一种数控机床异常监测及急停系统技术方案

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及一种数控机床异常监测及急停系统，包括：获取切削刀具灰度图像的梯度图像，梯度图像中每个像素点与最近的极大值点之间的距离值，获取距离变换图像；根据距离变换图像中每个像素点的灰度值、连续性长度、第一方向角度以及第二方向角度获取每个像素点属于刀刃区域的概率，进而得到标记图像；根据标记图像对梯度图像进行分水岭分割，将分割的结果应用在切削刀具灰度图像上获取分割图像；获取分割图像中每条边缘上每个像素点的曲率以及所有像素点的平均曲率获取破裂边缘率，进而控制数控机床的运转状态。本发明专利技术自适应标记图像进行分水岭分割，避免了因噪点的影响对图像造成的过分割。免了因噪点的影响对图像造成的过分割。免了因噪点的影响对图像造成的过分割。

【技术实现步骤摘要】
一种数控机床异常监测及急停系统


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种数控机床异常监测及急停系统。

技术介绍

[0002]数控机床中通常会配备各种类型和规格的刀具，用于完成切削和加工任务，在切削过程中，若是切削刀具的刀刃区域出现破裂未及时察觉到，继续使用损坏的刀具进行工件加工时不仅会使得加工的速度减慢、工件质量下降，还会进而缩断机床的使用寿命，因此在切削过程中需要及时对切削刀具进行检测，若出现刀刃破裂，需及时停止数控机床系统的运作，对其进行处理。
[0003]传统的分水岭分割算法对切削刀具灰度图像进行分割时，由于分水岭算法对于图像中的噪声点比较敏感，容易对图像造成过度分割，不利于刀刃破裂区域的识别。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种数控机床异常监测及急停系统，以解决现有的问题。
[0005]本专利技术的一种数控机床异常监测及急停系统采用如下技术方案：本专利技术一个实施例提供了一种数控机床异常监测及急停系统，该系统包括以下模块：切削刀具图像采集模块，采集切削刀具图像；距离变换图像获取模块，获取切削刀具灰度图像的梯度图像，获取梯度图像中的极大值点；根据梯度图像中每个像素点与最近的极大值点之间的距离值，获取距离变换图像；标记图像获取模块，获取距离变换图像中每个像素点的灰度值，获取距离变换图像中每个像素点的八邻域方向中每个方向下的连续性长度，根据距离变换图像每个像素点的八邻域方向中每个方向下的连续性长度获取第一方向角度，根据距离变换图像中每个像素点的邻域像素点获取第二方向角度，根据每个像素点的灰度值、连续性长度、第一方向角度以及第二方向角度获取每个像素点属于刀刃区域的概率；根据每个像素点属于刀刃区域的概率获取标记图像；分割图像模块，根据标记图像对梯度图像进行分水岭分割，将分割的结果应用在切削刀具灰度图像上获取分割图像；破裂边缘率获取模块，获取分割图像中每条边缘的每个像素点的曲率以及每条边缘上所有像素点的平均曲率，根据每条边缘上每个像素点的曲率以及所有像素点的平均曲率获取破裂边缘率；数控机床急停模块，根据破裂边缘率来控制数控机床的运转状态。
[0006]优选的，所述获取切削刀具灰度图像的梯度图像，获取梯度图像中的极大值点，包括的具体步骤如下：获取切削刀具灰度图像中所有像素点的梯度幅值构成梯度图像，通过非极大值抑
制方法，获取梯度图像中的极大值点。
[0007]优选的，所述根据梯度图像中每个像素点与最近的极大值点之间的距离值，获取距离变换图像，包括的具体步骤如下：将梯度图像中的极大值点的灰度值置为1，将其余像素点的灰度值置为0，得到二值图像，对二值图像应用距离变换算法，计算二值图像每个像素点与最近的极大值点之间的欧式距离，作为每个像素点的距离值，对所有像素点的距离值进行线性归一化处理，并将归一化结果乘以255，获得距离变化图像。
[0008]优选的，所述根据每个像素点的灰度值、连续性长度、第一方向角度以及第二方向角度获取每个像素点属于刀刃区域的概率，包括的具体步骤如下：将任意一个像素点记为当前像素点：其中，代表当前像素点属于刀刃区域的概率；为当前像素点的灰度值；代表当前像素点的八邻域方向中的第个方向；代表当前像素点的八邻域方向中的第个方向下的归一化后的连续性长度；为当前像素点的第一方向角度； 为当前像素点的八邻域方向中第方向下的第一个像素点的第二方向角度；代表以自然常数为底数的指数函数。
[0009]优选的，所述根据每个像素点属于刀刃区域的概率获取标记图像，包括的具体步骤如下：预设第一概率阈值，当像素点属于刀刃区域的概率大于等于第一概率阈值时，该像素点属于刀刃区域，当像素点属于刀刃区域的概率小于第一概率阈值时，该像素点不属于刀刃区域，对属于刀刃区域的所有像素点进行凸包检测形成区域，将区域中的像素点标记为0，区域之外的像素点标记为预设整数，将获得的图像作为标记图像。
[0010]优选的，所述根据每条边缘上每个像素点的曲率以及所有像素点的平均曲率获取破裂边缘率，包括的具体步骤如下：将任意一条边缘记为当前边缘：其中，为当前边缘上第个像素点的曲率；为当前边缘上像素点的个数；为当前边缘上所有像素点的平均曲率；为超参数；表示为当前边缘为破裂边缘的概率；代表双曲正切函数。
