具有清晰輪廓的復雜二維圖像失量化處理及數(shù)控加工-濾油器體夾具設計【含CAD高清圖紙、文檔全套】【LB6】

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具有清晰輪廓的復雜二維圖像矢量化處理及數(shù)控加工 摘要：伴隨著全球數(shù)字化的不斷發(fā)展，目前網絡已經消消地潛入到了我們生活之中，涉及的領域之廣已經超出了我們的想像，其中工程項目尤為突顯。我國工業(yè)方面一直被認定為是全球的“領軍”大國，但是目前制造業(yè)水平還是遠不及發(fā)展國家。好多的工廠還是使用傳統(tǒng)機床，雖然目前已經逐步轉化形式，從手工不斷向數(shù)控發(fā)展，但是針對現(xiàn)有的數(shù)控加工設備還是不能完美的處理工藝不同階段的各個流程，對于清晰輪廓的復雜二維圖像操作還需要進一步的研究。 為了使得復雜輪廓圖像更加頻繁的進入我們的工廠，本課題的研究通過多個軟件，從而進行了探討。首先利用平日的攝影技術對圖像進行采集。接下來進行圖片預處理，包括對工件軌跡圖像進行濾波、銳化、灰度處理、邊緣檢測等，將圖片矢量化，該環(huán)節(jié)主要采用Adobe Photoshop CS6和Adobe Streamline軟件。然后經過 Auto Cad 軟件進行擬合，將形成的矢量圖進行修改完善。最后利用 CAD/CAM軟件（UG8.0）將CAD格式的輪廓轉化為可以識別的文件，利用CAM加工模塊自動生成數(shù)控加工程序，經過檢驗后輸入到數(shù)控機床進行加工。 通過數(shù)字圖像處理技術與數(shù)控加工相結合的方法從根源上彌補了目前CAD/CAM 軟件不可以直接打開位圖圖像進行數(shù)控加工程序生成的不足，同時增加了數(shù)控機床對復雜軌跡進行加工的效率，很好的解決實際生產問題。 關鍵詞：邊緣檢測；矢量化；格式轉換；數(shù)控編程 I Have a clear outline of complex two-dimensional image vector quantization Richard and nc machining Abstract：With the development of global computer networks, current computer can not do without us, and gradually infiltrated into every field in our computer-aided software engineering project has been fully widely used. Our industrial sector though has been the major powers of the world, but still less than the current level of development of the national manufacturing sector. Many factories still use traditional tools, although now gradually infiltrated into the NC operations, but for various processes existing CNC machining equipment is not a perfect treatment process for the clear outline of a complex two-dimensional image operation needs further study. In order to make more frequent complex contour image into our factory, research of this subject by multiple software, which was discussed. Firstly weekdays