基于MATLAB的刀具角度测量

肖 露 崔晋龙

(三峡大学机械与材料学院，湖北 宜昌 443002)

在机械加工中，刀具角度对切削力、切削热和刀具耐用度都有着很大的影响，合理选择刀具角度有利于改善加工条件，提高被加工工件质量，延长刀具与设备的使用寿命。因此，刀具角度的测量就显得尤为重要。传统的接触式测量方法具有主观误差大、测量参数少、费时等缺点。为适应现代化数控机床及高速、高精度加工的要求，基于图像处理的刀具角度测量就应运而生了。

本文主要以MATLAB作为处理平台，首先利用图像处理技术对刀具图像进行处理，获取刀具边缘轮廓，然后通过曲线拟合方法对轮廓进行拟合，获得测量刀具角度的关键参数，最终求出刀具角度。此方法具有非接触式在线测量、高速度、刀具几何信息丰富等诸多优点。

1 刀具角度测量原理

利用MATLAB对刀具角度进行测量，首先由CCD获取刀具图像，然后对图像进行灰度化处理，再将灰度图像二值化、中值滤波后提取刀具轮廓，最后采用曲线拟合方法计算出刀具角度。测量原理如图1所示。

2 图像处理

2.1 图像采集

本实验用CCD摄像机采集刀具图像，采集图像时要注意摄像头与刀具前刀面保持平行。采集的图像已经是灰度图，故图像灰度化过程可以省略。如图2所示，该刀具是焊接式车刀，刀尖处为圆弧刃结构，刀刃经过倒棱处理，本文的主要任务是通过图像处理获取该车刀的刀尖角。

2.2 图像二值化

图像二值化是指用灰度变换来研究灰度图像的一种常用方法。即设定某一阈值，将灰度图像的像素分成大于阈值的像素群和小于阈值的像素群两部分，将这两部分像素群上的点的灰度置为0或255，也就是使整个图像呈现出明显的黑白效果。

图像的二值化中，阈值的选择是关键。阈值是把目标和背景区分开的标尺，选取适当的阈值就是既要尽可能保存图像信息，又要尽可能减少背景和噪声的干扰。阈值的选择方法有多种，本文采用全局阈值法，通过分析灰度直方图，选择第1个谷值为阈值，如图3所示。图4为二值化后的刀具图。

2.3 中值滤波

中值滤波是一种典型的低通滤波器，属于非线性滤波，它的目的是保护图像边缘的同时去除噪声。在一定的条件下，可以克服线性滤波器所带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效。

在二维中值滤波中，窗口的尺寸有3×3、5×5、7×7等多种。实际使用窗口时，一般先选用小的窗口，不合适时再逐渐增大，直到其滤波效果满意为止。图5为3×3中值滤波后的图像。

2.4 边缘检测

图像的边缘是图像最基本的特征之一，广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间、基元与基元之间，因此它是图像分割依赖的重要特征。从本质上说，图像边缘是图像局部特性不连续性(灰度突变、颜色突变、纹理结构突变等)的反映，标志着一个区域的终结和另一个区域的开始。很显然，要测量刀具的角度，关键是通过边缘检测提取刀具的轮廓线。

为了得到较好的边缘效果，现在已经有了很多种边缘检测算法，如Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、LoG算子、Canny算子等。本文采用Canny边缘检测算子(图6)，该方法不容易受噪声的干扰，边缘定位精确性较高，能够检测到真正的弱边缘。

2.5 特征提取

刀具的刀尖角由两条直线切削刃构成，以边缘检测图像为基础进行特征提取，可先对图像进行裁剪，获取两条直线刃。图像裁剪过程中，因为直线的斜率不会改变，故两条直线组成的夹角也不会变化，因此可通过分析两直线的斜率，得到刀尖角。直线刃的提取如图7所示。

2.6 直线拟合并计算斜率

从刀具边缘检测图像中可以看出，刀具边缘直线轮廓粗糙不规则，会给计算结果带来一定误差。为了保证测量的精度，可利用MATLAB拟合工具箱对图7中截取的两条直线刃进行线性拟合。选择拟合函数类型为f(x)=p1x+p2，由此可获得两条规则的直线，拟合结果如图8。

图8所示的拟合对话框中已直接显示出拟合直线的斜率p1。通过拟合，得到两条直线刃的斜率分别为0.083 35和9.258。

2.7 结果与分析

获取两条直线刃的斜率后，利用MATLAB中的“subspace”函数，通过程序计算得到两直线的夹角为79.07°。

通过仪器测得该车刀的刀尖角为79.1°，相对误差为0.04%。该误差主要来自于刀具图像的采集角度，刀具前刀面必须与摄像头保持平行；其次还受到光照的影响，刀具表面光照分布不均会给轮廓提取带来一定的误差。

3 结语

本文提出了一种基于MATLAB的车刀角度测量方法。首先通过图像处理获取刀具轮廓，并应用曲线拟合方法对轮廓边界进行拟合，通过分析拟合直线刃的斜率，计算得出刀具角度值。实验证明，采用该方法测量刀具角度是可行的，不仅测量误差小，检测效率高，而且也适应其他刀具的角度测量，尤其适合高精度和微小刀具几何参数的检测。

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