（机械电子工程专业论文）基于图像几何形态与纹理分析的刀具磨损状态监测技术的研究.pdf

基于图像几何形态与纹理分析 y 5 3 8 8 的刀具磨损状态监测技术的研究 摘要 r f 刀具状态检测方法町分为直接法和间接法，直接法直接测量刀具 l 磨损量的大小，而问接法则测量切削过程中与刀具磨损有较强内在联 系的某种参黾，根据其变化并通过一定的标定关系来检测刀具的磨损 状态。目前的研究主要集中在间接法，对直接法的研究比较少。基于 图像处理技术和计算机视觉的直接法有较高的研究价值和较好的应 用前景降文以图像处理理论为基础，以车刀的主后刀面为监测对象， 系统研究了应用图像几何形态与纹理分析技术的刀具磨损状态直接 监测方法，给出了相应的监测原理，并提出了一些新的算法。本论文 各章内容简述如下： 第一章阐述了刀具状态监测的重要性及其发展现状，并对各类 刀具状态的监测方法进行了比较，阐明了基于图像几何形态与纹理分 析的刀具磨损状态监测技术的优点。之后，提出了本论文的研究目的 和内容，最后，说明了本论文的主要贡献。 第二章对刀具磨损表面特征进行了分析，阐明了选择刀具后刀 面作为监测对象的合理性。 第三章对所摄取的刀具后刀面磨损前后的图像进行几何形态分 析，提出了基于平均距离和马氏距离的刀具状态识别方法，并验证了 它们的有效性。 第四章对刀具后刀面磨损前后的图像进行纹理学分析，提出采 用灰度共生矩阵、自相关函数特征和傅立叶特征进行刀具磨损状态分 析，并筛选出了适合刀具磨损状态识别的特征参数。 第五章首先应用动态规划方法对以平均距离进行刀具磨损状态 监测的算法序列进行优化，试验证明优化结果对光学系统失真引起的 _ _ _ _ _ _ - - - 一 图像质量下降不敏感，提高了监测系统的适应性。然后对刀具状态监 测方法进行了综合评价。 第六章论述本论文的主要结论及有待进一步探讨的问题。 关键词：刀具磨损，状态监测，几何形态，纹理 v v i i 塑垩三些盔兰堡：! 堂垡堡兰二一 r e s e a r c h o nt e c h n i q u e so fc u t t i n g t o o l w e a rc o n d i t i o nm o n i t o r i n g b a s e do ng e o m e t r i c a l s h a p ea n dt e x t u r e a n a l y s i so ft o o lw e a r i m a g e s a b s t r a c t p r i n c i p a l l y t o o lw e a rm o n i t o r i n gs y s t e mc a nb ec l a s s i f i e di n t ot w og r o u p s ， w h e t h e ri ft h e ym e a s u r et o o lw e a rd i r e c t l ya tt h ec u t t i n ge d g eo ft h ew o r nt o o l ( d i r e c t m e a s u r e m e n tt e c h n i q u e s ) o ri ft h em e a s u r e dp a r a m e t e r so fs i g n a l so ft h ec u t t i n g p r o c e s sa l l o w t od r a wc o n c l u s i o nu p o nt h ed e g r e eo ft o o lw e a r ( i n d i r e c tm e a s u r e m e n t t e c h n i q u e s ) n o wm a n y e f f o r t sa r em a d ei nt h ef i e l do fi n d i r e c tt e c h n i q u e sa n dm a d e f e wi nt h ed i r e c tf i e l d b u tt h ed i r e c tt e c h n i q u e sb a s e do nt h ei m a g ep r o c e s s i n ga n d c o m p u t e r v i s i o nh a sb e t t e rs t u d yv a l u ea n df o r e g r o u n d t l l i sp a p e rd i s c u s s e so u rw o r k o ni m a g e g e o m e t r i cs h a p ea n d t e x t u r eg e n e r a t e df r o mt h ef l a n kf a c ea n di n v e s t i g a t e s t h er e l a t i o nb e t w e e nt h ef l a n kw e a ra n dt h ei m a g e g e o m e t r i cs h a p ea n dt e x t u r e t h e p a p e