CN109345500B - 一种基于机器视觉的机床刀具刀尖点位置计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明一种基于机器视觉的机床刀具刀尖点位置计算方法，包括步骤1，设置工业相机和背光光源；步骤2，设置工业相机相应的采样频率，采集刀具在旋转过程中，不同时刻的多张图像；对获得图像进行处理得到刀具边缘二值图并叠加，进而得到刀具在旋转过程中的整体轮廓二值图；步骤3，得到图像矩阵的像素值并求取刀具边缘坐标值得到刀具最外部边缘，得到刀具最低点位置坐标，即完成整个刀具刀尖点位置的计算过程。此种方法可在加工过程中在线计算出刀具刀尖点位置，为机床零位漂移误差的补偿提供依据，同时，原理简单、操作方便、成本较低，具有较好的工程应用价值。

Description

一种基于机器视觉的机床刀具刀尖点位置计算方法

技术领域

本发明涉及数控机床零位漂移误差检测和误差补偿领域，具体为一种基于机器视觉的机床刀具刀尖点位置计算方法。

背景技术

在实际切削加工过程中，刀具刀尖点处与加工零件直接接触。而机床在运行过程中主轴、进给系统会产生热变形以及刀具在加工过程中的磨损，均会造成刀具刀尖点的位置发生变化，产生机床零位漂移，从而造成加工误差，影响零件的加工精度。因此，如何快速、可靠的计算出加工过程中刀具刀尖点的位置，完成机床零位漂移误差的检测和补偿，是保证加工精度的关键。

目前，加工中常使用试切法或者利用对刀仪等方式来获取刀具刀尖点的位置。试切法虽然方法简单但耗时较长，而且对工作人员经验程度要求较高，准确性较差，且无法满足刀尖点位置在线计算的要求。采用对刀仪虽然可以实现刀具刀尖点位置的在线计算并且实现误差的在线补偿，但其测量精度依赖数控机床本身精度，不适用于精度相对较低的数控机床，且对刀仪价格昂贵。因此，针对当前刀尖点位置确定方法的弊端，开发出效率更高、成本较低而且能够在线计算刀具刀尖点位置的方法是十分必要的。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于机器视觉的机床刀具刀尖点位置计算方法，测量成本低，同时能够简便快捷的计算出加工过程中刀具刀尖点的位置。

本发明是通过以下技术方案来实现：

一种基于机器视觉的机床刀具刀尖点位置计算方法，包括如下步骤，

步骤1，在机床刀具的两侧分别设置工业相机和背光光源；

步骤2，根据刀具的转速设置工业相机相应的采样频率，采集刀具在旋转过程中，不同时刻的多张图像；利用边缘提取算法对获得图像进行处理得到刀具边缘二值图并叠加，进而得到刀具在旋转过程中的整体轮廓二值图；

步骤3，根据刀具在旋转过程中的整体轮廓二值图，得到图像矩阵的像素值，根据像素值提取出图像中刀具所在的位置，并求取刀具边缘坐标值得到刀具最外部边缘，得到刀具最低点位置坐标，即完成整个刀具刀尖点位置的计算过程。

优选的，步骤1中，工业相机固定于机床工作台上，工业相机的光轴垂直于机床XZ或YZ平面且平行于机床X轴或Y轴方向，其视场水平方向平行于数控机床XY平面。

优选的，步骤2中，工业相机拍摄到的图像中前景刀具为黑色，背景为白色。

优选的，步骤2中，利用OpenCV软件，通过Canny边缘提取算法对每张刀具图像进行刀具边缘提取，得到二值图像，从而得到每张刀具图像中的刀具边缘二值图。

优选的，步骤2中，根据刀具的转速设置工业相机相应的采样频率时，两者的关系如下，

其中，n为主轴转速，f为采样频率，α为每拍摄一张图像刀具旋转过的度数。

优选的，步骤3中，根据刀具在旋转过程中的整体轮廓二值图，通过OpenCV软件获得图像矩阵仅包括0和255的像素值，黑色像素值为0，白色的像素值为255；在整体轮廓二值图的xoy坐标系下，提取出图像矩阵中像素值为0所对应的坐标即刀具所在的位置，识别出刀具边缘坐标曲线，根据统计筛选后计算的众数，得到刀具最低点位置坐标，即刀尖点在图像中的位置坐标(x₀,y₀)，完成整个刀具刀尖点的计算过程。

进一步，整体轮廓二值图的xoy坐标系，以垂直刀具轴向的方向为x轴，刀具轴向为y轴，刀把到刀尖的方向为y轴的正方向；

进一步，统计筛选的具体步骤如下，识别刀具边缘在整体轮廓二值图中所在位置的坐标点，将边缘坐标点的y轴坐标值，由大到小排序，按照设定阈值选取序列中的前一部分；然后统计出所选序列的众数，将其视为刀具在整体轮廓二值图中的最低点坐标，从而得到刀具刀尖点在图像中所在的位置；其中，图像中的y轴方向即为机床坐标系中的Z轴方向。