photography image acquisition. Then perform image preprocessing, including the trajectory of the workpiece image filtering, sharpening, gradation processing, edge detection, the image vectorization, which links the main use Adobe Photoshop CS6 and Adobe Streamline software. Then through Auto Cad software fitting vector will be formed to revise and improve. Finally, the use of CAD / CAM software (UG8.0) will outline CAD formats into a file that can be recognized, the use of CAM processing module automatically generates the NC program, after the test input to the CNC machine tools for processing. Reference image processing and CNC machining combination makes up the current CAD / CAM software can not directly extract bitmap images disadvantage NC program generation, while improving CNC machine tool for complex machining trajectory efficiency, a good solution to the actual production problems . Keyword：Edge Detection;Vectorization;Format Conversion; NC programming II 目 錄 摘要 I Abstract II 目錄 Ⅲ 1 緒論 1 1.1 數(shù)字圖像處理的概括 1 1.1.1 數(shù)字圖像處理的發(fā)展以及現(xiàn)狀 2 1.1.2 數(shù)字圖像處理的特點 2 1.2 矢量圖的概括 3 1.3 數(shù)控加工處理技術的概括 4 1.4 本文研究的內容 5 1.4.1 課題提出的意義 5 1.4.2 論文的內容安排 5 2 圖像的采集與確定 7 3 圖像的預處理 9 3.1 圖像的增強 9 3.2 圖像的灰度處理 11 3.3 圖像的二值化處理 12 3.4 圖像邊緣檢測 13 3.5 矢量圖的呈現(xiàn) 14 4 數(shù)控加工程序的生成 15 4.1 CAM模塊的介紹 15 4.2 線切割加工生成刀具軌跡 15 4.3 二維輪廓等距算法 15 4.4 生成數(shù)控加工程序 16 4.5 驗證與校核 18 5 總結 20 III 參考文獻 21 致謝 22 IV 1 緒論 1.1 數(shù)字圖像處理的概括 在我們的日常生活中，圖像應該就是可以用肉眼看到的畫面，它包括：紙上面的、膠卷上的、電腦屏幕上的等等。它們根據記錄方式的不同可以分為模擬圖像和數(shù)字圖像這兩大類，其中前者是通過某些物理量，比如說根據光、電的強弱的變化就可以來描述一張圖片；而后者則是使用計算機收藏的數(shù)據來記錄圖像上各像素點的信息。目前圖像存儲在計算機中常用的格式有：BMP、PNG、PSD、JPG、PSD等。想要將這些圖像應用于各領域，比如機械、電子、航空航天、紡織、輕工以及建筑等各個領域，這就需要進行圖像進行基礎的處理。 析、加工和處理等。而數(shù)字圖像處理（digital image processing）就是利用電腦對目標圖像進行轉換處理的的一種技術[1]。