Las características de detección visual de las imágenes procesadas por cnc incluyen características de color, características de textura, características de relación espacial y características de forma. Las características de color se basan en todas las características que pertenecen a los píxeles de la imagen. Las características de la textura se calculan estadísticamente en un área que contiene varios píxeles. La relación espacial se refiere a la posición espacial o la relación de orientación relativa entre múltiples objetos en una imagen. La característica de forma se refiere a una forma específica compuesta por un conjunto de elementos geométricos (puntos, líneas, superficies) con cierta relación de topología en la pieza de trabajo. Como información visual importante de los objetos, las características de forma son representaciones de atributos estables de los objetos.
De acuerdo con la comparación entre diferentes características visuales y el análisis del punto de referencia dinámico anterior, la característica de forma se ajusta a las características del punto de referencia dinámico, por lo que se selecciona la característica de forma como su característica visual. En general, las entidades de forma se pueden representar como entidades de contorno basadas en forma y entidades de región basadas en forma, incluidas esquinas, bordes, líneas rectas, curvas y regiones. Si hay interferencia en el borde, se generará una gran cantidad de puntos de borde falsos, lo que afectará la extracción de características del borde. En este momento, es muy importante encontrar un algoritmo de procesamiento de imágenes adecuado.
Análisis de correspondencia y método de extracción de características En el proceso de mecanizado CNC, cuando la referencia de mecanizado es la esquina de la pieza de trabajo, aparece en forma de puntos de esquina en la imagen visual. Entre los algoritmos de detección visual de la esquina de la imagen, el método basado en plantillas es el más utilizado, incluido el algoritmo de Harris, el algoritmo de Susan, el algoritmo FAST y el algoritmo SURF.
Entre ellos, el algoritmo de Susan tiene una buena robustez al ruido y también tiene la invariancia del cambio de intensidad de la luz y la invariancia de rotación. Utiliza muy pocos parámetros, por lo que requiere menos computación y almacenamiento. Por lo tanto, se utiliza el algoritmo de Susan para extraer las coordenadas de las esquinas, es decir, la posición de la referencia dinámica.
Cuando la referencia de mecanizado es el eje o línea central de la superficie giratoria, aparece como el centro del círculo en la imagen visual, pero el centro del círculo no es real, por lo que la extracción de sus características visuales implica la extracción del borde. del ajuste de círculos y curvas. La obtención de las coordenadas del centro es la posición de referencia dinámica del mecanizado. Entre los operadores de extracción de bordes comúnmente utilizados, el operador Canny tiene una mayor precisión de posicionamiento para bordes de un solo píxel que otros operadores de detección de bordes y tiene una mejor capacidad antirruido.
