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利用机器视觉实现刀面磨损的自动化测量

摘要
本文研究的目的是利用微型钻孔机的视觉系统来建立一个自动化刀面磨损测量计划。对一个10层印刷电路板（ PCB ）孔钻探测后通过微型钻孔机捕取图像。计算机采集系统得到的图像评价和验证了该模型。边缘检测是通过提取边界，以对边缘点，其中包括提高和下降的边缘，计算出高度的切割机。计算刀面磨损面积、平均刀面磨损高度、和最大磨损高度，利用这种方法来评价刀具寿命。实验结果表明，在微型钻孔机PCB生产中所提出的自动化磨损测量方案是可靠而有效的。 2006年Elsevier公司保留所有权利。
关键词：微型钻孔机 ;机器视觉;刀面磨损测量;边缘检测;图像处理;印制板
1 、导言
测量磨损的微型钻孔机（直径0.3-0.02毫米），在印刷电路板（ PCB ）的生产中是很重要的。而随着开始磨损，切削力的增加与温度的升高，就加速了刀身的化学反应与钻穿，造成钻子质量的迅速恶化[1]。在印刷电路板制造中， 一台破旧微型钻孔机会损害表面质量和钻孔的尺寸。刀具磨损不仅直接降低了部分几何精度，同时也增加了切削力。微型钻孔机的原理图其特点见图1。切割平面（也称第一面或唇救济平面）在第一面中切削刃和横刃是两个重要的刀刃。中心点是第一个与材料表面接触的点，切削刃是切削材料的主要刀刃。横刃是微型钻孔机的2个主要刀刃的平面相交的那条线。他们除去材料是通过挤压和削减处于高度的负前角。此外，对于规模较小的直径，各钻井参数，如网上厚度，点角，主轴转速，进给，还需要进一步分析。回缩率的效果也与切削寿命也有关。

图1 微型钻孔机的原理图
许多研究者已用各种传感器，声学发射（ AE ） [ 5 ] ，测功机[ 6 ] ，振动[ 7 ] ，超声波振动[ 8 ] ，电机主轴转速和功率及功率消耗[ 14 ]监察钻穿。林和丁[ 3 ]使力信号与后刀面磨损及其他切削参数之间建立了关系，当铜合金钻井时。埃尔通克和罗帕诺[ 4 ]制定了一个决策融合中心算法，它结合了产出的个别方法，为磨损状况做了一个全球性的决定。李等人。 [ 10 ]介绍了一种混合学习方法：让切削振动的特征和刀具磨损的情况之间相互联系。几个研究人员曾检查过用于测量刀具磨损的机器视觉的使用方法。例如，镍等 [ 11 ]介绍了加工性能的高速钢麻花钻被离子渗氮才可申请物理气相沉积TiN涂层，