基于MATLAB的刀具角度測量

肖 露 崔晉龍

(三峽大學機械與材料學院，湖北 宜昌 443002)

在機械加工中，刀具角度對切削力、切削熱和刀具耐用度都有著很大的影響，合理選擇刀具角度有利于改善加工條件，提高被加工工件質(zhì)量，延長刀具與設(shè)備的使用壽命。因此，刀具角度的測量就顯得尤為重要。傳統(tǒng)的接觸式測量方法具有主觀誤差大、測量參數(shù)少、費時等缺點。為適應(yīng)現(xiàn)代化數(shù)控機床及高速、高精度加工的要求，基于圖像處理的刀具角度測量就應(yīng)運而生了。

本文主要以MATLAB作為處理平臺，首先利用圖像處理技術(shù)對刀具圖像進行處理，獲取刀具邊緣輪廓，然后通過曲線擬合方法對輪廓進行擬合，獲得測量刀具角度的關(guān)鍵參數(shù)，最終求出刀具角度。此方法具有非接觸式在線測量、高速度、刀具幾何信息豐富等諸多優(yōu)點。

1 刀具角度測量原理

利用MATLAB對刀具角度進行測量，首先由CCD獲取刀具圖像，然后對圖像進行灰度化處理，再將灰度圖像二值化、中值濾波后提取刀具輪廓，最后采用曲線擬合方法計算出刀具角度。測量原理如圖1所示。

2 圖像處理

2.1 圖像采集

本實驗用CCD攝像機采集刀具圖像，采集圖像時要注意攝像頭與刀具前刀面保持平行。采集的圖像已經(jīng)是灰度圖，故圖像灰度化過程可以省略。如圖2所示，該刀具是焊接式車刀，刀尖處為圓弧刃結(jié)構(gòu)，刀刃經(jīng)過倒棱處理，本文的主要任務(wù)是通過圖像處理獲取該車刀的刀尖角。

2.2 圖像二值化

圖像二值化是指用灰度變換來研究灰度圖像的一種常用方法。即設(shè)定某一閾值，將灰度圖像的像素分成大于閾值的像素群和小于閾值的像素群兩部分，將這兩部分像素群上的點的灰度置為0或255，也就是使整個圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果。

圖像的二值化中，閾值的選擇是關(guān)鍵。閾值是把目標和背景區(qū)分開的標尺，選取適當?shù)拈撝稻褪羌纫M可能保存圖像信息，又要盡可能減少背景和噪聲的干擾。閾值的選擇方法有多種，本文采用全局閾值法，通過分析灰度直方圖，選擇第1個谷值為閾值，如圖3所示。圖4為二值化后的刀具圖。

2.3 中值濾波

中值濾波是一種典型的低通濾波器，屬于非線性濾波，它的目的是保護圖像邊緣的同時去除噪聲。在一定的條件下，可以克服線性濾波器所帶來的圖像細節(jié)模糊，而且對濾除脈沖干擾及圖像掃描噪聲最為有效。

在二維中值濾波中，窗口的尺寸有3×3、5×5、7×7等多種。實際使用窗口時，一般先選用小的窗口，不合適時再逐漸增大，直到其濾波效果滿意為止。圖5為3×3中值濾波后的圖像。

2.4 邊緣檢測

圖像的邊緣是圖像最基本的特征之一，廣泛存在于物體與背景之間、物體與物體之間、基元與基元之間，因此它是圖像分割依賴的重要特征。從本質(zhì)上說，圖像邊緣是圖像局部特性不連續(xù)性(灰度突變、顏色突變、紋理結(jié)構(gòu)突變等)的反映，標志著一個區(qū)域的終結(jié)和另一個區(qū)域的開始。很顯然，要測量刀具的角度，關(guān)鍵是通過邊緣檢測提取刀具的輪廓線。

為了得到較好的邊緣效果，現(xiàn)在已經(jīng)有了很多種邊緣檢測算法，如Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、LoG算子、Canny算子等。本文采用Canny邊緣檢測算子(圖6)，該方法不容易受噪聲的干擾，邊緣定位精確性較高，能夠檢測到真正的弱邊緣。

2.5 特征提取

刀具的刀尖角由兩條直線切削刃構(gòu)成，以邊緣檢測圖像為基礎(chǔ)進行特征提取，可先對圖像進行裁剪，獲取兩條直線刃。圖像裁剪過程中，因為直線的斜率不會改變，故兩條直線組成的夾角也不會變化，因此可通過分析兩直線的斜率，得到刀尖角。直線刃的提取如圖7所示。

2.6 直線擬合并計算斜率

從刀具邊緣檢測圖像中可以看出，刀具邊緣直線輪廓粗糙不規(guī)則，會給計算結(jié)果帶來一定誤差。為了保證測量的精度，可利用MATLAB擬合工具箱對圖7中截取的兩條直線刃進行線性擬合。選擇擬合函數(shù)類型為f(x)=p1x+p2，由此可獲得兩條規(guī)則的直線，擬合結(jié)果如圖8。

圖8所示的擬合對話框中已直接顯示出擬合直線的斜率p1。通過擬合，得到兩條直線刃的斜率分別為0.083 35和9.258。

2.7 結(jié)果與分析

獲取兩條直線刃的斜率后，利用MATLAB中的“subspace”函數(shù)，通過程序計算得到兩直線的夾角為79.07°。

通過儀器測得該車刀的刀尖角為79.1°，相對誤差為0.04%。該誤差主要來自于刀具圖像的采集角度，刀具前刀面必須與攝像頭保持平行；其次還受到光照的影響，刀具表面光照分布不均會給輪廓提取帶來一定的誤差。

3 結(jié)語

本文提出了一種基于MATLAB的車刀角度測量方法。首先通過圖像處理獲取刀具輪廓，并應(yīng)用曲線擬合方法對輪廓邊界進行擬合，通過分析擬合直線刃的斜率，計算得出刀具角度值。實驗證明，采用該方法測量刀具角度是可行的，不僅測量誤差小，檢測效率高，而且也適應(yīng)其他刀具的角度測量，尤其適合高精度和微小刀具幾何參數(shù)的檢測。

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