Эталон процесса является основным исследовательским содержанием этой статьи, который используется для отражения ошибки размера, формы и положения функций, обрабатываемых в текущем процессе. Динамическая база может быть разделена на базовую линию и базовую плоскость в соответствии с геометрической формой. Базовая линия включает в себя ось и центральную линию вращающейся поверхности. Базовая плоскость включает в себя симметричную плоскость, торец, опорную поверхность, установочную поверхность и поверхность соединения.
Функции визуального обнаружения изображений, обработанных с ЧПУ, включают в себя цветовые характеристики, особенности текстуры, особенности пространственного отношения и особенности формы. Цветовые признаки основаны на всех признаках, принадлежащих пикселям изображения. Характеристики текстуры рассчитываются статистически в области, содержащей несколько пикселей. Пространственное отношение относится к пространственному положению или отношению относительной ориентации между несколькими объектами на изображении. Элемент формы относится к определенной форме, состоящей из набора геометрических элементов (точек, линий, поверхностей) с определенным отношением топологии на заготовке. Как важная визуальная информация об объектах, признаки формы являются устойчивыми представлениями атрибутов объектов.
В соответствии со сравнением между различными визуальными признаками и приведенным выше анализом динамического эталона признак формы соответствует характеристикам динамического эталона, поэтому признак формы выбран в качестве его визуального признака. Как правило, элементы формы могут быть представлены как элементы контура на основе формы и элементы области на основе формы, включая углы, ребра, прямые линии, кривые и области. Если в кромке есть интерференция, будет создано большое количество ложных краевых точек, что повлияет на извлечение краевых элементов. В настоящее время очень важно найти подходящий алгоритм обработки изображений.
Анализ соответствия и метод выделения признаков В процессе обработки с ЧПУ, когда эталоном обработки является угол заготовки, он проявляется в виде угловых точек на визуальном изображении. Среди алгоритмов визуального обнаружения углов изображения наиболее широко используется метод на основе шаблонов, включая алгоритм Харриса, алгоритм Сьюзена, алгоритм FAST и алгоритм SURF.
Среди них алгоритм Сьюзена обладает хорошей устойчивостью к шуму, а также обладает инвариантностью к изменению интенсивности света и инвариантностью к вращению. Он использует очень мало параметров, поэтому требует меньше вычислений и памяти. Поэтому для извлечения угловых координат, то есть положения динамической привязки, используется алгоритм Сьюзена.
Когда эталоном обработки является ось или осевая линия вращающейся поверхности, она отображается как центр круга на визуальном изображении, но центр круга не является реальным, поэтому извлечение его визуальных признаков включает в себя извлечение края подгонки круга и кривой. Получение координат центра является динамическим эталонным положением обработки. Среди часто используемых операторов извлечения краев оператор Кэнни имеет более высокую точность позиционирования для однопиксельного края, чем другие операторы обнаружения краев, и обладает лучшей способностью подавления шума.