rg i v e st h ed e t e c t i n gp r i n c i p l ea n dm e t h o d ，a l s op r o v i d e ss o l v en e wa l g o r i t h m s t h em a i ni d e a si ne v e r yc h a p t e ri sf o l l o w i n g ： t h ef i r s t c h a p t e re x p o u n d st h es i g n i f i c a n c e o fc u t t i n gt o o ld e t e c t i o na n di t s a c t u a l i t yf i r s t l ya n dt h e nc o m p a r e st h e d e t e c t i o nm e t h o d so ft 0 0 1c o n d i t i o n a f i e r t h e s e ，t h er e s e a r c ha i m sa n dc o n t e n t sa r ep r o p o s e d f i m l l y ，t h em a i ni n n o v a t i o n so f t h ed i s s e r t a t i o na r ep u tf o r w a r d t h es e c o n dc h a p t e ra n a l y z e s 血ec h a r a c t e r so f t o o l sw e a r i n gs i l l f a c e i ti st h eg i s t t h a tw es e l e c tt h ef l a n kf a c ea st h ed e t e c t i n go b j e c t t h et h i r dc h a p t e ra n a l y z e st h eg e o m e t r ys h a p eo ff l a n kf a c et h a ti sw e a r e do rn o t w e a r e df i r s t l y , a n dt h e nt h ed e t e c t i o nm e t h o do ft o o lc o n d i t i o nb a s e do na v e r a g e d i s t a n c eo rm a h a l a n o b i sd i s t a n c ei sp u tf o r w a r d t h ev a l i d i t yo ft h e s em e t h o d si s t e s t e da l s o t h ef o u r t hc h a p t e ra n a l y z e st h et e x t u r ec h a r a c t e r i s t i co ff l a n kf a c et h a ti sw e a r e d o rn o tw e a r e df i r s t l y , t h e nt h eg r a yc o o c c h i t e n c em a t r i x a u t o c o r r e l a t i o nf u n c t i o n c h a r a c t e r i s t i ca n df o u r i e rc h a r a c t e r i s t i ca r ea d o p t e dt oa n a l y z et h et o o lc o n d i t i o na n d s o m ec h a r a c t e r i s t i c sa r es e l e c t e df r o mt h e mt od e t e c tt h et 0 0 1c o n d i t i o n t h ef i f t hc h a p t e ra p p l i e st h ed y n a m i cp r o g r a m m i n gc h a i nm e t h o dt oo p t i m i z e t h ea l g o r i t h ms e r i a l s t h ee x a m i n a t i o np r o v et h er e s u l to f o p t i m i z ei s n ts e n s i t i v i t yt o t h ed e c l i n eo f i m a g eq u a l i t yc a u s e db yt h ed i s t o r t i o no fo p t i c ss y s t e m n l i si m p r o v e s t h ea d a p t a b i l i t yo f t h e d e t e c t i n gs y s t e m s y n t h e s i so p i n i o no f