与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：

本发明是一种基于机器视觉的机床刀具刀尖点位置计算方法，利用工业相机获取刀具旋转过程中的图像，再计算获得刀具刀尖点的位置。利用该方法，可在加工过程中在线计算出刀具刀尖点位置，为机床零位漂移误差的补偿提供依据。同时，此种方法原理简单、操作方便、成本较低，具有较好的工程应用价值。

附图说明

图1为本发明所述计算方法中涉及装置的安装位置示意图。

图2为本发明实例所述采用背光光源工业相机拍摄所获的刀具图像。

图3为本发明实例所述采用Canny算法对进行边缘提取后所获得的边缘二值图。

图4为本发明实例所述边缘二值图像叠加后获得的刀具旋转过程中的整体轮廓二值图。

图5为本发明实例所述立铣刀刀尖点位置识别的边缘坐标曲线。

图6为不同直径、齿数、端部形状的立铣刀刀具轮廓二值图、刀具边缘坐标曲线和刀尖点位置计算值的对应列表。

图中：1-工业相机，2-刀具，3-背光光源，4-相机支架。

具体实施方式

下面结合具体的实施例对本发明做进一步的详细说明，所述是对本发明的解释而不是限定。

本发明一种基于机器视觉的机床刀具刀尖点位置计算方法，如图1所示，加工过程中涉及到的相关装置包括工业相机1、刀具2和背光光源3；刀具2安装于刀柄，其与数控机床主轴直接连接，工业相机1通过相机支架4固定于数控机床工作台上，在安装过程中需要调整相机姿态，使工业相机1的光轴垂直于数控机床XZ或YZ平面且平行于机床X轴或Y轴方向，其视场水平方向平行于数控机床XY平面。在刀具2相对于工业相机1相反的一侧设置背光光源3，然后在刀具2旋转过程中采集多张图像，并利用OpenCV软件对拍摄到的图像进行相关的图像处理，识别出立铣刀刀尖点，即理论上刀具底刃最低点的Z向坐标。采用该方法可快速、准确找出刀具刀尖点所在位置。在加工过程中，可在同一机床坐标下测出该点在不同时刻的位置变化，从而测量出加工过程中由于主轴、丝杠、光栅尺的热变形以及刀具磨损等因素造成的零位漂移误差，为后续的误差补偿提供依据，具有较高的工程应用价值。

采用背光光源获取清晰的刀具复杂外部边缘轮廓的方法如下：以立式铣刀为例，铣刀刀具结构复杂且表面有黑色涂层，采用传统拍摄方式，即采用暗场拍摄方式，如采用DOME光源，刀具复杂的表面会对反射光线，但对光线的反射能力以及方向不同，从而使图像中刀具边缘轮廓不够清晰，采集图像中存在大量噪声，使得噪声显著增加，无法够获取清晰的刀具轮廓边缘。因此在本发明中，利用光线平行度高的背光光源3，如图1所示，放置在刀具2背后进行拍摄，如图2所示，拍摄图像中前景刀具为黑色，背景为白色，从而获取的图像中刀具外部边缘清晰并与背景对比明显，且图像中噪声显著降低，为后续图像处理提供便利条件。然后利用OpenCV软件完成对所获得的图像进行相应处理和刀尖点位置的相关计算。

以立式铣刀为例，本发明一种基于机器视觉的机床刀具刀尖点位置计算方法，主要包括以下两个步骤：

(1)在刀具旋转过程中拍摄图像获取立铣刀外部轮廓：

由于立铣刀具有多条切削刃，而且在加工过程中各个刀尖的磨损情况不尽相同，静止拍摄单张图像，难以获取包含立铣刀各个刀尖的全部轮廓信息。本发明中，根据刀具的转速，设置相机相应的采样频率，采集刀具在旋转过程中，不同时刻的多张图像，以保证图像中包含立铣刀全部外边缘信息。然后，利用边缘提取算法对获得图像进行处理并叠加，进而得到刀具在旋转过程中的整体轮廓二值图。

(2)立铣刀刀尖点位置计算：

获得立铣刀整体轮廓二值图后，可通过OpenCV软件获得图像矩阵的像素值，仅包括0和255其中黑色像素值为0，白色的像素值为255。提取出图像中刀具所在的位置，并求取刀具边缘坐标值得到刀具最外部边缘。最后，求取刀具最低点位置坐标，即完成整个刀具刀尖点位置的计算过程。

具体的包括如下步骤：

(1)刀具图像获取：移动机床工作台，使经刀具2移动至相机工作距离附近。然后调节工业相机1的增益、曝光时间、帧频以及镜头的焦距和光圈的大小。为降低甚至排除铣刀刀具复杂形貌结构和表面涂层颜色的影响，同时为降低图像噪声，采用光线平行度较好的背光光源放置刀具2后相机1对面，对刀具进行照射，获取50-100张刀具在设定转速下边缘清晰的图像。

(2)刀具旋转过程中轮廓获取：由于铣刀刀具形状复杂而且在加工过程中存在磨损，拍摄单张刀具图像无法获得刀具外轮廓全部信息。因此，为获取刀具外轮廓全部位置坐标，需要主轴按照规定的转速n(r/min)旋转的同时，工业相机1以规定的帧频f(fps)对刀具拍摄一系列图像，如图2所示。

