(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210297007.9 (22)申请日 2022.03.24 (71)申请人 清华大学深圳国际研究生院 地址 518055 广东省深圳市南 山区西丽 街 道深圳大 学城清华校区A栋二楼 (72)发明人 张旻　周果　冯峰　王晓浩　 (74)专利代理 机构 深圳新创友知识产权代理有 限公司 4 4223 专利代理师 王震宇 (51)Int.Cl. G06V 10/28(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/141(2022.01) G06V 10/147(2022.01) (54)发明名称 一种工件铣削加工 状态的视 觉识别方法 (57)摘要 一种工件铣削加工状态的视觉识别方法， 包 括以下步骤： A： 获取工件表面的灰度图像； B： 基 于所述灰度图像提取工件表面若干轮廓线； C： 计 算每条所述轮廓线 的指标值Index_D； D： 计算所 有轮廓线的所述指标值的平均值Index_Dmean； 若Index_Dmean小于预定阈值， 则判定工件铣削 加工状态为稳定， 否则执行后续步骤； E： 获取步 骤A中的灰度图像的轮廓图像； F： 将所述轮廓图 像均匀分割为若干个子图像； G： 计算每个所述子 图像的指标值Index_E； H： 计算所有子图像的所 述指标值的平均值Index_Emean； 若Index_Emean 大于预定阈值， 则判定工件铣削加工状态为受迫 振动； 否则判定为颤振。 该方法具备低实现成本、 操作简单、 高识别准确度与识别效率、 功能全等 优点。 权利要求书2页 说明书6页 附图4页 CN 114638966 A 2022.06.17 CN 114638966 A 1.一种工件铣削加工状态的视 觉识别方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： A： 在工件铣削加工过程中获取工件表面的灰度图像； B： 基于所述灰度图像提取工件表面若干轮廓线； C： 计算每条 所述轮廓线的指标值 Index_D； D： 计算所有轮廓线的所述指标值的平均值 Index_Dmean； 若Index_Dmean小于预定阈值， 则判定 工件铣削加工状态为稳定， 否则执 行后续步骤； E： 获取步骤A中的灰度图像的轮廓图像； F： 将所述轮廓图像均匀分割为若干个子图像； G： 计算每 个所述子图像的指标值 Index_E； H： 计算所有子图像的所述指标值的平均值 Index_Emean； 若Index_Emean大于预定阈值， 则判定工件铣削加工状态为受迫振动； 否则判定为颤 振。 2.如权利要求1所述的工件铣削加工状态的视觉识别方法， 其特征在于， 若步骤H中判 定工件铣削加工状态为颤振， 则所述方法还包括： 根据步骤D计算的平均值Index_Dmean确 定颤振的级别。 3.如权利要求1至2任一项所述的工件铣削加工状态的视觉识别方法， 其特征在于， 在 步骤A中， 优选地， 采用装有环形灯带和偏振镜的摄像头获取工件表面的灰度图像， 所述装 有环形灯带和偏振镜的摄像头形成摄像头 ‑环形灯带 ‑偏振镜三明治结构； 优选地， 工件与 摄像头之间的距离为5 ‑20cm。 4.如权利要求1至3任一项所述的工件铣削加工状态的视觉识别方法， 其特征在于， 在 步骤A中， 所述灰度图像为方 形且尺寸 不小于300×300像素。 5.如权利要求1至4任一项所述的工件铣削加工状态的视觉识别方法， 其特征在于， 在 步骤B中， 优选地， 所有轮廓线均通过图像的中心 点； 优选地， 相 邻轮廓线之间的夹角为一定 值。 6.如权利要求1至5任一项所述的工件铣削加工状态的视觉识别方法， 其特征在于， 在 步骤B中， 所述轮廓线的数目不低于4。 7.如权利要求1至6任一项所述的工件铣削加工状态的视觉识别方法， 其特征在于， 在 步骤C中， 所述计算每条轮廓线的指标值 Index_D的计算过程如公式(1)—(4)： 其中：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114638966 A 2L为表示轮廓线的一维数组， 数组某个位置元 素值表示轮廓线在该位置的高度值； Li为轮廓线在位置i的高度值； N为轮廓线长度， 或表示轮廓线一维数组的元 素个数； n为轮廓线长度减1； d为轮廓线上点到第一个点的最远直线距离； i为轮廓线上点 位置索引； k为两点的位置索引差以2为底的对数， 取值 为整数； m2k为位置索引差为2k的两点之间距离的总和； m为m2k在所有k值下的平均值； floor(log2(N))为不大于log2(N)的整数。 8.如权利要求1至7任一项所述的工件铣削加工状态的视觉识别方法， 其特征在于， 在 步骤F中， 优选地， 所有子图像均为方形且尺 寸一致； 优选地， 任意两个子图像不存在重叠部 分； 优选地， 子图像的数目不小于25个。 9.如权利要求1至8任一项所述的工件铣削加工状态的视觉识别方法， 其特征在于， 步 骤G具体包括如下步骤： G1： 获取所述子图像在四个方向的四个灰度共生矩阵； G2： 计算所述四个灰度共生矩阵的熵； G3： 取四个熵值的最大值和最小值； G4： 计算所述最大值与所述最小值的差值， 取该差值与所述最小值的比值为所述指标 值Index_E。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 存储的计算机程序由处理器执行时， 实现 如权利要求1至9任一项所述的工件铣削加工状态的视 觉识别方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114638966 A 3