a n a l y s i si sg i v e na tl a s t 1 1 1 a b a s t r a c t t h es i x t hc h a p t e rs u m m a r i z e st h em a i nf r u i t sa n dc o n c l u s i o ni nt h ed i s s e r t a t i o n a n d p r o s p e c t st h ef u t u r eo f t h er e s e a r c h k e yw o r d s ：t o o l w e a r ，s t a t ed e t e c t i o n ，g e o m e t r ys h a p e ，t e x t u r e 浙江工业大学硕士学位论史 第一章绪论 【内容提要】本章首先阐述了刀具状态监测的重要性及其发展现状，然后对刀具状 态的监测方法进行了比较研究，阐明了基于图像几何形态与纹理分析的刀具磨损 状态监测技术的优点，最后简述了本文的研究目的、主要内容和做出的主要贡献。 1 1 刀具状态监测技术的重要性 随着生产自动化程度的提高，特别是柔性制造系统( f m s ) 技术的出现，人们 越来越重视对加工过程的在线监测。刀具破损在线监测是最早提出的研究方向。 破损是刀具的主要失效形式，特别是脆性较大的刀具( 如硬质合金、陶瓷刀具等) 进行断续切削或者切削难加工材料时更是如此。通过刀具破损的在线识别可不同 程度上降低或避免由此引起的损失，如工件报废、机床损害等。现在，许多刀具 破损监测方法已经成功应用于生产中。后来人们又将目光放在刀具磨损的监测上。 在切削过程中，刀具的磨损在所难免。刀具磨损是一个渐进的过程，变化较缓慢， 在常规的机床加工时，工人可以根据机床的振动或噪声及切削情况等估计刀具磨 损程度；在自动化加工过程中，则需要系统能够自动判断刀具的磨损程度并及时 换刀，以避免由于刀具磨损量过大造成的加工质量下降或其他损失。由于刀具的 破损、磨损影响整个加工过程，所以通过对刀具状态变化的监测可了解加工过程 中其他因素的变化，如加工质量( 工件表面粗糙度、形状位置精度等) 、机床状态 ( 如机床的振动) 等。因此，刀具监测系统的应用不只局限于刀具，可向更宽的 范围拓展。在现代制造技术中，生产自动化程度、加工精度越来越高，难加工材 料和新材料越来越多，零件的形状越来越复杂，刀具破损、磨损的在线监测及通 过刀具监测来控制其他过程因素具有重要意义。 金属切削加工是最重要的继续制造方法。在这些加工过程中，不能通过基本切 削参数( 刀具几何参数、切削用量等) 很精确预测切削加工的状态( 切削形式、 刀具寿命等) 。刀具寿命和状态对加工的经济性和工件质量有很大的影响。在金属 切削加工的过程中，刀具的磨、破损如未能及时的发现，会导致切削过程的中断， 引起工件的报废、机床损坏、甚至整个f m s 停止运行，造成很大的经济损失。虽 然刀具寿命管理可以防止刀具的磨损和破损，但因为刀具寿命的随机性，其寿命 极限估计往往过于保守，以致大部分刀具未能充分利用。在无人化加工系统中， 这将意味着换刀次数和刀具费用的增加。因此，机加工过程中，定量、定时地掌 握刀具工况，检测与诊断刀具磨损、崩刃等损伤故障，对于延长机床设备无故障 运行，提高产品质量非常重要。 第一章绪论 1 2 刀具状态监测技术的发展概况 自7 0 年代以来，国内外学者对精密高效加工刀具的监测理论和系统进行了大 量的研究。刀具的磨损是逐步发生的，而刀具的破损是突然发生的。为此，需要 具有以下性能的传感器和监测系统“1 5 j ： ( 1 ) 能发出清晰可靠的信号； ( 2 ) 能灵敏地反映刀具逐渐磨损的情况； ( 3 ) 对刀具破损能作出迅速响应； ( 4 ) 能灵活地用于不同加工工序； ( 5 ) 不干涉切削过程； ( 6 ) 可以在车间环境下使用，成本低，安全可靠； ( 7 ) 能提供与机床控制系统相联接的信号。 国外于7 0 年代末就己开发与研制出了用于刀具状态监测用的传感器件。传感 器在刀具损伤监测中的作用是，通过间接方式测量反映刀具磨损、破损等各种影 响程度的参量，如切削力、振动、声响、热和扭矩等，将上述参量转换为电信号 输入计算机处理。7 0 年代末至8 0 年代初，日本、德国生产的n c 机床颇引人注目， 在配置适应性控制系统的同时，也设置了带传感器的刀具检测及监控系统，可实 时地监测刀具的损伤情况，及时发出信息，防止因刀具失效引起的工件报废和机 床故障。据称，该系统可避免7 5 以上的故障，增加有效工时，节省3 0 以上的 加工费用，提高切削效率2 0 以上。 9 0 年代以来，刀具损伤监测及故障诊断技术在高性能微机监测等新技术的推 动下，获得进一步发展，其准确性、可靠性、实用性得到进一步提高；刀具损伤 监测用传感器在集成化、数字化及智能化方面取得了新的进展；刀具传感器的品 种、规格、用途、测试方法有新的发展；价格有所降低，从而在机械加工方面开 拓了新的应用领域。 1 3 刀具状态的监测方法 传统上将刀具状态监测方法分为直接监测法和间接监测法。直接法是通过一 定的测量手段来确定刀具材料在体积上或重量上的减少，并通过一定的数学模型 来确定刀具的磨损或破损状态卧【8 】o 由于直接法是直接检测刀刃的形状、位置等参 量，一般只能离线测量。