O benchmark do processo é o principal conteúdo de pesquisa deste artigo, que é usado para refletir o erro de tamanho, forma e posição dos recursos processados no processo atual. O datum dinâmico pode ser dividido em linha de referência e plano de referência de acordo com a forma geométrica. A linha de referência inclui o eixo e a linha central da superfície rotativa. O plano de referência inclui um plano simétrico, uma face final, uma superfície de suporte, uma superfície de montagem e uma superfície de junta.
Os recursos de detecção visual de imagens processadas por CNC incluem recursos de cor, recursos de textura, recursos de relacionamento espacial e recursos de forma. Os recursos de cores são baseados em todos os recursos pertencentes aos pixels da imagem. Os recursos de textura são calculados estatisticamente em uma área que contém vários pixels. A relação espacial refere-se à posição espacial ou à relação de orientação relativa entre vários objetos em uma imagem. O recurso de forma refere-se a uma forma específica composta por um conjunto de elementos geométricos (pontos, linhas, superfícies) com certa relação de topologia na peça de trabalho. Como informações visuais importantes de objetos, os recursos de forma são representações de atributos estáveis de objetos.
De acordo com a comparação entre diferentes recursos visuais e a análise acima do benchmark dinâmico, o recurso de forma está em conformidade com as características do benchmark dinâmico, de modo que o recurso de forma é selecionado como seu recurso visual. Geralmente, os recursos de forma podem ser representados como recursos de contorno baseados em forma e recursos de região baseados em forma, incluindo cantos, arestas, linhas retas, curvas e regiões. Se houver interferência na borda, um grande número de falsos pontos de borda será gerado, o que afetará a extração de recursos de borda. Neste momento, é muito importante encontrar um algoritmo de processamento de imagem adequado.
Análise de correspondência e método de extração de características No processo de usinagem NC, quando a referência de usinagem é o canto da peça de trabalho, ele aparece na forma de pontos de canto na imagem visual. Entre os algoritmos de detecção visual de canto da imagem, o método baseado em modelo é o mais amplamente utilizado, incluindo o algoritmo de Harris, o algoritmo de Susan, o algoritmo FAST e o algoritmo SURF.
Dentre eles, o algoritmo de Susan possui boa robustez ao ruído, e também possui invariância de mudança de intensidade de luz e invariância de rotação. Ele usa poucos parâmetros, por isso requer menos computação e armazenamento. Portanto, o algoritmo de Susan é usado para extrair as coordenadas do canto, ou seja, a posição da referência dinâmica.
Quando a referência de usinagem é o eixo ou a linha central da superfície giratória, ela aparece como o centro do círculo na imagem visual, mas o centro do círculo não é real, então a extração de suas características visuais envolve a extração da aresta do círculo e ajuste da curva. A obtenção das coordenadas do centro é a posição de referência dinâmica da usinagem. Entre os operadores de extração de borda comumente usados, o operador Canny tem maior precisão de posicionamento para borda de pixel único do que outros operadores de detecção de borda e tem melhor capacidade anti-ruído.