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前言：

當前的高速加工中心在r.業(yè)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(zhì)量低，使得加工中心出現(xiàn)故障，大大降低企業(yè)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(tài)進行準確檢測，具有重要應用價值。傳統(tǒng)多傳感器融合的刀具磨損檢測方法，通過依據(jù)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(qū)域同刀具磨損區(qū)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(jù)傳感器檢測的刀具磨損狀態(tài)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(tài)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(tài)檢測方法，其通過依據(jù)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(shù),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(tài)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(tài)視診系統(tǒng)。實驗結(jié)果表明,所設計系統(tǒng)可準確檢測出刀具的磨損狀態(tài)，具有較高的檢測精度和魯棒性。

1高速加工中心刀具狀態(tài)視診系統(tǒng)設計

1.1系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

所設計的基于多視覺特征的高速加工中心刀具狀態(tài)視診系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)如閣1所示。該系統(tǒng)通過雙攝像機聯(lián)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(jīng)網(wǎng)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(tǒng)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(shù)據(jù)采集電路接口，采用數(shù)據(jù)處理模塊將模擬信號變換成數(shù)字信號。PC機采集刀具的數(shù)字視頻圖像后，采用基于BP神經(jīng)網(wǎng)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(xiàn)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(zhuǎn)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(tǒng)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(tài)檢測提供了可靠的分析依據(jù)。

1.2數(shù)據(jù)采集電路設計

高速加工中心刀具狀態(tài)視診系統(tǒng)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(tǒng)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(tǒng)采集卡的核心，CC2430是嵌人式SgBee應用的片上系統(tǒng)，其支持2.4 GHz 802.15/ZigBee協(xié)議，集成了高性能2.4 GHz射頻收發(fā)器和T業(yè)級的控制器。CC²⁴30是數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，其硬件電路設計主要包括傳感器電路、無線發(fā)射/接收電路、串口電路以及紐扣電源。將傳感器電路、無線發(fā)射電路以及紐扣電源集成在一塊數(shù)據(jù)采集和發(fā)射電板上，將串口電路和無線接收電路集成在另一塊數(shù)據(jù)接收電路板上。數(shù)據(jù)采集和發(fā)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(shù)據(jù)傳送到數(shù)據(jù)處理模塊中進行處理。

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結(jié)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(tài)視診系統(tǒng)，系統(tǒng)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(shù)據(jù)采集電路進行處理。系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)采集電路獲取刀具圖像數(shù)據(jù)后，將數(shù)據(jù)傳遞給數(shù)據(jù)處理模塊進行存儲和模/數(shù)轉(zhuǎn)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(tài)。系統(tǒng)實現(xiàn)部分給出了系統(tǒng)軟件流程圖,并通過BP神經(jīng)網(wǎng)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(jié)果表明，所設計系統(tǒng)可準確檢測出刀具的磨損狀態(tài)，具有較高的檢測精度和魯棒性。

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