例如： ( 1 ) 检测刀具的切削刃是否己磨损： ( 2 ) 检测刀具的切削刃位置。 常用的方法有光学扫描法、接触电阻测量法和计算机视觉法。 间接法则是测量切削过程中与刀具磨损或破损有较强内在联系的某一种或者 几种参量，或测量某种物理现象，根据其变化并通过一定的标定关系来检测刀具 浙江工业大学颂l 学位论文 的磨损或破损状态【9 l 。许多可测量的参数能够指出刀具磨损或破损，例如： ( 1 ) 切削力的突然增加或消失，表明切削己破坏； ( 2 ) 切削温度的突然升高或降低也可表征刀具已磨损或破损； ( 3 ) 主轴功率( 或扭矩) 和进给驱动力的增加或降低； ( 4 ) 切削时刀具发出的异常声音： ( 5 ) 工件尺寸的突然变化； ( 6 ) 机床的突然振动； ( 7 ) 工件表面粗糙度的变化； ( 8 ) 工件刀具之间电阻值的变化。 间接法可以使用以上多种检测参量，但考虑到信号获取方式、灵敏度、抗干 扰性及使用条件的限制，目前在实际使用中较常见的是切削力、主电机负荷及声 发射监测信号法。 为了与本文的研究进行对比，我们将这些检测方法按照基于图像的方法和非 图像的方法进行分类。 1 3 1 非图像监测法及其局限性 1 非图像监测方法1 1 0 l 【1 3 i ( 1 ) 基于切削力的监测方法 切削力变化是切削过程中与刀具磨、破损状态最为密切相关的种物理现象。 采用切削力作为检测信号，具有拾取容易，反应迅速、灵敏等优点，是在线方法 中研究较多、很有希望突破的一种方法，所以是加工中心和f m s 中测量刀具破损 的常用方法。 基于切削力的监测方法，采用的监测数据主要有切削分力，切自0 分力比，动 态切削力的频谱和相关函数等。当刀具破损时，切削力变化敏感。当刀具破损较 小时，刀具切削刃不锋利，使切削力增强：当产生崩刃或断刀时，切削深度减少 或没有，使切削力剧减。在监测切削力时，在x 、y 、z 三个方向上同时对f x 、f y 、 f z 三个分力进行测量，依靠装在每个电机上的伺服放大器测量出进给电机和主轴 电机的电流变化，并把电流变化传给力阀，在显示器上读出被测量的力，从而判 断刀其是否破损。 ( 2 ) 基于切削功率( 或扭矩) 的监测方法 该方法是通过测定主轴负荷功率或电流电压相位差及电流波形变化等来确定 切削过程中刀具是否破损。 ( 3 ) 基于工件尺寸的监测方法 金属切削时，刀刃的磨损会引起工件尺寸的相应变化。因此，通过测量工件 尺寸或孔径尺寸，就可以知道刀具磨损情况。 ( 4 ) 基于切削温度的监测方法 在一般切削条件下，刀具磨损时，切削力增大，因此刀刃部产生的温度也将 第一章绪论 增加。刀具最后失效时以温度的迅速升高来判断。 ( 5 ) 基于振动频率的监测方法 刀具在切削过程中，工件与磨损的刀刃部侧面摩擦，会产生不同频率的振动。 对这种振动进行监测，即能监测出刀具后面的磨损程度。 ( 6 ) 声发射( a e ) 法 声发生技术用于监测刀具的磨、破损是近年来声发射在无损检测领域方面新 丌辟的一个应用领域。其原理是当固体材料在发生变形、断裂和相变时会引起应 变能的迅速释放，声反射就是随之产生的弹性应力波。当刀具破损时可检测到幅 值较高的a e 信号。 ( 7 ) 基于工件表面粗糙度的监测方法 随着刀具磨损程度的增加或破损的发生，工件已加工表面的粗糙度将呈增大 趋势，据此可间接评价出刀具的磨损或破损状况。 2 非图像监测法的局限性 在很多场合下都使用间接法进行刀具状态的自动监测。它们都基于对切削过 程中的典型信号的分析，具有刀具磨损程度标示器。通常这些刀具状态监测系统 都基于最优切削过程的参考信号与实际切削过程的信号的比较。一旦实际信号被 改变超过阈值，就发出报警以停止切削过程并要求换刀。所以，这些系统仅用于 大批量生产的刀具状态监测，那里相同的切削操作被重复多次。 多数研究者认为，声发射技术是一种较有前途并具有工业应用潜力的监控方 法。此外，测力轴承( f o r c e m o n i t o r i n gb a r i n g ) 作为一种测量机床主轴受力情况 的新型测量传感器正日益受到重视。测力轴承监控系统能根据切削力及频谱能量 的变化，有效地监控刀具磨损和破损情况。 但是，目前由于种种原因，大多监控法尚不能完全满足工程实际的需要。从 非图像方法来看 1 4 1 15 1 ：声发射监控法的不同工艺系统互换性较差，而且声发射传 感器的定位安装也存在一定的困难安装在刀具或工件上，虽然对信号采集有 利，但实际应用存在困难，而如果安装在主轴上或冷却液喷管中，信号则会有一 定的衰减；振动传感器的监控位置选择也较困难，其理想的安装位置是加工工件 的垂直表面，但在实际加工过程中却同样难以实现；利用电流传感器，检测伺服 系统的电流或者功率是一种常用的刀具检测方法，对刀具的破损检测比较有效， 对刀具磨损检测则有一定困难；同位素监测法有害健康；电阻监测法需在刀具上 印制金属膜电阻，标定和使用都不方便；工件尺寸监测方法的结果受工件热膨涨 和刀具运动误差的影响；其它的一些方法，诸如超声波、切削力、磁场、振动、 温度、应力应变等也存在传感器安装须对刀具、刀架或机床进行改动，且换刀后 需进行传感器标定，以及传感器信号传输电缆与机床原有自动换刀系统不能协调 匹配，受轴承、润滑油、连接环节等中间因素的影响，鲁棒性差，评价基准随加 工速度、进给量、材料和刀具型号等因素变化需不断修正等问题，它们也是影响 4 浙江工业大学硕士学位论文 实际应用的重要原因。 