[发明专利]一种基于灰度图像概率的刀具磨损量自动精确测量方法

说明书

一种基于灰度图像概率的刀具磨损量自动精确测量方法，其特征是针对由于刃口原始边界缺失引起的刀具磨损量精确测量难题，提出基于贝叶斯推断求解缺失的刃口原始边界的方法。通过分析铣刀刃口灰度值变化规律，建立了刀具磨损边界的似然函数和原始边界的先验概率模型，通过最大化刀具原始边界的后验概率重建缺失的原始边界。利用区域生长法获取磨损区域面积，实现刀具磨损量的精确计算。本发明实现了刀具磨损量的自动精确测量，提高了测量精度和效率，也为刀具状态监测中大量数据的标注问题提供了有效的解决方式。

技术领域

本发明涉及数控加工中刀具磨损测量领域，尤其是制造大数据下的刀具磨损量自动精确测量方法，具体地说是一种基于灰度图像概率的刀具磨损量自动精确测量方法。

背景技术

随着信息技术和制造技术的深度融合，数控加工也逐渐走向信息化和智能化。刀具作为数控加工系统的重要组成部分，其状态与加工成本和零件表面完整性密切相关。刀具磨损的测量对于保证零件的加工质量非常重要。刀具磨损的测量分为停机测量和实时监测两种方式。在企业的生产过程中，通过停机测量刀具磨损量来观测刀具状态，并以此作为是否换刀的依据。另一方面，随着生产自动化的发展，刀具状态的实时监测越来越重要。通过数据驱动的手段进行刀具磨损在线监测是目前最为常用的方法，但是该方法需要大量刀具磨损量标签作为支撑，而传统的刀具磨损量测量方法一般需要离线停机，借助显微镜等仪器划线测量，操作过程复杂，效率低，无法满足大量数据采集的要求，且整个过程增加了加工辅助时间，影响机床利用率，从而降低实际加工效率。因此，如何实现刀具磨损的自动精确测量非常重要，同时也是解决数控加工过程中刀具磨损监测问题的重要支撑。

目前，关于刀具磨损量测量的方法很多，如：放射性同位素法，刀具表面金属膜电阻法，微结构镀层法，光纤测量法，计算机图像处理与分析法等。放射元素，镀层，光纤等方法大多需要借助附加媒介，且操作流程复杂，可以适用的工况非常有限。

传统刀具磨损量手工测量方法通过显微镜采集刀具磨损图像，人工识别磨损区域进行手动划线测量，效率低，无法满足大量数据采集需求。基于计算机图像自动识别的方法可以快速获取数据，现有图像识别方法主要通过自动提取磨损边界曲线计刀具磨损量，但由于原始边界信息缺失，采用拍照比对或者简单直线近似的方式获取刀具原始边界，存在配准误差和近似误差，刀具磨损量测量误差大，不能真实反映刀具磨损情况。如何快速有效的重构缺失的刀具原始边界，进而实现刀具磨损量的自动精确测量仍需进一步研究。

发明内容

本发明的目的是针对现有的刀具磨损后原始边界缺失而采用近似方法拟合缺失的原始边界存在重构误差大的问题，发明一种基于灰度图像概率的刀具磨损量自动精确测量方法。

本发明的技术方案是：

一种基于灰度图像概率的刀具磨损量自动精确测量方法，其特征在于：首先获取刀具磨损图像；其次，通过对图像的预处理获得图像感兴趣区域(ROI,Region ofInterest)，即刀具磨损相关区域；第三，分析图像ROI中边界灰度值的变化规律，建立刀具磨损边界的似然函数和原始边界的先验概率模型，基于贝叶斯推断，通过最大化刀具原始边界的后验概率重建缺失的原始边界；最后，根据磨损后刀具边界和原始边界获取刀具磨损区域，进而计算刀具后刀面磨损量。

本发明在数控加工过程中采用在机自动拍摄装置获取刀具磨损图像，根据加工坐标系、机械臂坐标系和显微镜坐标系之间的相对位置关系，获取同一尺度的刀具磨损图像，并建立刀具磨损图像坐标系，以图像左上角为坐标系原点，像素的横坐标X与纵坐标Y分别对应图像数组中所在的列与行。

本发明针对获取的刀具磨损图像，采用非均匀局部高斯滤波进行图像去噪，以及局部直方图均衡化进行图像增强。

本发明针对铣刀结构特征，将刀具刃口小区域内相对位置关系不变的直线组及属性定义为刀具形状描述子(TSD,Tool Shape Descriptor)；通过TSD中刀具的共性特征矫正图像位置，确定直线组元素之间的相互关系；所述的TSD的构造方法，步骤如下：