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基于多視覺特征融合技術的高速加工中心刀具狀態視診方法研究

伯特利數控 加工中心 鉆攻中心

前言：

當前的高速加工中心在r.業生成中具有廣泛的應用價值，在加工中心加丁過程中，刀具磨損問題成為刀具失效的關鍵因素。刀具失效導致T.件加丁質量低，使得加工中心出現故障，大大降低企業生成效率^[1_^3]。因此，尋求可靠方法對高速加工中心刀具狀態進行準確檢測，具有重要應用價值。傳統多傳感器融合的刀具磨損檢測方法，通過依據特征變換的特征降維方法，完成多傳感器融合的特征降維處理,其對特征的描述性差，檢測效率低^[4_^6]。

文獻m采用ccd照相機采集刀頭罔像，明確刀頭區域同刀具磨損區域，進而準確檢測出刀具磨損邊緣點，運算出刀具的磨損量，但是該方法的抗噪性能較差，檢測精度較低。文獻[8]分析了依據傳感器檢測的刀具磨損狀態檢測方法，對傳感器信號進行分析和采集，可運算出刀具狀態變量，但是該方法的準確率低，主要應用于小范圍的機械加丁,具有較大局限性。文獻[9]分析了基于多傳感器融合的刀具狀態檢測方法，其通過依據特征變換的特征降維方法,完成多傳感器融合的特征降維處理，但是該方法對特征的描述性差，檢測效率低。文獻[10]采用對濾式的特征選擇算法完成刀具檢測，該方法先塑造刀具的特征評估函數,并運算刀具特征間的冗余度，采用學習算法分析選擇后的刀具特征準確率，完成刀具磨損狀態的識別。但是該方法的檢測精度較低，存在較高的偏差

為了解決上述問題，設計基于多視覺特征融合技術的高速加工中心刀具狀態視診系統。實驗結果表明,所設計系統可準確檢測出刀具的磨損狀態，具有較高的檢測精度和魯棒性。

1高速加工中心刀具狀態視診系統設計

1.1系統結構

所設計的基于多視覺特征的高速加工中心刀具狀態視診系統硬件結構如閣1所示。該系統通過雙攝像機聯合定位跟蹤加工中心刀具，增強刀具信息采集的精度，通過一系列刀具特征采集和跟蹤算法，采集同刀具磨損相關的視覺特征信息，通過BP神經網絡方法融合多視覺特征信息，檢測高速加工中心刀具的磨損情況。

系統通過雙攝像機同時采集高速加工中心刀具圖像。其中同定攝像機A采集整體刀具圖像，可控攝像機B采集刀頭圖像。兩個攝像機的視頻圖像都輸人到圖像采集卡中的數據采集電路接口，采用數據處理模塊將模擬信號變換成數字信號。PC機采集刀具的數字視頻圖像后，采用基于BP神經網絡的閣像分析算法，獲取刀具磨損信息，并通過顯示報警模塊呈現刀具磨損信息。采用UV60M —體化高速球型攝像機作為可控攝像機，該攝像機具有較高的轉速和采集精度，滿足高速加工中心刀具圖像信息采集實時性的要求。

多視覺特征融合是對人腦綜合復雜問題的功能模擬，多視覺特征融合系統中，不同攝像機采集不同的刀具信息特征,這些特征間存在一定的關系。信息融合可
充分利用不同的攝像機資源，通過對不同攝像機及其觀測信息的合理分配，可全面描述刀具的特征，為刀具狀態檢測提供了可靠的分析依據。

1.2數據采集電路設計

高速加工中心刀具狀態視診系統要求實時準確采集和處理刀具圖像信息，并且要求硬件系統盡可能小，安裝到高速加工中心刀具中。

采用MEMS加速度傳感器和無線射頻芯片CC2430作為系統采集卡的核心，CC2430是嵌人式SgBee應用的片上系統，其支持2.4 GHz 802.15/ZigBee協議，集成了高性能2.4 GHz射頻收發器和T業級的控制器。CC²⁴30是數據采集卡中的關鍵部分，其用于接收攝像機A和攝像機B采集的刀具視頻閣像數據，其硬件電路設計主要包括傳感器電路、無線發射/接收電路、串口電路以及紐扣電源。將傳感器電路、無線發射電路以及紐扣電源集成在一塊數據采集和發射電板上，將串口電路和無線接收電路集成在另一塊數據接收電路板上。數據采集和發射電路原理如圖2所示，其采用串口將接收到的刀具視頻圖像數據傳送到數據處理模塊中進行處理。

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結束語：

本文設計基于多視覺特征融合技術的高速加工中心刀具狀態視診系統，系統通過固定攝像機A采集整體刀具圖像，可控攝像機B采集刀頭圖像。兩個攝像機的視頻圖像都輸人到圖像采集卡中的數據采集電路進行處理。系統通過數據采集電路獲取刀具圖像數據后，將數據傳遞給數據處理模塊進行存儲和模/數轉換等處理。采用STCS9C52單片機設計顯示報警模塊，用于顯示刀具磨損狀態。系統實現部分給出了系統軟件流程圖,并通過BP神經網絡方法融合多視覺特征信息，檢測高速加工中心刀具的磨損情況。實驗結果表明，所設計系統可準確檢測出刀具的磨損狀態，具有較高的檢測精度和魯棒性。

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