數(shù)控刀具自動視覺檢測儀機電系統(tǒng)設(shè)計.pdf

1、在現(xiàn)代制造產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，數(shù)控刀具已經(jīng)廣泛運用于生產(chǎn)加工中，而在生產(chǎn)加工中，刀具自身產(chǎn)生的磨損將直接影響被加工工件的質(zhì)量，因此刀具參數(shù)測量的準確性，便直接關(guān)系到企業(yè)經(jīng)營狀況和市場的競爭力。目前，市場上數(shù)控刀具檢測儀雖然多樣化，然而，傳統(tǒng)的刀具檢測儀普遍為手動模式，難以實現(xiàn)自動化，同時傳統(tǒng)的刀具檢測儀在自動視覺上多采用投影模式，自動測量程度不高。針對此類問題，綜合考慮，本文提出刀具自動視覺檢測儀的研究設(shè)計。較傳統(tǒng)檢測儀相比，具有人為干擾因素小，

2、重復(fù)定位精度高，自動化效率高等優(yōu)點，同時也可以實現(xiàn)刀具參數(shù)自動測量，該研究能更有效的為傳統(tǒng)離線檢測過度到在線檢測打下堅實的基礎(chǔ)。
　　本文首先對數(shù)控刀具的市場現(xiàn)狀進行了了解和闡述，確定了數(shù)控刀具檢測儀的國內(nèi)外背景和現(xiàn)狀以及發(fā)展趨勢，然后從四個方面展開了研究分析:數(shù)控刀具的圖像處理、數(shù)控刀具的參數(shù)測量、刀具檢測儀的總體結(jié)構(gòu)設(shè)計、精度分析。在圖像處理過程中，針對實際工況中，刀具受環(huán)境的影響較為嚴重，利用matlab圖像處理軟件對刀具圖

3、像進行了灰度化、直方圖分析、引入噪聲及均值濾波（5*5模板）、二值化等一系列處理，為后續(xù)刀具參數(shù)的測量奠定了基礎(chǔ)。在刀具參數(shù)測量過程中，提出采用canny對刀具進行粗定位，用自定義模板優(yōu)化的插值亞像素方法對刀具進行邊緣檢測，利用最小二乘法對對刀具的輪廓進行擬合，同時提出了采用最小周長多邊形近似在刀具輪廓提取中的應(yīng)用，實驗結(jié)果表明，該方法的優(yōu)化與應(yīng)用對圖像效果有很大提高，同時，根據(jù)刀具實際工作位置和輪廓線的相互位置關(guān)系，提出基準面與坐標系

4、結(jié)合的方法，進行刀具輪廓線的坐標系定位，以此為基準，實現(xiàn)刀具主要參數(shù)全面測量，并作為判斷刀具是否可以繼續(xù)使用的標準。測量結(jié)果表明，較傳統(tǒng)的測量方法相比，這種方法提高了刀具參數(shù)的測量精度，為刀具檢測儀在線自動化測量奠定理論基礎(chǔ)。
　　另外，為了能更好的確定刀具檢測儀的精度，本文在理論上對刀具檢測儀的關(guān)鍵構(gòu)件結(jié)構(gòu)進行了理論分析、計算和校核，同時為防止檢測儀因自身重力和外界受力的影響，對構(gòu)件結(jié)構(gòu)引起的精度誤差做了實體仿真分析，確定了刀具