此外，间接的刀具状态监测方法复杂，使用不方便。实际上，从没有受到干 扰的切削过程获取一个合适的参考信号需要大量的工作和较高的技能。曾经获得 了恰当的参考信号，当应用到工业实际中时，由于工作条件或加工要求的变化， 又会出现另外的问题。由于所获得的参考信号是对应特定机床类型和实际切削参 数的某种映射，当修改了n c 程序或者使用不同的刀具进行切削时，这些参考信号 将不能继续使用。 间接测量技术的一个更糟糕的问题是，当工件的几何形状没有确定时，即使 要测量刀具折断这样严重的加工故障也是十分困难的，特别是在钻削加工中。例 如，每当切削刃从钻孔处移到工件的实心金属部分时，都会产生一个尖峰信号， 很难把该尖峰信号与标示刀具折断的信号区别开。 1 3 2 图像监测法及其优点【1 6 】刚 这是一种基于计算机视觉原理和图像处理技术、采用光电技术来检测刀具磨 损量的方法。一个典型的方案是用一束激光将刀具照亮，利用摄像头获取刀具磨 损带的图像，并借助图像处理技术进行分析。试验结果表明该方法能在1 7 秒的处 理时间内精确测量到0 1 m m 的刀具磨损量。 作为一种直接测量方法，图像监测方法可以避开非图像监测方法所不得不面 临的问题。非图像方法的测量原理很大程度上取决于被测参数与刀具状态之间的 相关程度。被测参数常常会受到非磨损现象的很大影响，这种情况在测量切削力 时会出现，而在大多数加工刀具状态监测系统中需要测量切削力。刀具磨损只会 在很小的程度上引起切削力的变化，而切削力的变化却会大大地影响切削数据的 变化。 用图像测量方法不仅能够完全避免这些问题，而且还具有许多突出的优点。 这种检测是非接触性的，并且非常迅速。所用时间只是刀具进入和离开测量位置 所需要的时间加上拍摄一幅或者多幅照片所需的时间。使用这种技术有可能建立 更完善的刀具几何形状测量系统，可以不需要人工调节而测量不同种类的刀具。 另外，图像监测法还提供了不能从其他的检测元件得到的额外的磨损数据，如有 缺口的刀具区，刀具磨损区等。但目前使用的计算机视觉检测系统仅能对刀具的 磨损进行有限的测量，如测量刀具上的某些部分。当然，直接测量从原理上就是 间断性的测量，只能在刀具脱开切削时进行。 1 3 3 非图像监测法与图像监测法的比较评价1 2 1 】 2 5 】 迄今为止的讨论阐明在实际的切削车间里应用间接刀具状态监测方法可能出 现的一些问题。除此之外，它们还有一些缺点，这些缺点与间接监测原理的物理 特性有关： 1 监测的结果依赖于检测量( 如力或力矩) 和期望的结果( 如磨损区域大小) 之间的相互关系性。 第一章绪论 2 间接法不如直接法敏感，因为所分析的过程信号通常是多个切削刃工作汇 总的结果。 直接法与它是不同的，如使用计算机视觉技术的光电子刀具状态检测法，它 对单独的切削刃是单独测量的。尽管这增加了检测的时间，但并没有很大的关系， 因为直接法是在刀具工作之间进行检测的，例如当刀具被存储进刀具箱时或在刀 具加工的回程中，所以时间限制不是关键。直接法的另一个优点是测量的结果不 受实际切削方法和切削参数的影响。 由于间接法的低敏感性，在加工信号中，只有变幅较大的信号才能被可靠地 检测出来，所以间接法的主要目标是用于检测刀具的严重性能不良，例如破裂。 它检测刀具磨损的能力不强。它与光学方法的不同点如下： 首先，直接的光学测量技术允许精确地测量刀具的磨损量。例如，当摄取了5 5 m m 2 区域的图像到c c d 照相机( 在通常情况下，对于多数的应用这是足够的) ， 在图像内就能够提供l o u m 的分辨率。在图1 1 中给出一个例子。 图1 1 ：在1 0 0 u m 尺度内的屙刀面磨损 其次，由于刀具磨损形式呈现较大的变化，直接的光学检测法能够把它们分 成几种典型的磨损形式。原始的灰度图像和从图像中提取的磨损区域的轮廓被以 数字信号的形式存储在计算机内，可以从它计算所有的不同的参数。这有助于更 好地对刀具磨损的不同形式进行分类，并且可以估计刀具的剩余寿命。 1 4 基于图像几何形态与纹理分析的刀具磨损状态监测技术的现状 刀具磨损形式主要有后刀面磨损，前刀面磨损和刀具破损。很多学者在这个 领域内进行了大量的研究工作。 1 4 1 国外基于图像几何形态与纹理分析的刀具状态监测技术概况【2 1 】 2 6 】口o 】 1 后刀面磨损 第一个尝试利用图像处理及视觉系统进行刀具状态检测的人是m a t s u s h i m a 等 ( 1 9 7 9 ) 。在每次更换刀具的时候，使用t v 照相机检测切削刀具。使用从强度 直方图人工选择的闽值把灰度图转换为二值图。直接从二值图像计算后刀面磨损 宽度，通过计算在后刀面磨损方向的图像元素的数量来实现磨损状态的判断。由 于磨损区域表面纹理的不规则性，反射光的强度在整个磨损区域内变化，因而， 使用全局阈值通常会生成包含图像磨损区域内的离散的黑象素的二值图像，这将 浙江工业大学硕十学位论文 导致错误的结果。 为了发展适用于后刀面磨损的循环检测的视觉检测元件，c u p p i n i 等( 1 9 8 6 ) 改进了测量技术。