基于機器視覺的積屑瘤在機監測的實驗研究

王鵬飛，王中任，秦凱歌，向慶波，饒 佳

（湖北文理學院 機械與汽車工程學院，湖北 襄陽 441053）

進行機械加工時，由于切削用量及待加工材料等因素，會導致刀具積屑瘤的產生，使刀具的重要參數發生改變，對切削力、刀具壽命和工件表面品質有重要影響[1~3]。

目前關于刀具積屑瘤的研究，主要采用掃描電鏡和光學顯微鏡，這些都必須要在離線情況下才能進行試驗，不適合現代機床在線監測的需要[4]。

近年來，隨著計算機和機器視覺技術的發展，為積屑瘤的研究提供了新的手段[5]。

本文從實驗的角度，開展積屑瘤的在機監測的研究，通過CCD 相機采集粘附有積屑瘤的刀具圖像，并通過Matlab 圖像工具箱，進行處理和分析，探索積屑瘤的產生和發展變化的規律。

1 積屑瘤監測的機器視覺實驗

1.1 實驗原理

利用機器視覺，對停機狀態下的刀具進行圖像采集，利用Matlab 軟件對采集的圖像，使用圖像相減法，計算出積屑瘤的面積，從而分析其形成過程的規律。

1.2 實驗裝置與材料

實驗所用的裝置和材料如表1 所列。

表1 實驗裝置和材料

機器視覺系統，是由安裝在機床上的工業相機、鏡頭、照明系統、采集卡和PC 機組成。照明采用紅色光纖束光源，因為具有柔性的特點，所以方便與機床結合，可以突出照亮刀具本身，與背景形成鮮明對比，便于后面的圖像處理。

同時，通過在攝像機支架與機床導軌接觸面間放置橡膠墊，達到減震的效果，以免減少機床振動對視覺系統的影響和破壞。圖1 所示為檢測系統的總體示意圖。

圖1 積屑瘤監測裝置示意圖

圖2 為機構的現場照片。

圖2 機構現場照片

1.3 實驗步驟

假定積屑瘤的形成規律未知，在正式的視覺實驗之前，需要目測觀測積屑瘤的形成規律，以選擇最合適的圖像采集頻率。然后，再使用適當的采集頻率，采集序列圖像。由于積削瘤常在中低速的大深度切削，因此將車床轉速、每轉進給量和背吃刀量分別定為240 r/m in、0.22 mm/r 和1 mm。

（1）目測估計。將車床的切削用量設定為：主軸轉速240 r/min、每轉進給量0.22 mm/r、背吃刀量1 mm，打開車床開始切削工件，目測積屑瘤的形成，記錄下數據，發現在1 m in 20 s 左右，積屑瘤開始產生，隨后繼續增大，在10 min 左右達到最大，隨后開始逐漸減小，在15 min 左右時，積屑瘤面積幾乎為零。根據這樣的記錄，將圖像采集頻率時間間隔定為75 s。

（2）正式采集。采用上述切削用量，打開機床之前，先對刀具進行一次拍攝，作為圖像相減法的初始基準圖片，打開機床開始拍攝，每隔75 s 對刀具進行一次采集，直至最后一次采集圖像上不存在積屑瘤為止。

（3）數據處理。使用Matlab 軟件，對已經采集的圖片進行分析，得出積屑瘤的面積，記錄下數據，分析實驗結果。

1.4 實驗結果

圖3（a）、（b）、（c）、（d）、（e）、（f）分別為初始刀具圖像和切削第150 s、300 s、450 s、600 s、750 s 后的圖像。

圖3 在試驗中采集的一系列圖像

2 積屑瘤變化規律的定量分析

2.1 定量數據整理

使用Matalb 軟件進行圖像相減法處理所采集的圖片，可得到積屑瘤的面積與時間關系，如表2 所示，并繪制出函數坐標圖像如圖4。其中時間單位為s，面積單位為像素。

2.2 數據分析

在0～300 s 內積屑瘤的面積緩慢的增大，其平均增長速率為0.26 像素/s。300～325 s 左右，圖像有些微微的波動，波動結束后，又以很大的增長速率增大，其平均增長速率為0.84 像素/s，在600 s 左右時，積屑瘤的面積到達頂峰，面積約為239 像素。

表2 積削瘤面積與時間的對應關系

圖4 積削瘤面積隨時間變化的圖像

隨后積屑瘤的面積開始以很大的速率減小，其平均速率約為0.69 像素/s，這可能與切削溫度升高后。在825 s 左右時遇見拐點，速率降低約為0.31 像素/s。最終積屑瘤的面積在1 050 s 左右時降為零。

3 結束語

本文開展了采用機器視覺系統在機監控積屑瘤的實驗。研究結果表明，采用機器視覺方法，可以方便地拍攝到積屑瘤的圖像，并可以定量地研究其變化規律。在照明技術以及機床的隔振技術方面，也有必要改進，以提高圖像的品質和定量分析的準確性。

[1] 鄭文虎，齊海生. 積屑瘤對精加工的影響[J]. 機械工人（冷加工），2006，（4）：43-44.

[2] 劉志兵，王西彬. 積屑瘤狀態對微細切削表面輪廓特征的影響[J].光學精密工程，2011，，(1)：90-96.

[3] 湯銘權，萬迪慧，毛善峰. 積屑瘤的穩定性與隨機性[J]. 機械科學與技術，1992，（3）：2-8.

[4] 陳永浩. 積屑瘤問題研究[J]. 華中理工大學學報，1993，21（6）：121-126.

[5] H H Shahabi & M M Ratnam. In-cycle Detection of Built-up Edge(BUE)from 2-D Images of Cutting Tools Using Machine Vision[J].Int J Adv Manuf Technol，2010，（46）：1179-1189.