通過對數(shù)字圖像進行處理可以使圖像進行基礎的修改，例如通過降噪，銳化等改善獲得的圖像質量，或是從整個圖像中提取有效信息，并且還可以對圖像進行體積壓縮，便于傳輸和保存。通過數(shù)字處理后的圖像目前主要可以分為 圖1.1常見位圖（左）和矢量圖（右） 畫制作軟件3Dmax等這些都是目前比較出色的圖像處理軟件；另外AutoCAD、Pro/E、UG、MDT、CAXA電子圖版等等，這些后面的也是使用率極高的軟件，它們主要應用的領域是工程領域，均可以繪制矢量圖形，用數(shù)字的形式描述了圖像中各個像素所含的信息，可以單獨地完整地對矢量圖形及部元進行移動、縮放、旋轉等處理轉換，得到所需要的處理。 1.1.1 數(shù)字圖像處理的發(fā)展以及現(xiàn)狀 紀六十年代。1964年美國噴氣式推進實驗室(JPL)運用數(shù)字技術對旅行者7號從月球獲取的大量照片進行質量的修改之后，成功得獲得了第一次案例。之后在1972年英國EMI公司的工程師 Hounsfield 推出了可以診斷頭顱的X射線，并將其形成的斷層圖像呈現(xiàn)于計算機的裝置，也就是我們目前我們都很熟悉的 CT(Computer Tomograph L)，這項研究的發(fā)明使數(shù)字圖像處理在醫(yī)學上展開了新的篇章。之后隨著不斷發(fā)展的腳步，于1975年該公司又成功研制出了可以鮮明清晰地查看全身圖像的掃描CT裝置。終于所有辛勤努力都是會有收獲的，在1979 年該技術獲得了諾貝爾獎，代表它對人類做出了跨時代的貢獻。從那以后人們建立了圖像理解（計算機視覺) 技術，也就是通過計算機構建數(shù)字化的人類視覺系統(tǒng)。其中具有代表性的，Marr在二十世紀七十年代末發(fā)表的視覺計算理論，它為后期計算機數(shù)字圖像技術的理論發(fā)展提供了主導思想；在二十世紀八十年代末期，人們成功的將數(shù)字圖像處理技術引用到了地理領域。二十世紀九十年代初，數(shù)字圖像處理技術更加向著多領域發(fā)展，比如在1986年，S.Mallat和Y.Meyer在前人大量工作的基礎上提出了小波變換的多分辨率分析(Multiresolution Analysis，MRA)，詳細地講述了在空間里小波的多分辨率特性，隨著空間尺度由大到小變化，可以由粗略到細致的觀察圖像不同的特征。在大空間里只能看到圖像的外圍輪廓，在小空間里就可以清晰的查看到各個部位的細節(jié)[2]。之后在小波變換的多分辨率分析的基礎上于1989年提出了馬拉特(Mallat)算法，有效地將小波分析應用于圖像分解和重構。從此圖像處理技術與數(shù)控加工更加緊密的結合，在各方面都得到了廣泛的應用。 1.1.2 數(shù)字圖像處理的特點 目前需要處理的圖像大多為二維和三維的。每張圖片中所含的信息量都很大, 因此想要用計算機對它進行處理，這就需要計算機的運行速度相對快且存儲容量足夠；其次數(shù)字圖像處理占用的頻帶較寬, 所以在很多的處理環(huán)節(jié)的實現(xiàn)上所需很高的技術的支持, 且需要支出較高的經費；最后數(shù)字圖像中各個像素雖說是獨立的，但其相關性大，所以圖像處理中信息壓縮是有很大的潛力的，需要不斷的深入研究。 數(shù)字圖像處理的優(yōu)點如下： 較好的； 應用的需求； 計算機來處理，所以它使用的范圍比較寬闊； 其中的代碼即可調整使得新的圖像呈現(xiàn)。 1.2 矢量圖的概括 為基本單位對圖像進行存儲，想要將它進行計算機圖像處理時對計算機的運行速度和內存都有很高的要求，并且即使計算機性能較好，但是對于各種變換處理，如縮放、旋轉、修改等還是很困難的，這對圖像的分析、處理、傳輸以及存儲等帶來了巨大的不便。矢量圖也叫向量圖，是記錄點、線、面的位置和顏色信息描述的圖形，它是由圓、圓弧、直線、折線等許多的圖形元素組成的，想要對這種圖像進行處理時只要對描述圖形的參數(shù)進行修改就可以了，比如存儲線段只要將該線段端點的坐標記錄就可以了，而對于圓弧則記錄其圓心坐標、半徑、起點與終點。所以，矢量圖比光柵點陣圖像更方便的進行轉換處理。 