[0011]优选的，所述根据破裂边缘率来控制数控机床的运转状态，包括的具体步骤如下：预设第二概率阈值，当边缘的破裂边缘率大于等于第二概率阈值时，当前边缘为破裂边缘，需立即停止数控机床的运转，防止影响到数控机床的寿命。
[0012]优选的，所述获取距离变换图像中每个像素点的八邻域方向中每个方向下的连续性长度，包括的具体步骤如下：预设灰度值阈值，两个像素点之间的灰度值差异小于灰度值阈值时，该两个像素点的灰度级近似，对于距离变换图像中的每个像素点统计出其八邻域方向中每个方向下灰度值近似的像素点的个数，记为连续性长度。
[0013]优选的，所述根据距离变换图像每个像素点的八邻域方向中每个方向下的连续性长度获取第一方向角度，包括的具体步骤如下：获取距离变换图像中每个像素点的八邻域方向中最长的连续性长度所对应的方向角度，作为第一方向角度。
[0014]优选的，所述根据距离变换图像中每个像素点的邻域像素点获取第二方向角度，包括的具体步骤如下：获取距离变换图像中每个像素点的八邻域方向中每个方向下的第一个像素点的八邻域方向中最长的连续性长度所对应的方向角度，作为第二方向角度。
[0015]本专利技术的技术方案的有益效果是：本专利技术获取切削刀具灰度图像的梯度图像，根据梯度图像中每个像素点与最近的极大值点之间的距离值得到距离变换图像，根据距离变换图像中每个像素点的灰度值、连续性长度、第一方向角度以及第二方向角度获取每个像素点属于刀刃区域的概率，进而根据每个像素点属于刀刃区域的概率获取标记图像，根据标记图像对梯度图像进行分水岭分割，将分割的结果应用在切削刀具灰度图像上进而获取分割图像，通过根据图像特征自适应标记图像对切削刀具灰度图像进行分割，解决了传统的分水岭算法因噪点的影响造成的图像过分割现象，接着获取分割图像中每条边缘的每个像素点的曲率以及每条边缘上所有像素点的平均曲率，根据每条边缘上每个像素点的曲率以及所有像素点的平均曲率获取破裂边缘率，对刀刃区域以及破裂的区域的边缘进行区分，进而根据破裂边缘率来控制数控机床的运转状态。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0017]图1为本专利技术一种数控机床异常监测及急停系统的系统框图。
具体实施方式
[0018]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种数控机床异常监测及急停系统，其具体实施方式、结构、特征及其功本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数控机床异常监测及急停系统，其特征在于，该系统包括以下步骤：切削刀具图像采集模块，采集切削刀具图像；距离变换图像获取模块，获取切削刀具灰度图像的梯度图像，获取梯度图像中的极大值点；根据梯度图像中每个像素点与最近的极大值点之间的距离值，获取距离变换图像；标记图像获取模块，获取距离变换图像中每个像素点的灰度值，获取距离变换图像中每个像素点的八邻域方向中每个方向下的连续性长度，根据距离变换图像每个像素点的八邻域方向中每个方向下的连续性长度获取第一方向角度，根据距离变换图像中每个像素点的邻域像素点获取第二方向角度，根据每个像素点的灰度值、连续性长度、第一方向角度以及第二方向角度获取每个像素点属于刀刃区域的概率；根据每个像素点属于刀刃区域的概率获取标记图像；分割图像模块，根据标记图像对梯度图像进行分水岭分割，将分割的结果应用在切削刀具灰度图像上获取分割图像；破裂边缘率获取模块，获取分割图像中每条边缘的每个像素点的曲率以及每条边缘上所有像素点的平均曲率，根据每条边缘上每个像素点的曲率以及所有像素点的平均曲率获取破裂边缘率；数控机床急停模块，根据破裂边缘率来控制数控机床的运转状态。2.根据权利要求1所述一种数控机床异常监测及急停系统，其特征在于，所述获取切削刀具灰度图像的梯度图像，获取梯度图像中的极大值点，包括的具体步骤如下：获取切削刀具灰度图像中所有像素点的梯度幅值构成梯度图像，通过非极大值抑制方法，获取梯度图像中的极大值点。3.根据权利要求1所述一种数控机床异常监测及急停系统，其特征在于，所述根据梯度图像中每个像素点与最近的极大值点之间的距离值，获取距离变换图像，包括的具体步骤如下：将梯度图像中的极大值点的灰度值置为1，将其余像素点的灰度值置为0，得到二值图像，对二值图像应用距离变换算法，计算二值图像每个像素点与最近的极大值点之间的欧式距离，作为每个像素点的距离值，对所有像素点的距离值进行线性归一化处理，并将归一化结果乘以255，获得距离变化图像。4.根据权利要求1所述一种数控机床异常监测及急停系统，其特征在于，所述根据每个像素点的灰度值、连续性长度、第一方向角度以及第二方向角度获取每个像素点属于刀刃区域的概率，包括的具体步骤如下：将任意一个像素点记为当前像素点：其中，代表当前像素点属于刀刃区域的概率；为当前像素点的灰度值；代表当前像素点的八邻域方向中的第个方向；代表当前像素点的八邻域方向中的第个方向下的归一化后的连续性长度；为当前像素点的第...

【专利技术属性】
技术研发人员：李艳春，
申请(专利权)人：无锡惠星智能化设备有限公司，
类型：发明
国别省市：