将装有必要的光学器件的t v 照相机安装在机床上，当切削暂停 时，获取由光导纤维束照明的切削刀具的图像。使用三个不同的分割算法进行图 像分割。但他没有标定测量装置以提供精确的测量单位，在所使用的分割技术之 间也没有进行比较。 l e e 等( 1 9 8 6 ) 研究了使用基于v i c o m 图像分析系统的综合性方法。刀具放 在装有摄像机的显微镜下，使用专门设计的固定设备进行处理。刀具磨损图像的 处理分二步进行。首先，使用对比度拉伸算法增强图像，然后，使用交互性的分 割程序从背景中勾画磨损区域的轮廓。通过推导出的一些参数，尝试提供对后刀 面磨损现象的较完整的描述。但是，交互性分割算法限制了这项技术在自动化场 合使用。 在提高系统性能方面，可控的照明技术是一个关键因素。e g i u s t i ，m s a n t o c h i 和 f t a m u s s i 发展了用于切削刀具磨损循环检测的光导纤维检测元件。采用两种不同 的光源布置和一个照相机记录前刀面和后刀面的磨损图像。对于前刀面磨损，使 用漫射光源。前刀面磨损图像的分割通过1 0 象素宽的条完成。对于每一个条，通 过确定磨损和未磨损区域的平均灰度来选择阈值。检测元件只被很小的修改就可 以用在处于不同工作条件下的多种机床。 j e o n 和k i m ( 1 9 8 8 ) 研究了使用相干光源的另一种方法。切削刀具的尖端由 激光束照明，反射帧面由垂直于后刀面的照相机摄取。图像处理步骤的序列包括 二值图像去噪声及生成磨损区域的轮廓。系统的精度在o 1 m m 之内。较小的照明 区域限制了从每一图像帧获得的信息数量。较高的处理速度( 1 7 s ) 使检测元件可 以用于在线监测。 p e d e r s e n ( 1 9 9 0 ) 研究了把视觉检测元件用于在线监测后刀面磨损的可能性。 照相机和照明源安装在v d f b o e h r i n g e rp n e4 8 0 六角车床上。使用由平滑直方图 决定的闽值勾画出后刀面磨损区域。系统的处理结果遵守传统的三阶段模式( 初 期磨损，稳定磨损，剧烈磨损) 。由于刀具其他部分的虚假反射，观察到后刀面磨 损宽度有较大的变化。从灰度直方图选择阈值及镜头不能复制对比度的尖锐变化 限制了测量系统的精度。 j j p a r k 和a g u i s o y 利用可调节的观测仪，基于后刀面磨损模式的观测技 术和递归最小平方参数估计算法的组合测量后刀面磨损。由于照相机分辨率的限 制，只有磨损区域的中央部分可以被摄取。在阈值处理后，磨损区域的顶部和底 部之间的距离作为磨损的宽度。从试验结果可以得出，在不变的切削条件及变化 的切削条件下，这种一体化的方法能够较好地实现检测目的。 t e s h i m a 等( 1 9 9 3 ) 是首先将视觉检测元件与神经网络结合对刀具寿命进行预 测的学者。前后刀面的磨损状态与切削条件一起输入3 层神经网络分类器，它预 第一章绪论 测刀具的剩余寿命和磨损类型。重点放在神经网络处理方面而不是刀具磨损评价 上。 倾角图像也被用于确定后刀面磨损。后刀面的磨损量由变形数据和锐利刀具 几何形状数据确定。该方法提供沿切削刃方向的完整的后刀面磨损图。但是，它 的精度取决于相关位置的精确度和刀具关于照相机的位置是否能够实现。 检测元件自适应机器有限公司已经开发出一种商业用途的光学刀具状态检测 元件。它由d u 等( 1 9 9 3 ) 使用以监视刀具磨损。在一个适合机床使用的完全密封 的车间内提供检测元件和照明源。通过把在嵌入新刀具时获得的刀具轮廓曲线的 标准模板与每一次切削后获得的刀具轮廓曲线比较来确定刀具的状态。对于刀具 尖端及相关位置有污垢存在的情况，刀具轮廓曲线根据标准刀具轮廓曲线标定。 从这两个轮廓衍生大量的描绘刀具磨损状态的参数。在提取精确的磨损信息时， 当前轮廓曲线关于标准轮廓曲线的位置是至关重要的。 d c d o g u m a n a m ，h r a a f a t 和s m t a b o u n 使用双通道分割程序识别和标注在后 刀面磨损区域内三种纹理上截然不同的区域。在学习阶段，摄取几种刀具在不同 照明条件下的图像并为每一区域分配灰度范围。使用h o u g h 变换识别刀具尖端， 它通过把图像点转换到参数空间的直线和圆弧去识别图像中的直线和圆弧。使用 两种不同的工件材料做试验可以发现磨损区域的形状是随材料而定的。为了获得 较好的磨损区域的分割效果，通过学习选择阈值是非常重要的。 tp f e i f e r * 和l w i e g e r s 提出了一种自动优化切削刀具图像的新技术，它能够可 靠地提取刀具磨损区域的轮廓。 2 刀具月牙洼磨损 由于月牙沣磨损仅在一定的切削条件下是占优势的，在这个领域内进行的研 究还比较少。l e e 等( 1 9 8 6 ) 是最早使用图像处理及视觉系统去研究月牙洼磨损 增长的学者。基于刀具的前角，软件在前刀面和后刀面图像之间进行识别。六个 参数，包括前端平均半径和有缺口的区域，都从月牙洼磨损图形特性衍生。与在 后刀面磨损中指出的一样，交互性分割限制了它在自动化环境中的使用。 g i u s t i ( 1 9 8 7 ) 提出了一种更复杂的试验配置方法记录月牙洼磨损图像。