矢量圖形具體的有以下幾個特點：第一，邊緣顯著，可以很清楚看到圖像的輪廓；第二，因為是由簡單的線條構成的，所以占的內存較小，轉換的速度很快；第三，在某些需要使用光柵點陣圖的情況下，矢量圖形也可以很方便利用計算機圖形學的基本方法較為快速的進行轉換。 對項目都投入了大量的精力，目前也取得了一些成效，如得到了許多的計算方法和處理系統(tǒng)，并且開發(fā)了很多的商業(yè)化軟件，但是圖像矢量化處理不是一步就可以操作完成的，仍然需要許多連續(xù)的圖像處理環(huán)節(jié)，所以在各種不定的因素的影響下，會導致圖像在矢量化處理的研究過程中任何環(huán)節(jié)都存在著不同的難點： a) 在大量的圖像研究的基礎上我們逐步推導出對圖像信息的矢量化處理，例如光柵點陣圖是由多個獨立的像素組成的，所以很難從整體進行分析，因此對其進行矢量化處理時很容易將原圖像結構破壞，導致圖片所表達的部分內容丟失。另外在圖像矢量化處理的過程中，很多圖像的基本信息也很容易受到外界環(huán)境的干擾，如噪音等會導致影響輸出的結果； b) 圖片通過矢量處理為了在相對計算機中所占的存儲空間較少，這就導致原來的位圖其特征信息有可能不能全部轉換，從而影響后面最終生成的圖像的準確性； c) 除此之外在繪制和提取圖片等各個環(huán)節(jié)中，還都可能存在著人為造成的圖像的不準確，如圖樣比較復雜，在繪制中線條畫錯了或者是直接掃描時不到位。 1.3 數(shù)控加工處理技術的概括 數(shù)控機床是指通過編制數(shù)字程序使其機床自動控制零件和刀具位移，形成我們所要求步驟的裝置，一般編程步驟如圖1.3。從而數(shù)控加工指的就是在數(shù)控機床上進行零件加工的一種工藝方法。從總體上來說數(shù)機床加工與傳統(tǒng)機床加工的工藝流程是一樣的，但是數(shù)控加工明顯整體的綜合評價要好的多。數(shù)控加工是可以自動加工復雜的零件，不用人們守在旁邊，節(jié)約了很多的時間，且可以保證準確性和速率的前提下滿足大批量生產，這是一種現(xiàn)代化的加工手段。目前數(shù)控加工技術已經成為判定一個國家制造業(yè)水平的標志。 制 定 工 藝 運 動 軌 跡 計 算 編 寫 程 序 單 制 備 控 制 介 質 程 序 校 核 試 切 圖1.3數(shù)控編程的一般過程 國外對于數(shù)控加工技術的研究比較先進，最早于20世紀50年代末，美國麻省理工學院(MIT)隨著第一臺數(shù)控機床的誕生，在MIT旋風I型電子計算機上實現(xiàn)了有關于APT(Automatically Programming Tool)的自動編程。在取得一定成功后，美國對其研究進行了深入的探索，組織一些工廠幫助進一步開發(fā)了APT語言。 隨著計算機輔助設計與制造一體化的發(fā)展，目前APT系統(tǒng)已經逐漸被研究出來的CAD/CAM系統(tǒng)所取代。美國洛克希德（Lockheed Corporation）加里福尼亞飛機公司于1972年成功的第一次研制出首個關于CAD/CAM的軟件系統(tǒng)。1975年，法國達索飛機公司引進了該系統(tǒng)，并在其基礎上研究開發(fā)了將三維設計與數(shù)控編程合并為一體的圖形數(shù)控編程系統(tǒng)CATIA。1983年，美國麥克唐納-道格拉（McDonnell-Douglas?Corporation）公司研制出強大的UG系統(tǒng)，它是一套CAD/CAM集成化的系統(tǒng)，是目前應用最廣泛的軟件之一。之后相繼出現(xiàn)了各種不同的集成數(shù)控編程軟件，如:Master CAM, Pro/Engineer, Cimatron等。 應對數(shù)控化的不斷發(fā)展，國內對該項研究也做出了大量的工作。最早是華東工學院的EAPT等系統(tǒng)，之后航空公司于70年代自行研制了SKC-1系統(tǒng)，可以自動的完成一系列數(shù)控編程。八十年代，我國與德國MBB公司在APTIV/SS的基礎上又在合作開發(fā)了APTX系統(tǒng)，通過不斷地推廣該項目于各個工廠取得了非常不錯的經濟效益?？