基于机器视觉的木工铣刀磨损检测研究

  木工刀具磨损是影响家具零件加工精度和表面质量的重要因素。目前,家具生产设备更换刀具的依据是技术人员观察刀具磨损做出的定性判断,受视力、经验等主观因素的影响,人对刀具磨损程度判断标准具有不一致性,因此,本研究以建立一种标准统一的刀具磨损检测技术为目标,应用机器视觉的识别和测量技术,设计了木工铣刀磨损检测系统,主要内容有以下四方面:第一,根据刀具切削原理与铣刀磨损的表现形式,结合机器视觉技术的检测能力,确定了识别前刀面崩刃和测量后刀面磨损剩余量的检测指标。按照David Marr提出的机器视觉理论,确定了检测系统运行机制、功能模块和技术路线。第二,按照实际需要的检测精度,研究确定了检测系统的相机、镜头和光源的配置方案,推导了基于木工刀具尺寸的相机、镜头选型公式,并对成像系统进行了标定,矫正了铣刀图像的畸变。为确保木工铣刀回转后,测量平面准确定位于拍摄平面,研究了激光定位控制刀具位姿的方法。第三,为消除噪声和铣刀表面粘附木粉、颗粒等对磨损检测的干扰,研究了图像增强和平滑的算法。应用Blob分析方法和形状模板匹配方法,为机器视觉赋予识别铣刀种类的能力,实现了自动定位并提取刀具前刀面、后刀面。第四,基于前刀面崩刃的灰度特征和尺寸特征,在前刀面上识别并定位崩刃,输出检出崩刃数量;应用边缘检测算法提取拟合后刀面刃口边缘和测量基准,建立测量基准的垂线,获得垂线与刃口边缘的交点,求解交点与垂足间的距离,得到后刀面磨损剩余量;使用测量磨损剩余量的算法,测量游标卡尺刻度以验证检测系统精度,测量未加工过家具零件的木工铣刀后刀面宽度以验证磨损检测算法精度。

 

【文章来源】：北京林业大学北京市211工程院校教育部直属院校

 

【文章页数】：72 页

 

【学位级别】：硕士

 

【文章目录】：

 

文章目录

摘要

ABSTRACT

1 绪论

    1.1 课题研究的意义

    1.2 国内家具企业的木工刀具管理情况

    1.3 刀具磨损检测技术的研究现状

    1.4 课题研究内容

2 检测系统的开发方案

    2.1 木工铣刀磨损的表现形式

    2.2 磨损检测的指标

    2.3 试验材料的制备

    2.4 检测系统的功能

    2.5 本章小结

3 检测系统的硬件配置

    3.1 检测系统的硬件配置

        3.1.1 成像系统模型

        3.1.2 相机、镜头的选择

        3.1.3 光源的设置

    3.2 成像系统的标定

    3.3 刀具位姿的控制

    3.4 本章小结

4 检测算法的选择

    4.1 图像的预处理

        4.1.1 图像增强

        4.1.2 图像平滑

    4.2 木工铣刀的种类识别

        4.2.1 铣刀轮廓模板的创建

        4.2.2 模板的匹配与识别

    4.3 前、后刀面的提取

        4.3.1 图像分割

        4.3.2 前刀面的提取

        4.3.3 后刀面的提取

    4.4 前刀面崩刃的识别

        4.4.1 崩刃的特征分析

        4.4.2 崩刃检测矩形的创建

        4.4.3 崩刃的定位与输出

    4.5 后刀面刃口磨损剩余量的测量

        4.5.1 边缘检测矩形的创建

        4.5.2 刃口与测量基准的边缘检测

        4.5.3 刃口磨损剩余量的输出

    4.6 检测结果的精度分析

        4.6.1 磨损检测精度的要求

        4.6.2 检测系统精度的分析

        4.6.3 磨损检测精度的分析

    4.7 本章小结

5 结论与展望

参考文献

个人简介

导师简介

获得成果目录清单

致谢

 

参考文献

 

期刊论文

 

[1]基于视觉显著性的零件缺陷检测[J]. 管声启,李振浩,常江.  软件. 2020(02)

[2]刀具磨损状态识别与智能监测方法综述[J]. 董江磊,代月帮,雍建华,李宏坤.  风机技术. 2019(06)

[3]木质复合材料加工刀具磨损研究进展[J]. 危卫华,李元同,李迎丽,杨光,计恺豪,陈增涛,梅长彤.  林业工程学报. 2020(03)

[4]多角弯曲件成形工艺优化与级进模结构设计[J]. 杨太德,唐海波.  制造技术与机床. 2019(11)

[5]刀具磨损的机器视觉监测研究[J]. 彭锐涛,降皓鉴,徐莹,唐新姿,张珊.  机械科学与技术. 2019(08)

[6]机器视觉表面缺陷检测综述[J]. 汤勃,孔建益,伍世虔.  中国图象图形学报. 2017(12)

[7]高斯差分滤波显著性的刀具磨损检测[J]. 管声启,洪奔奔,梁洪,王立中.  机械科学与技术. 2018(02)

[8]刀具磨损测量中Halcon软件的标定方法[J]. 胡洋,任小洪,彭彩平.  电子技术与软件工程. 2017(11)

[9]基于机器视觉的家具零件精度检测系统探究[J]. 张豪,赵小矛.  家具与室内装饰. 2017(04)

[10]基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测研究现状及展望[J]. 钱晓亮,张鹤庆,陈永信,曾黎,刁智华,刘玉翠,杨存祥.  北京工业大学学报. 2017(01)

 

博士论文

 

[1]木工刀具磨损特性与木材切削加工优化的研究[D]. 耿绍辉.东北林业大学 2006

 

硕士论文

 

[1]家具木坯料表面缺陷自动检测修补关键技术及设备研究[D]. 李明亮.江西理工大学 2019

[2]刀具刃口磨损量计算及在机检测相关技术研究[D]. 夏伟.哈尔滨理工大学 2019

[3]基于机器视觉的刀具检测技术研究[D]. 侯秋林.山东大学 2018

[4]基于分形理论的金刚石木工圆锯片磨损状态研究[D]. 马雪亭.东北林业大学 2016

[5]基于图像处理技术研究木塑切削中刀具磨损[D]. 袁恒.南京林业大学 2009

[6]板式家具装配精度研究[D]. 肖君源.北京林业大学 2009

[7]木工铣削机床计算机图像辅助对刀系统研究[D]. 王婥.北京林业大学 2009