激光 束经过衍射光栅，合成的干涉条纹投射到刀具的倾角面上。条纹的偏转标示倾角 面上的变形量，如月牙洼磨损。这种布置在提供月牙洼磨损的3 维视图很有优势， 但是，照明条件的控制要求额外的硬件复杂性。 3 刀具破损 切削刀具嵌入物的破损是刀具失效的主要形式之一。对于先进原料制成的刀 具大约有四分之一以上的失效是由嵌入物破损引起的。为了使检测元件能够成功 地检测到刀具的破损，它要能够在不同的切削条件下工作，并且输出量应该是唯 一可辨识的。尽管机器视觉比较适合解决这类问题，但也只有很少的系统被使用。 浙江工业大学硕士学位论文 m a t s u s h i m a 等( 1 9 7 9 ) 通过跟踪切削刀具二值图像的切削刃检测刀具的破损 和变形。如果较大的变化连续出现在3 个以上的图像元素范围内，则切削刃的破 损就被识别出来。同样，当原始的切削刃与实际的切削刃之间的差异超过一定值 时，变形就被检测到。其他工序不规则性的存在( 硬质点，切屑缠绕) 或者最佳 闽值的错误选择都会导致刀具破损的不精确预测。 c u p p i n i 等( 1 9 8 6 ) 指出刀具破损将导致那些与常规磨损动态特性矛盾的图像 部分的丢失。所以切削工序前后的刀具模板的比较将揭示任何刀具破损的出现。 模板的精确匹配取决于在两种情形下刀具和照相机各自的位置是否在同一个地 方。 o g u a m a n a m 等( 1 9 9 4 ) 通过计算最近的刀具边缘点与刀具尖端的差并把它与 预置的闽值进行比较来确定刀具是否破损。如果超过了阈值就认为刀具已经破损。 闽值从对锐利刀具的系列测试而得到。闽值的设置要能够容纳允许的刀具尖端圆 度和非圆误差。选择恰当的破损闽值是非常重要的，如果破损的刀具被误认为是 合格的刀具，则有可能导致灾难性的结果。 1 4 2 国内基于图像几何形态与纹理分析的刀具状态监测技术概况【3 l 】- 1 3 3 1 随着国外对基于图像处理及计算机视觉的刀具状态检测技术的日益重视，国 内在这个领域也开展了初步的研究工作。刘伟、许祖德( 1 9 9 0 ) 在数控机床上应 用大截面光导纤维传象束和工业摄像机将刀具磨损图像输入监视器，并利用图像 采集卡将图像转换成数字图像存入微机，经软件处理，从而实现刀具磨损检测。 梅安华、王箐蕙( 1 9 9 3 ) 采用光电摄像器件显微镜与p c 计算机构成的机器视觉系 统检测刀具后刀面上磨损带的影像信息。 1 5 本文的研究目的和主要内容 综上所述，基于图像几何形态与纹理分析的图像法在刀具状态检测中具有不 可忽视的优点。目前，国内在这一领域的研究工作还比较少，与国际水平相比还 有很大的差距，本文所做的研究旨在充分发挥基于图像几何形态与纹理分析的图 像法在刀具磨损状态监测中的作用，提高竞争水平。由于在经济加工条件下，刀 具后刀面磨损量是影响刀具耐用度的主要因素，在研究单级制造系统的刀具耐用 度问题时，一般都选择后刀面磨损值v b 作为确定刀具耐用度的依据，经过本文的 分析，也确认选择后刀面磨损值v b 作为确定刀具耐用度的依据是具有代表性的。 因此，本文选择刀具的主后刀面为研究对象，研究基于图像几何形态与纹理分析 来检测金属切削刀具磨损状态的基本原理和实现方法，为实现制造系统中的刀具 状态的自动识别和加工过程优化控制提供一种高精度的方法。 基于以上的研究目的，本文的主要内容如下： 第一章阐述了刀具状态检测的重要性及其发展现状，并对刀具状态的检测方 法进行了比较研究，阐明了基于图像几何形态与纹理分析的刀具磨损状态监测技 第一章绪论 术的优点。 第二章对刀具磨损表面特征进行了分析，阐明了选择刀具后刀面的磨损图像 作为研究对象的合理性。 第三章对所摄取的刀具磨损前后的图像进行几何形态分析，提出了基于平均 距离和马氏距离的刀具状态识别方法，并验证了它们的有效性。 第四章对刀具磨损前后的图像进行纹理学分析，提出了采用灰度共生矩阵、 白相关函数特性和傅立叶特征进行刀具磨损状态分析的方法，并筛选出了适合刀 具磨损状态识别的特征参数。 第五章首先应用动态规划方法对以平均距离进行刀具磨损状态监测的算法 序列进行优化，试验证明优化结果对光学系统失真引起的图像质量下降不敏感， 提高了监测系统的适应性。最后对刀具状态的监测方法进行了综合。 第六章作为本文的结尾，对整篇论文进行了总结，并提出了对未来研究的展 望。 1 6 本文的主要贡献 本文的主要贡献可以归纳为以下6 点： ( 1 )对用于切削刀具磨破损状态监测的直接和间接方法进行了深入分 析，总结了基于图像几何形态与纹理分析的刀具磨破损状态监测技 术的优点。 ( 2 )对刀具磨损区域的获取方法进行了比较，提出了种基于边缘检测 计算刀具磨损量的方法平均距离法。 ( 3 )对马氏距离矢量的特点进行了研究，提出采用马氏距离矢量识别刀 具磨损前后图像的差异及判断刀具磨损渐进过程的新方法。 ( 4 ) 采用纹理学的方法对刀具磨损前后的图像进行分析。选择了灰度共 生矩阵、自相关函数特征和傅立叶特征对刀具磨损前后的图像纹理 进行分析，并从中筛选出了适合刀具磨损状态识别的特征参数。 ( 5 ) 应用动态规划方法对以平均距离进行刀具磨损状态监测的算法序 列进行优化，试验证明优化结果对光学系统失真引起的图像质量下 降不敏感，提高了监测系统的适应性和可靠性。 ( 6 ) 进行了大量的切削试验，获得了本研究的第一手资料。并编制了相 应的计算机程序，对试验数据进行分析。 o 浙江_ 亡业大学硕士学位论文 第二章刀具磨损表面特征的分析 【内容提要】本章首先分析了刀具磨损形态的特征、磨损过程和磨钝标准，然后， 对前刀面和后刀面的磨损规律进行了分析，为后续章节研究刀具磨损状态监测奠 定了基础。 2 1 刀具磨损形态的一般特征及其在图像上的体现1 4 卟1 4 3 1 在切削过程中，不论刀具材料和工件材料的力学性能如何，刀具前、后面与工 件材料接触部分总会不断磨损。随着切削条件的不同，主要磨损可能发生在前面、 后面或前、后面同时发生磨损。图2 1 是车刀磨损形态示意图。 前面磨损的特点是在离刀刃- d , 段距离处形成月牙洼，故又称月牙洼磨损，其 中心处温度最高。随着磨损的增加，月牙洼逐渐加深加宽，但主要是加深，宽度 增加很轻微并且向刀刃方向扩展比向后扩展缓慢。当棱边过窄时，会引起崩刃。 其磨损程度一般以月牙洼深度k t 表示。这种磨损形态比较少见，一般发生在以较 大切削速度和切削公称厚度( h b o 5 m m ) 加工塑性金属时。 懒纳勘卿勘 了 a 后面磨损的特点是在刀具的后面上出现大致与加工表面平行的磨损带。在切削 刃各点上，后刀面磨损是不均匀的。如图2 1 可见，刀尖部分( c 区) 由于强度 和散热较差，因此磨损较为剧烈，其最大值为v c ，称其为刀尖磨损。在切削刃靠 第一二章刀具磨损表面特征的分析 近工件外表面处( n 区) 往往产生较大的磨损，而形成磨损缺口，通常称其为主 沟槽磨损，其磨损量用v n 表示。在参与切削的切削刃中部( b 区) ，其磨损比较 均匀，以v b 表示这部分磨损量的平均值，v b m a x 表示最大值。后刀面单独磨损 多半是在切削层公称厚度小，特别是加工铸铁等脆性材料时出现。一般以磨损带 的平均宽度v b 衡量磨损程度。 前、后面同时磨损，为一般常见磨损形态，由于多数情况都会发生后面磨损， 且磨损带宽度测量方便，所以一般多以v b 值测量磨损程度。前、后面同时磨损时 月牙洼与刀刃之间的棱边和锲角的逐渐减小，使切削刃强度下降，因此，多数情 况下伴随着崩刃发生。 图2 1 还表示了边界磨损的情况，它的特点是在作用切削刃外边缘处的前、 后面发生沟槽形磨损。副刃上还往往出现间隔为进给量的沟槽，这种磨损使已加 工表面的表面粗糙度值增大。引起边界磨损的原因很多，一般减小主偏角可减轻 主切削刃的边界磨损；减小刀尖圆弧半径r 。和刀尖角，( ， v b 时，检测系统判断刀具己磨钝，并作出更换刀具的提示。 3 2 图像的获取及其转换 已有文献报道了一些测量刀具磨损的计算机视觉系统。g i u s t i 等人和l u n d h o l m 对后刀面磨损测量系统有过论述，g i u s t i 等人对能同时测量后刀面磨损和月牙洼磨 损的测量系统有过报道，v u l a 等人则对刀具磨损测量系统作过概略介绍。 本项研究的目的是建立一个测量后刀面磨损的试验性计算机视觉系统。这就 有很多方面影响到系统的设计。对在不同的光线条件下用显微镜获得的图像进行 初始试验后，选择了如图3 3 所示的成像原理。这实质上是文献所述所有系统采 用的基本成像原理1 4 9 j 。 来 到照相机 图3 3 系统所用成像原理( 照相机接收磨损刀面的反射光) 在大多数情况下，刀具后刀面在包含主副切削刃的部分大致是一个平面，而在 刀尖部分大致为圆柱形。而且后刀面磨损宽度在上述上区域里近似相等。采用图 1 7 第三章基十幽像几伺形态特征的j 具磨损状态评价方法的研究 3 3 所示的成像原理，照相机可以“看”到被主后刀面磨损面反射的光。由于刀 尖附近主后刀面上的磨损区域与非磨损区域在微观几何状态和物理状态都有着明 显的差异，当光束投射在主后刀面上时，磨损区域的反射光束光强度与其他部分 的反射光强度不同，可形成较大的差别。因此在理论上，从图像上应该可以辨认 出磨损部分来。 用这种成像原理可以测量主后刀面的磨损的大小，但不能测量后刀面其他部 分的大小和月牙洼磨损的大小。但这已经满足了系统设计的需要。通常最大后刀 面磨损宽度为o 3 o 7 m m ，系统必须能够测量比这个值更小的量，也就是应能观 测到刀具上5 5 m m 的区域。 通过光学显微镜可将磨损区域成像在c c d 相机的靶面上，成像光学信号经图 像采集卡的抽样和模数转换，形成一幅数字图像。数字图像在计算机中被表达为 一个取值范围为0 - - 2 5 5 ( 8 位) 范围的5 1 2 5 1 2 的整数值矩形数组。其中0 表示 最低亮度，2 5 5 表示最高亮度。而为了节省计算机的内存，在处理图像时选取所需 的部分输入到计算机中存储和处理。为了清晰起见，显微镜选取1 0 2 6 1 的放大 倍数，调整照明光源，使磨损带的显微图像清晰，在用摄像机对准显微镜摄取图 像。检测系统的组成见图3 4 。 图3 - 4 检测系统组成 3 3 基于平均距离的刀具磨损状态监测 3 3 1 图像的预处理及边缘检测1 5 0 | l s 2 1 在试验中，由于光学系统失真或者光源不均匀，而使得图像某些有用区域的灰 度层次差，而不必要的灰度却显得过于丰富，给磨损区域图像的边缘检测带来困 难。为此，