直接法和间接法。一般来讲，间接法实时性比较强，能够实现在线同步监测。常用的间接法有切削力法、机床功率法、振动法和声发射法等。间接法通过监测与磨损有关的参数，从而反映出磨损量的变化。然而这种通过映射关系得到的磨损量并没有做到直接从磨损区域出发，对干扰信号敏感。基于机器视觉的方法直观地对磨损量进行测量，属于直接法，不受加工参数的影响，具有很好的稳定性。

目前，基于机器视觉的刀具磨损监测技术的研究主要集中在车削领域，而在铣削领域的研究并不多，尤其针对球头铣刀方面的研究更为少见，有待进一步研究。对于车削刀具，一旦装夹完毕后定位也就完成；而对于铣削刀具，装夹完后，其在周向的旋转是自由的，而且对于球头铣刀其切削刃和刀尖没有可以用来定位的参照基准，因此基于机器视觉的刀具磨损监测技术在铣削领域中应用的主要问题之一是如何快捷而又方便地实现铣削刀具磨损测量前的定位问题。

球头铣刀在曲面加工中的应用十分广泛，为了对球头铣刀进行磨损监测，可以通过在数控机床上安装视觉监测系统，在加工前先采集刀具的新刀图像，然后在刀具每次退刀的间隙采集已磨损刀具的图像，并通过机床自身的功能保证所有采集的图像中刀具处于同一位置和角度。每次采集完刀具图像后，对该图像进行快速处理，提取出铣刀当前的磨损量，作为判定刀具状态的依据。采用该方法对球头铣刀进行磨损监测，存在以下问题需要解决，首先需要解决刀具的定位问题。其一为刀具的周向定位，即确定球头铣刀的切削刃的转角；其二为刀具上刀尖的定位，用于划分左右后刀面。因为所有图像中刀具在同一位置和角度，利用新刀处理得到的切削刃水平夹角和刀尖位置信息便可对磨损后刀具图像进行定位，继而便可进行磨损量的测量，实现铣刀的在线监测。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提出一种球头铣刀定位及磨损监测方法，解决了采用视觉的手段监测铣刀磨损中的刀具定位问题，完成了铣刀的磨损测量，实现了球头铣刀的磨损在线监测。

本发明提出的球头铣刀定位及磨损监测方法，采用如下技术方案：

步骤1.安装视觉监测系统

在数控机床上选择主轴能到达的机床边缘处安装视觉监测系统，包括相机支架、CCD相机、镜头和LED环形光源，支架固定在机床上，相机固定在支架上，镜头朝上，LED环形光源加装在镜头前直接照射球头铣刀；在机床上装夹球头铣刀，将机床主轴移至相机正上方，确定进行图像采集的主轴所在位置的x、y坐标；然后调整机床主轴转角，使得所采集的刀具图像中切削刃大体处于水平位置；根据刀具最大切深计算出最大切削宽度，则图像中应呈现所有切削宽度范围内的刀具后刀面，根据所需成像大小调整好焦距并固定，沿z向调整主轴位置，使刀具切削刃在图像中清晰成像；调节光圈，使得在刀具图像中能清晰地区分出刀具；

步骤2.采集球头铣刀的新刀图像并进行图像预处理

视觉监测系统安装调试完毕后，采集球头铣刀的新刀灰度图像，通过滤波去噪对新刀灰度图像进行预处理；

步骤3.划分新刀图像中的扫描处理区域

对新刀灰度图像按列依次处理，每一列在竖直方向上存在两个边界，对于每一列像素点进行边界提取处理的具体过程如下：计算各像素点的灰度差分值，比较同一列中各像素点灰度差分值的大小，则每一列中的两个边界处的灰度差分值分别具有最大值或最小值，根据每列所得的两个边界计算两边界间距离，则两边界间距离最小的列即为刀尖所在的列，以刀尖所在的列将刀具图像划分为左扫描区域和右扫描区域两部分；

步骤4.新刀图像中切削刃上的点粗定位

对新刀灰度图像中选定的左扫描区域自A方向B方逐列扫描，右扫描区域自B方向A方逐列扫描，则每一列中刀具切削刃位于图像中该列的灰度上升边界处，对于每一列像素点进行边界提取处理的具体过程如下：计算各像素点的灰度差分值，比较同一列中各像素点灰度差分值的大小，差分值最大的像素点即为切削刃上的点，对全部列处理完毕后即可得到代表切削刃的像素级精度的数据点位置信息；

步骤5.新刀图像中切削刃上的点精确定位

利用切削刃的像素级精度的数据点位置信息、以及对应的各像素点的灰度差分值，采取亚像素边缘检测算法进一步提取切削刃上的亚像素级精度的数据点；