基于機(jī)器視覺的立銑刀磨損檢測

謝德浩 全燕鳴 黨希超

（華南理工大學(xué)機(jī)械與汽車工程學(xué)院）

1 引言

在機(jī)械零件切削加工過程中，刀具難免磨損。刀具狀態(tài)是關(guān)系制造成本和工件質(zhì)量的重要因素，刀具磨損直接影響零件的加工精度，所以刀具磨損檢測尤其在位檢測非常重要。

刀具磨損檢測有直接檢測法和間接檢測法。直接檢測法是直接測量刀具磨損面積大小或磨損帶寬度，目前只能離線在測量室借助顯微鏡人工觀察測量，其測量結(jié)果真實(shí)、精確；間接法是通過監(jiān)測加工過程中與刀具磨損狀態(tài)相關(guān)的物理信號來估計(jì)刀具磨損狀態(tài)，其中最為常見的方法有切削力監(jiān)測、聲發(fā)射監(jiān)測和電機(jī)電流/功率監(jiān)測。例如，陳曉智、蒙斌等研究了用聲發(fā)射法在線監(jiān)測數(shù)控切削加工過程中的刀具狀態(tài)，提出一種基于小波分析的刀具磨損判析方法[1,2]；高宏力等通過切削力監(jiān)測，研究利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立不同刀具磨損狀態(tài)下，加工參數(shù)與切削力之間的映射關(guān)系來實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)測銑刀磨損量的方法[3]。間接法具有在線監(jiān)測的優(yōu)點(diǎn)，其主要問題是由于影響監(jiān)測結(jié)果的因素很多，監(jiān)測結(jié)果難以準(zhǔn)確反映刀具磨損的真實(shí)狀態(tài)。

利用圖像傳感和計(jì)算機(jī)圖像分析的檢測方法具有直接可視且非接觸的優(yōu)點(diǎn)，近年來已廣泛用于直接測量刀具狀況，如市場上多種品牌的二維視像工具顯微鏡和放大儀，也有價(jià)格高昂的多維調(diào)刀儀。這方面的研究一直持續(xù)不斷，如M.Sortino、遲輝、張悅[4～6]等人將刀具裝在旋轉(zhuǎn)實(shí)驗(yàn)臺上，用靜置相機(jī)拍攝旋轉(zhuǎn)刀具多幅圓周磨損區(qū)域圖像，由計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行濾波、二值化等處理，提取磨損區(qū)域輪廓，計(jì)算磨損值。但是這些研究僅限于在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行刀具離線檢測，未考慮機(jī)床在機(jī)刀具檢測條件，也缺乏實(shí)用圖像獲取與檢測軟件平臺。計(jì)時(shí)鳴等人嘗試過對切削過程中的切屑進(jìn)行視覺圖像監(jiān)測[7]，通過統(tǒng)計(jì)分析多幅圖像的切屑形態(tài)，建立基于切屑圖像特征估計(jì)刀具磨破損狀態(tài)的數(shù)學(xué)模型。這種方法雖為在線監(jiān)測，但是對于刀具磨破損狀態(tài)的識別屬于間接方式，其準(zhǔn)確性受到切削條件及切屑形態(tài)多變性等許多因素影響，而且不能適應(yīng)于旋轉(zhuǎn)刀具。

本文通過自行設(shè)計(jì)的一套在機(jī)刀具圖像獲取裝置，研究刀具磨損定量檢測軟件系統(tǒng)，主要介紹該系統(tǒng)軟件模塊組成、軟件方法和圖像獲取與圖像處理軟件的集成。該系統(tǒng)可檢測刀具特別是立銑刀等旋轉(zhuǎn)刀具多刃、多面的磨損狀況，定量計(jì)算出磨損值，保存檢測結(jié)果，在磨損量超過規(guī)定值時(shí)報(bào)警提示。

2 立銑刀磨損檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

基于機(jī)器視覺的立銑刀磨損檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

立銑刀磨損檢測系統(tǒng)由多維平移和轉(zhuǎn)動機(jī)械裝置、控制電路、照明光源、工業(yè)相機(jī)、圖像采集卡、PC機(jī)和軟件平臺組成。系統(tǒng)工作原理：由計(jì)算機(jī)程序和控制電路驅(qū)動機(jī)械裝置，攜帶工業(yè)相機(jī)和光源運(yùn)動到指定距離和方位，在適當(dāng)?shù)墓庹諚l件下，對立銑刀頭部攝取有一定光學(xué)放大倍率的清晰圖像，經(jīng)圖像采集卡輸入PC機(jī)進(jìn)行圖像處理和磨損量測量。

圖1 立銑刀磨損檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖

3 刀具圖像的獲取與處理

3.1 刀具磨損檢測流程

獲取刀具工作部位圖像后，通過自行編寫的軟件進(jìn)行圖像處理，然后對磨損區(qū)進(jìn)行定量測量。處理流程見圖2 。

圖2 刀具磨損檢測流程圖

3.2 圖像處理方法

由于環(huán)境干擾等原因，所采集的刀具工作部位圖像難免存在噪聲，所以首先對圖像用濾波法降噪。通過對各種濾波方法進(jìn)行比較，確定采用濾波效果比較好的中值濾波器。

