基于机器视觉的积屑瘤在机监测的实验研究

王鹏飞，王中任，秦凯歌，向庆波，饶 佳

（湖北文理学院 机械与汽车工程学院，湖北 襄阳 441053）

进行机械加工时，由于切削用量及待加工材料等因素，会导致刀具积屑瘤的产生，使刀具的重要参数发生改变，对切削力、刀具寿命和工件表面品质有重要影响[1~3]。

目前关于刀具积屑瘤的研究，主要采用扫描电镜和光学显微镜，这些都必须要在离线情况下才能进行试验，不适合现代机床在线监测的需要[4]。

近年来，随着计算机和机器视觉技术的发展，为积屑瘤的研究提供了新的手段[5]。

本文从实验的角度，开展积屑瘤的在机监测的研究，通过CCD 相机采集粘附有积屑瘤的刀具图像，并通过Matlab 图像工具箱，进行处理和分析，探索积屑瘤的产生和发展变化的规律。

1 积屑瘤监测的机器视觉实验

1.1 实验原理

利用机器视觉，对停机状态下的刀具进行图像采集，利用Matlab 软件对采集的图像，使用图像相减法，计算出积屑瘤的面积，从而分析其形成过程的规律。

1.2 实验装置与材料

实验所用的装置和材料如表1 所列。

表1 实验装置和材料

机器视觉系统，是由安装在机床上的工业相机、镜头、照明系统、采集卡和PC 机组成。照明采用红色光纤束光源，因为具有柔性的特点，所以方便与机床结合，可以突出照亮刀具本身，与背景形成鲜明对比，便于后面的图像处理。

同时，通过在摄像机支架与机床导轨接触面间放置橡胶垫，达到减震的效果，以免减少机床振动对视觉系统的影响和破坏。图1 所示为检测系统的总体示意图。

图1 积屑瘤监测装置示意图

图2 为机构的现场照片。

图2 机构现场照片

1.3 实验步骤

假定积屑瘤的形成规律未知，在正式的视觉实验之前，需要目测观测积屑瘤的形成规律，以选择最合适的图像采集频率。然后，再使用适当的采集频率，采集序列图像。由于积削瘤常在中低速的大深度切削，因此将车床转速、每转进给量和背吃刀量分别定为240 r/m in、0.22 mm/r 和1 mm。

（1）目测估计。将车床的切削用量设定为：主轴转速240 r/min、每转进给量0.22 mm/r、背吃刀量1 mm，打开车床开始切削工件，目测积屑瘤的形成，记录下数据，发现在1 m in 20 s 左右，积屑瘤开始产生，随后继续增大，在10 min 左右达到最大，随后开始逐渐减小，在15 min 左右时，积屑瘤面积几乎为零。根据这样的记录，将图像采集频率时间间隔定为75 s。

（2）正式采集。采用上述切削用量，打开机床之前，先对刀具进行一次拍摄，作为图像相减法的初始基准图片，打开机床开始拍摄，每隔75 s 对刀具进行一次采集，直至最后一次采集图像上不存在积屑瘤为止。

（3）数据处理。使用Matlab 软件，对已经采集的图片进行分析，得出积屑瘤的面积，记录下数据，分析实验结果。

1.4 实验结果

图3（a）、（b）、（c）、（d）、（e）、（f）分别为初始刀具图像和切削第150 s、300 s、450 s、600 s、750 s 后的图像。

图3 在试验中采集的一系列图像

2 积屑瘤变化规律的定量分析

2.1 定量数据整理

使用Matalb 软件进行图像相减法处理所采集的图片，可得到积屑瘤的面积与时间关系，如表2 所示，并绘制出函数坐标图像如图4。其中时间单位为s，面积单位为像素。

2.2 数据分析

在0～300 s 内积屑瘤的面积缓慢的增大，其平均增长速率为0.26 像素/s。300～325 s 左右，图像有些微微的波动，波动结束后，又以很大的增长速率增大，其平均增长速率为0.84 像素/s，在600 s 左右时，积屑瘤的面积到达顶峰，面积约为239 像素。

表2 积削瘤面积与时间的对应关系

图4 积削瘤面积随时间变化的图像

随后积屑瘤的面积开始以很大的速率减小，其平均速率约为0.69 像素/s，这可能与切削温度升高后。在825 s 左右时遇见拐点，速率降低约为0.31 像素/s。最终积屑瘤的面积在1 050 s 左右时降为零。

3 结束语

本文开展了采用机器视觉系统在机监控积屑瘤的实验。研究结果表明，采用机器视觉方法，可以方便地拍摄到积屑瘤的图像，并可以定量地研究其变化规律。在照明技术以及机床的隔振技术方面，也有必要改进，以提高图像的品质和定量分析的准确性。

[1] 郑文虎，齐海生. 积屑瘤对精加工的影响[J]. 机械工人（冷加工），2006，（4）：43-44.

[2] 刘志兵，王西彬. 积屑瘤状态对微细切削表面轮廓特征的影响[J].光学精密工程，2011，，(1)：90-96.

[3] 汤铭权，万迪慧，毛善峰. 积屑瘤的稳定性与随机性[J]. 机械科学与技术，1992，（3）：2-8.

[4] 陈永浩. 积屑瘤问题研究[J]. 华中理工大学学报，1993，21（6）：121-126.

[5] H H Shahabi & M M Ratnam. In-cycle Detection of Built-up Edge(BUE)from 2-D Images of Cutting Tools Using Machine Vision[J].Int J Adv Manuf Technol，2010，（46）：1179-1189.