一种CNC加工中基于CCD相机的零件特征闭环识别方法与流程

本发明涉及一种零件特征识别的方法，具体涉及一种ccd相机在数控机床上闭环识别零件特征的方法。

背景技术：

1、随着ccd技术在图像传感和非接触式测量领域的迅速发展，其逐渐在数控机床上得到应用。目前，由于数控加工中工件来料尺寸及外观效果具有离散性，导致ccd相机的识别精度和稳定性并不理想，主要体现在测量过程不稳定、报警频率高等方面，这些不确定性导致生产过程不连续、测量数据准确性无法评估、测量过程难以追溯等问题。因此，在使用ccd进行测量时，需要人工参与的环节较多，人工不断调整优化各项参数，如定位高度、光源亮度、图像处理方案等，还需对测量结果的准确性进行人工评估，整个测量过程费时费力，生产不连续而且制造成本较高。

技术实现思路

1、本发明针对现有技术的问题，提供一种cnc加工中基于ccd相机的零件特征闭环识别方法，以解决测量过程不连续、人工参与多、测量结果准确性无法评估的问题。

2、为了实现上述目的，本发明采用的技术方案包括以下步骤：

3、步骤一，将零件安装在数控机床上，并将ccd相机安装在数控机床上；

4、步骤二，数控机床运动到目标位置，“图像捕捉程序”控制ccd相机捕捉零件特征的图像并与用户设置的图像要求对比，获得满足条件的图像；

5、步骤三，“图像识别程序”计算捕捉图像的聚焦指数并与用户设置的理论值进行对比，获得满足条件的图像聚焦指数；

6、步骤四，“图像识别程序”对捕捉图像进行灰度判定，获得满足条件的图像对比度；

7、步骤五，“图像识别程序”将实际捕捉图像的成像特征和模板进行匹配，获得满足匹配条件的成像特征；

8、步骤六，根据成像特征，输出检测结果。

9、所述的步骤二中“图像捕捉程序”控制ccd相机捕捉零件特征的图像，当首次成像失败时，会自动进入循环捕捉模式，循环捕捉模式中循环次数可由用户设定，当达到循环捕捉模式次数上限值，会报警提示图像捕捉失败，等待人工确认。

10、所述的步骤三中“图像识别程序”计算捕捉图像的聚焦指数，如果聚焦指数不满足要求，即图像成像不清晰，则进行自动聚焦并筛选出最佳成像高度。

11、所述的步骤四中“图像识别程序”对捕捉图像进行灰度判定，当灰度判定不满足设定条件时，“图像识别程序”会读取用户设置的最小光源亮度、最大光源亮度、光源调整间隔参数，从最小光源开始，每次增加光源调整间隔，再识别图像，直至筛选出和设定值最接近的最优对比度。

12、所述的步骤五中“图像识别程序”将实际捕捉图像的成像特征和模板进行匹配，当相似度不满足要求，可执行用户设置的备选图像处理方案，循环进行相似度判定，特征匹配的相似度任然无法满足要求时，会筛选出相似度最高的一组结果。

13、所述的步骤六中根据成像特征，输出检测结果，结果内容包括识别成功标志及特征测量结果、捕捉图像的聚焦指数、识别特征的聚焦高度、识别特征的光源亮度、目标特征和背景的灰度值、每个特征的循环识别次数、成功识别图像的图像处理方案编号以及特征匹配的相似度。

14、进一步的，所述的步骤六中根据成像特征，输出检测结果时可由nc程序自动在本地打印txt文档。

15、进一步的，所述的步骤六中根据成像特征，输出检测结果后，用户可以根据检测结果迭代优化参数设置和图像模板方案，提高识别成功率、识别精度和测量效率。

16、与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：通过对ccd相机测量的关键步骤和关键参数进行闭环控制，能够有效控制测量过程。本发明图像处理完毕后输出特征测量结果详细信息，能够量化判断数据的准确性，提高识别精度的同时减少过程中人工干预，使整个生产过程更连续，有效降低产品制造成本。

技术特征：

1.一种cnc加工中基于ccd相机的零件特征闭环识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的cnc加工中基于ccd相机的零件特征闭环识别方法，其特征在于：步骤二中所述的“图像捕捉程序”控制ccd相机捕捉零件特征的图像，当首次成像失败时，会自动进入循环捕捉模式，循环捕捉模式中循环次数可由用户设定，当达到循环捕捉模式次数上限值，会报警提示图像捕捉失败，等待人工确认。

3.根据权利要求1所述的cnc加工中基于ccd相机的零件特征闭环识别方法，其特征在于：步骤三中所述“图像识别程序”计算捕捉图像的聚焦指数，如果聚焦指数不满足要求，即图像成像不清晰，则进行自动聚焦并筛选出最佳成像高度。

4.根据权利要求1所述的cnc加工中基于ccd相机的零件特征闭环识别方法，其特征在于：步骤四中“图像识别程序”对捕捉图像进行灰度判定，当灰度判定不满足设定条件时，“图像识别程序”会读取用户设置的最小光源亮度、最大光源亮度、光源调整间隔参数，从最小光源开始，每次增加光源调整间隔，再识别图像，直至筛选出和设定值最接近的最优对比度。

5.根据权利要求1所述的cnc加工中基于ccd相机的零件特征闭环识别方法，其特征在于：步骤五中所述的“图像识别程序”将实际捕捉图像的成像特征和模板进行匹配，当相似度不满足要求，可执行用户设置的备选图像处理方案，循环进行相似度判定，特征匹配的相似度任然无法满足要求时，会筛选出相似度最高的一组结果。

6.根据权利要求1所述的cnc加工中基于ccd相机的零件特征闭环识别方法，其特征在于：步骤六根据成像特征，输出检测结果，结果内容包括识别成功标志、特征测量结果、捕捉图像的聚焦指数、识别特征的聚焦高度、识别特征的光源亮度、目标特征和背景的灰度值、每个特征的循环识别次数、成功识别图像的图像处理方案编号以及特征匹配的相似度。

7.根据权利要求1所述的cnc加工中基于ccd相机的零件特征闭环识别方法，其特征在于：步骤六根据成像特征，输出检测结果时可由nc程序自动在本地打印txt文档。

技术总结
本发明公开了一种CNC加工中基于CCD相机的零件特征闭环识别方法，包括以下步骤：将零件安装在数控机床上，并将CCD相机安装在数控机床上；数控机床运动到目标位置，“图像捕捉程序”控制CCD相机捕捉零件特征的图像并与用户设置的图像要求对比，获得满足条件的图像；“图像识别程序”计算捕捉图像的聚焦指数并与用户设置的理论值进行对比，获得满足条件的图像聚焦指数；“图像识别程序”对捕捉图像进行灰度判定，获得满足条件的图像对比度；“图像识别程序”将实际捕捉图像的成像特征和模板进行匹配，获得满足匹配条件的成像特征；根据成像特征，输出检测结果。本发明可以有效提高CCD相机识别特征的成功率，减少报警，保证识别结果的准确性。

技术研发人员：陈冬,杨光杰,邹佳敏,胡刚梅,王刚,孟少鹏
受保护的技术使用者：西安精雕精密机械工程有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23