吹角熬爸螅覈S多高校和企業(yè)聯(lián)手在90年代研制了一系列具有實用性的CAD/CAM系統(tǒng)，其中具有代表性的有華中科技大學與開目集團有限公司開發(fā)的開目CAD系統(tǒng)。但是因為我國起步較晚且資金不足、技術有限等主客觀因素的影響，與發(fā)達國家相比還是有一定的差距的，需要我們更加的努力研究，從而更好地提高我國整體的工業(yè)化的實力。 1.4 本文研究的內容 1.4.1 課題提出的意義 通過對“清晰輪廓的復雜二維圖像矢量化”課題的研究將使我們更加了解到數(shù)字圖像處理的發(fā)展歷史且可以學會一些有關數(shù)字圖像處理的方法，對我們將來工作、生活都有一定的意義。另外“數(shù)控加工”的研究伴隨著全球工業(yè)自動化的發(fā)展，對我國尤其是廣大的中小企業(yè)有著重大的意義。兩者相結合的開發(fā)打開了制造業(yè)新的篇章。 本課題要求對有明顯輪廓的數(shù)字圖片能夠利用現(xiàn)有軟件（或自己編制的軟件）提取出特征輪廓，并轉換成CAM軟件可以識別的向量模型，并利用CAM軟件編制出用于數(shù)控線切割機床使用的數(shù)控程序。我的設計方案運用了多個軟件將圖像處理與數(shù)控加工相結合，彌補了當前CAD/CAM 軟件不能直接獲取位圖圖像進行數(shù)控加工程序生成的不足，同時提高數(shù)控機床對復雜軌跡進行加工的效率，很好的解決實際生產問題。 1.4.2 論文的內容安排 第1章 為緒論，簡單的介紹了矢量圖、數(shù)字圖像處理和數(shù)控加工的歷史研究發(fā)展進度以及其各項的特征，使初步的了解了目前發(fā)展的現(xiàn)狀，明確本課題研究的意義。 第2章 介紹了圖像如何采集，從而選定本課題研究的對象，方便接下來的深入研究。 第3章 主要描述了圖像的預處理，里面主要包括了圖像銳化、圖像的灰度處理、圖像的二值化處理以及圖像的邊緣檢測，最后完整的呈現(xiàn)了矢量圖，使其用于接下來的數(shù)控加工。 第4章 將圖像導入UG系統(tǒng)，使其自動生成加工程序進行試驗校核。 第5章 總結與感謝，對此次課題進行匯總并特別感謝參與這次指導的老師。 本文研究的主要內容如下圖1.4 灰度處理 圖像增強 矢量圖 生成數(shù)控程序 位圖 圖像的數(shù)字預處理 圖像的提取與標定 二值化處理 邊 緣檢測 圖1.4課題研究的主要內容 2 圖像的采集與確定 圖像采集指的是將所要獲取的實物通過計算機掃描或拍照等方式，將目標信息由三維立體轉換成二維平面數(shù)字圖像，并將其存儲起來用于后續(xù)圖像處理。要想將把我們肉眼看到的數(shù)據轉化為數(shù)字形式，完整的呈現(xiàn)一副數(shù)字圖像，目前包含兩種處理方式，一種是取樣，將圖像空間的各個坐標（x,y)數(shù)字化；另外一種是量化，將圖像的函數(shù)值f（x,y)數(shù)字化。在我們圖像取樣的過程中，每一個采樣點都對應著一個像素，因此需要確定每幅圖垂直和水平方向上的像素的個數(shù)M和N,如圖2.0為采樣的間隔。圖像量化是指將每一個像素的圖像數(shù)值f(x,y)用一個離散的數(shù)字（灰度值）來表示，大部分的數(shù)字圖像處理設備都采用K個等間隔的量化方式，對于灰度而言，每個像素由0到255之間的數(shù)值來組成，0代表著黑，255代表著白，中間的數(shù)值代表著灰度。我們日常經常見到的圖片一般都是彩色的，它們是由則是由紅（R)、綠(G)、藍（B)三元組二維矩陣來表示，且也是由0到255來組成，但是可以組成256*256*256種顏色。 圖2.0 采樣的間隔 在圖像采集過程因為目標的有效度處理程度、圖像采集的方式、采集設備分辨率的限制以及采集時外部的光線環(huán)境等都會影響最終獲得圖片的精度。因為涉及拍攝的器材有限，為了使得研究簡便，本文直接選定了一個圖像，如圖2.1所示，進行了接下來的研究。 