作为数控机床加工过程中引发故障的最主要原因,刀具状态的变化,尤其是刀具磨损,直接影响着工件的加工精度和生产效率。由于当前传统的刀具检测方法己无法满足现代化机械加工的高精度、高速率及自动化等要求,因此关于刀具检测新技术的重要性不言而喻,而相关研究也越来越多。其中基于图像处理的检测技术由于具有直观、非接触、测量精度高、检测速度快以及可智能化扩展等优势,被广泛用于工业检测领域中。基于这一现状,本文结合具体项目对基于图像处理的刀具检测技术进行了深入研究,为数控车床的改造升级提供了技术方案,具有重要意义。本文作为智能机床光控单元项目的子课题,以公司CKZ20车床为平台,研究并设计了基于图像处理技术的刀具磨损检测系统。检测系统包括硬件和软件两大部分。系统首先通过图像获取硬件设备获取到刀具图像,然后由系统软件算法对刀具图像进行预处理、边缘检测、轮廓提取等一系列处理,计算出刀具轮廓特征的几何尺寸,并通过对比磨损前后刀具尺寸的变化来求得刀具磨损量,最后再由软件部分进行判断做出处理,如报警换刀或自动补偿。论文创新之处在于该系统结合车床工作特性,提出一套亚像素精度的刀具图像处理与计算算法,并将检测系统与机床系统相融合,实现了刀具状态的在线实时检测。在理论研究的基础上,本文结合具体项目设计并实现了基于图像处理的刀具磨损在线、实时检测系统。并对系统的检测精度、检测效率、重复性等进行了一些实验,结果表明系统精度可达到亚像素级别,同时检测实时性较高,达到了预期目标。