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利用机器视觉方法开发数控车床机载刀片状态监测系统

DOI：10.3390/ma11101977 期刊：Materials 出版年份：2018 更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要： 本研究采用机器视觉方法，开发了一套用于数控机床切削过程中刀具状态监测的机载车刀刀片状态监控系统。该系统能识别四种外圆车刀刀片状态：断裂、积屑瘤、崩刃和后刀面磨损。研究还设计了基于环形光源与补光的刀片刀尖视觉检测系统（可安装于车床），通过调节光源强度确保被测刀片表面及刀尖特征清晰，从而克服环境因素对刀片图像采集的影响，为后续图像处理奠定基础。系统通过外轮廓构建、刀片状态区域截取、磨损区域判定及计算来实现刀片状态的监测与分类。根据垂直后刀面线、水平刀刃线和垂直刀刃线对刀片图像进行裁剪，采集刀片磨损区域图像，利用灰度值直方图监测后刀面或崩刃磨损情况，并以磨损区域图像作为评估指标计算磨损量，以此判断正常磨损或过度磨损状态?；氐镀刺嗖馐匝檠橹ち烁孟低衬苡行斜鸬镀狭?、积屑瘤、崩刃及磨损状态。结果表明：崩刃量和磨损量的标准差分别仅占平均值的0.67%和0.62%，证实了系统运行的稳定性。
作者： Wei-Heng Sun，Syh-Shiuh Yeh
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

开发一种基于机器视觉的机载车刀刀片状态监测系统，用于数控机床切削加工过程中的刀具状态监测。

研究成果

该研究开发了一种机载刀片状态监测系统，用于识别四种外圆车刀刀片状态：断裂、积屑瘤、崩刃和后刀面磨损。实验结果表明，所开发的监测系统能成功识别这四种刀片状态。崩刃率的相对标准差仅为平均值的0.67%，而磨损量的相对标准差为平均值的0.62%（标准差低于2像素），从而验证了系统运行的稳定性。

研究不足

所开发的视觉检测系统安装在车床内部，其视角与标准磨损测量设备的视角不同，因此用于指示磨损程度的计算磨损量无法与使用标准磨损测量设备获得的测量结果进行比较。

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