接著對濾波降噪后的圖像進(jìn)行二值化處理。圖像二值化是將灰度圖像變成黑白二值圖像，其目的是從圖像中把目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域分開。二值化處理的關(guān)鍵是閾值的選取。刀具磨損通常是由于刀具頭部經(jīng)受了很高的切削溫度和切削力而產(chǎn)生，一般發(fā)生在前刀面、后刀面及其邊界，磨損區(qū)域表面形狀不規(guī)則。以刀具磨損區(qū)域?yàn)樽R別目標(biāo)，在適當(dāng)?shù)墓庹諚l件下，由于所攝取刀具表面圖像通常為灰色，其中磨損區(qū)表面因角度改變而對光照有不同反射，其圖像顏色相對較白。據(jù)此特點(diǎn)，采用整體閾值法合理選取閾值，對刀具圖像進(jìn)行二值化處理后可得到黑基底與白色磨損區(qū)的二值化圖形，從而識別出刀具磨損區(qū)域。但此時(shí)的二值化圖形還含有一些分散干擾噪聲點(diǎn)，需再經(jīng)一些數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法（主要有膨脹、收縮、清除孤立點(diǎn)、清除粒子和洞穴填充等操作），對二值化圖進(jìn)行二次處理，得到比較純凈的二值圖，才能對刀具磨損量進(jìn)行測量。圖3 為三刃立銑刀端面圖像在處理過程中各個(gè)環(huán)節(jié)顯示的實(shí)例。

圖3 三刃立銑刀圖像處理過程

3.3 磨損量測量

采集刀具圖像時(shí)記錄當(dāng)時(shí)的光學(xué)放大倍數(shù)，所得到的刀具圖像亦有確定的屏幕顯示分辨率。設(shè)圖像的像素尺寸為M×N，根據(jù)光學(xué)放大倍數(shù)，可計(jì)算標(biāo)定圖像上一個(gè)像素的實(shí)際面積S和邊長a×b。也可以通過對刀具圖像庫中基準(zhǔn)圖像的標(biāo)準(zhǔn)尺寸與當(dāng)前刀具圖像的像素比較，標(biāo)定出當(dāng)前圖像像素與實(shí)際尺寸的關(guān)系。然后對磨損區(qū)域進(jìn)行磨損量測量，如計(jì)算磨損面積和磨損帶寬度。

將計(jì)算結(jié)果與數(shù)據(jù)庫中的刀具磨鈍標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較，判斷是否超過磨損限度，如果超出則給出提示警報(bào)。最后把刀具磨損檢測信息存入數(shù)據(jù)庫。測量結(jié)果顯示面板如圖4所示。

4 圖像獲取與圖像處理軟件集成

本文搭建的刀具磨損測量軟件平臺由圖像采集模塊、圖像處理模塊、磨損測量模塊、數(shù)據(jù)庫模塊及機(jī)電控制模塊組成。圖像采集模塊實(shí)現(xiàn)圖像的實(shí)時(shí)采集與存儲；圖像處理模塊實(shí)現(xiàn)上文3.2節(jié)中所述的各環(huán)節(jié)刀具圖像處理；磨損測量模塊實(shí)現(xiàn)從處理后的刀具磨損區(qū)圖像中定量計(jì)算磨損值；數(shù)據(jù)庫負(fù)責(zé)刀具圖像信息管理；機(jī)電控制模塊控制相機(jī)和光源相對刀具目標(biāo)自動移動和定位以進(jìn)行圖像獲取。

圖4 磨損量測量結(jié)果顯示面板

本文利用Labview軟件在PC機(jī)上搭建刀具磨損測量軟件平臺。Labview自身功能強(qiáng)大，在測試與測量、過程控制與處理、科學(xué)研究和分析等方面有廣泛應(yīng)用。但是對于一些需要大量數(shù)據(jù)運(yùn)算處理的復(fù)雜應(yīng)用，Labview并不能很好地滿足系統(tǒng)對運(yùn)算速度方面的要求。Matlab具有強(qiáng)大的矩陣運(yùn)算和圖像處理功能，但其界面開發(fā)及流程控制的能力較差，且數(shù)據(jù)采集、網(wǎng)絡(luò)通信、硬件控制等方面比較繁瑣。本文利用Labview與Matlab混合編程，使其在功能上互補(bǔ)，發(fā)揮各自優(yōu)勢：機(jī)電控制、圖像采集、數(shù)據(jù)庫等模塊用Labview編程，圖像處理用Matlab編程。圖5為用Labview編制的刀具磨損檢測軟件平臺的用戶界面。

圖5 用Labview編制的刀具檢測軟件平臺界面

Labview提供了Matlab Script節(jié)點(diǎn)，但Matlab Script節(jié)點(diǎn)對輸入、輸出數(shù)據(jù)的類型有明確要求，只有Labview中的數(shù)據(jù)類型與Matlab中的數(shù)據(jù)類型相匹配，才能進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。位于Labview Function>>Mathematics>>Formula模板中的Matlab Script節(jié)點(diǎn)可以導(dǎo)入Matlab腳本[8]。圖6為Labview中使用Matlab Script 節(jié)點(diǎn)進(jìn)行圖像處理的程序框圖，可簡單方便地在Labview與Matlab所編模塊中實(shí)現(xiàn)類型相匹配的數(shù)據(jù)傳輸。

圖6 Labview調(diào)用Matlab Script進(jìn)行圖像處理

5 結(jié)束語

本文用 Matlab對所獲取的刀具圖像編制處理程序，包括對原始圖像的濾波處理，以減少噪聲干擾、改善圖質(zhì)；合理選取閾值對圖像進(jìn)行黑白二值化處理，從而識別出刀具磨損區(qū)域；適當(dāng)?shù)男螒B(tài)學(xué)處理，以凈化二值化圖形；通過刀具基準(zhǔn)圖像標(biāo)定檢測圖像，從而定量計(jì)算出被檢刀具磨損量。利用Labview軟件在PC機(jī)上建立的刀具磨損測量軟件平臺，采用基于Matlab Script節(jié)點(diǎn)的方法調(diào)用Matlab程序，實(shí)現(xiàn)了在機(jī)刀具的圖像采集、圖像處理、磨損測量、數(shù)據(jù)管理及硬件裝置機(jī)電控制的集成。

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