其中主轴转速n与拍摄帧频的关系为：

n为主轴转速f—为帧频α—每拍摄一张图像刀具旋转过的度数

然后，利用OpenCV软件，通过Canny边缘提取算法对每张刀具图像进行刀具边缘提取，得到二值图像，从而得到图3所示刀具边缘二值图。然后将所得的刀具边缘二值图相互叠加，得到刀具在旋转一个周期内，刀具外部边缘轮廓的全部位置信息，如图4所示，从而得到刀具在加工旋转过程中的整体轮廓二值图。

(3)刀具刀尖点位置的计算：根据整体轮廓二值图识别边缘以垂直刀具轴向的方向为x轴，刀具轴向为y轴，刀柄到刀尖的方向为y轴的正方向，识别刀具边缘在整体轮廓二值图中所在位置的坐标点，将边缘坐标点的y轴坐标值，由大到小排序，按照设定阈值选取序列的前一部分，本优选实例中阈值为10％，即选取序列的前10％。然后统计出所选序列的众数，将其视为刀具在整体轮廓二值图中的最低点坐标，从而得到刀具刀尖点在图像中所在的位置；其中，图像中的y轴方向即为机床坐标系中的Z轴方向。具体的，获得如图4所示的刀具整体轮廓二值图后，可通过OpenCV软件获得图像矩阵的像素值，仅包括0和255，其中黑色像素值为0，白色的像素值为255。在xoy坐标系下，提取出图像矩阵中值为0所对应的坐标即刀具所在的位置，识别出刀具边缘坐标曲线如图5。最后，根据统计筛选后计算的众数，得到刀具最低点位置坐标，即刀尖点在图像中的位置坐标(x₀,y₀)，完成整个刀具刀尖点的计算过程。

对不同直径、齿数和端部形状的立铣刀刀具轮廓二值图、刀具边缘坐标曲线和刀尖点位置计算值的对应列表如图6所示，均能够识别并计算刀具最低点位置坐标，即刀尖点位置坐标(x₀,y₀)，完成对应刀具中刀尖点的计算过程。

Claims (3)

1.一种基于机器视觉的机床刀具刀尖点位置计算方法，其特征在于，包括如下步骤，

步骤1，在机床刀具的两侧分别设置工业相机(1)和背光光源(3)；

步骤2，根据刀具的转速设置工业相机相应的采样频率，采集刀具在旋转过程中，不同时刻的多张图像；利用边缘提取算法对获得图像进行处理得到刀具边缘二值图并叠加，进而得到刀具在旋转过程中的整体轮廓二值图；其中，利用OpenCV软件，通过Canny边缘提取算法对每张刀具图像进行刀具边缘提取，得到二值图像，从而得到每张刀具图像中的刀具边缘二值图；

根据刀具的转速设置工业相机相应的采样频率时，两者的关系如下，

其中，n为主轴转速，f为采样频率，α为每拍摄一张图像刀具旋转过的度数；

步骤3，根据刀具在旋转过程中的整体轮廓二值图，得到图像矩阵的像素值，根据像素值提取出图像中刀具所在的位置，并求取刀具边缘坐标值得到刀具最外部边缘，得到刀具最低点位置坐标，即完成整个刀具刀尖点位置的计算过程；

根据刀具在旋转过程中的整体轮廓二值图，通过OpenCV软件获得图像矩阵仅包括0和255的像素值，黑色像素值为0，白色的像素值为255；在整体轮廓二值图的xoy坐标系下，提取出图像矩阵中像素值为0所对应的坐标即刀具所在的位置，识别出刀具边缘坐标曲线，根据统计筛选后计算的众数，得到刀具最低点位置坐标，即刀尖点在图像中的位置坐标(x₀,y₀)，完成整个刀具刀尖点的计算过程；在加工过程中在线计算出刀具刀尖点位置；

整体轮廓二值图的xoy坐标系，以垂直刀具轴向的方向为x轴，刀具轴向为y轴，刀把到刀尖的方向为y轴的正方向；

统计筛选的具体步骤如下，识别刀具边缘在整体轮廓二值图中所在位置的坐标点，将边缘坐标点的y轴坐标值，由大到小排序，按照设定阈值选取序列中的前一部分；然后统计出所选序列的众数，将其视为刀具在整体轮廓二值图中的最低点坐标，从而得到刀具刀尖点在图像中所在的位置；其中，图像中的y轴方向即为机床坐标系中的Z轴方向。

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的机床刀具刀尖点位置计算方法，其特征在于，步骤1中，工业相机(1)固定于机床工作台上，工业相机(1)的光轴垂直于机床XZ或YZ平面且平行于机床X轴或Y轴方向，其视场水平方向平行于数控机床XY平面。

3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的机床刀具刀尖点位置计算方法，其特征在于，步骤2中，工业相机(1)拍摄到的图像中前景刀具为黑色，背景为白色。

Images