圖2.1 研究的圖像 3 圖像的預處理 因為直接采集的圖像不能用來提取輪廓曲線，并且圖像的處理的好壞直接會影響到后面數(shù)控加工的精度，所以我們必須得經過一系列的處理才能最終實現(xiàn)非標準曲線軌跡提取。其主要對采集圖像進程預處理，主要包含圖紙的平滑銳度處理、灰度處理、二值化處理、邊緣檢測、最后導入形成矢量圖等，其流程如圖3.0，該過程將采用Adobe Photoshop CS6和Adobe Streamline軟件。 圖像灰度處理 圖像平滑處理 圖像獲取 圖像二值化處理 圖像銳化處理 圖像邊緣檢測 圖3.0 圖像預處理的研究過程 3.1 圖像的增強 當我們選取圖像后，為了使其用于各類場合就需要對它進行處理，比如說復制、轉換等，但過程中都會因為不同的因素而導致圖像質量或多或少的下降。如復制掃描圖紙時，由于許多污點、孔洞、毛刺和斷線等噪聲污染會造成圖像質量的下降；在壓縮圖片、轉換格式時同樣也會遇到減損圖像顏色的情況。所以為了保證圖像的再現(xiàn)度高，這就需要我們不但要求從根源上防止這些外部的環(huán)境因素的影響，更要抓住重點，使我們將獲得的圖像進行篩選，將它著重增強處理，保留有用的部分進行利用。目前空間域和頻率域處理為圖像增強處理的兩大方法。前者是通過操作修改像素的灰度級進行運算，后者是通過修改圖像傅立葉變換基礎之上處理。本研究中我們的圖像增強主要采用圖像平滑（去噪）、銳化等手段進行處理。 聲和假輪廓等，即將高頻分量和低頻分量調和到適中的狀態(tài)，使其適應于計算機處理，提取圖片中有用的信息。常用的消除噪聲的方法有三種：領域平均、中值濾波和高斯平滑。該研究過程中我們將采用中值濾波的方式，也就是將圖像中的每一點像素用其的中值來代替[3]。如一組數(shù)字包含為一直到。假如，則中值Y的計算方法如下式3-1 （3-1） 例如一組數(shù)字為（7，8，9，10，11）則中值為9。中值濾波的窗口（把一個點的特定長度或形狀的鄰域）的設定對濾波的影響也很大，所以選定一個適當?shù)拇翱诤苤匾Ｔ谘芯恐胁捎昧?*3的方形窗口。 在排除圖像中的噪聲之后，我們將對其圖像進行銳化處理，即加強圖片的對比度性，使其邊緣輪廓明細，形成完整的物體形象，便于后期圖像分割、區(qū)域形狀提取等。這邊我們將采用拉普拉斯微分的銳化方法。通過二階微分求導，推導出一般模板算子和擴展模板算子如圖3.1.0，再利用二階微分的正峰值和負峰值之間的過零點來確定。 圖3.1.0 銳化操作的模板算子（左）和擴展模板算子（右） 通過圖像增強即平滑，銳化后和原圖的對比圖如圖3.1.1。 圖3.1.1 所選原圖（左）和銳化后的圖像（右） 3.2 圖像的灰度處理 了方便后期的輪廓提取，在圖像輪廓銳化后將圖像灰度處理?；叶忍幚砗唵蔚木褪钦f將一個彩色圖像轉換為只包含黑白兩色的圖像。所得的灰度圖像只含有亮度信息，不含有色彩信息的圖像，雖然看起來只有黑白兩色，但是各個像素之間黑色的程度是不一樣的，這就是灰度。一副圖中每個像素由0到255之間的數(shù)值來組成，數(shù)字0代表著黑，數(shù)字255代表著白，中間的數(shù)值就是代表著灰度。一般咱們處理過的圖像為256級灰度圖，也就是說該種圖像是由256種不同灰度級的顏色組成的。對于一副圖像灰度處理一般有3種方法：加權平均法、平均值法、最大值法。最簡單的如平均值法即將彩色圖片中紅（R）、綠（G）、藍（B）三個分量的亮度求其平均值，將得到的均值作為灰度值輸出而得到灰度圖像[4]。其常用的公式如下式： （3-2） 目前但凡可以打開圖片的軟件均可以完成這項處理，但是為了方便后期我們使用Adobe Streamline軟件，對圖片格式有要求，因此我們將采用Adobe Photoshop CS6對圖像進行了灰度處理，效果圖如圖3.2。 圖3.2 增強處理后的圖像（左）和灰度處理后的圖像（右） 3.3 圖像的二值化處理 在我們采集圖像的過程中，無可避免的就是將周圍的信息一并提取，但是我們實際研究過程中著重只是需要物體本身，這就要求我們要把目標和背景分割出來，提取目標的邊界輪廓線。圖像分割最簡單的方法就是將灰度圖像進行二值化處理。它的中心思想就是區(qū)別圖像所要研究的目標和后面背景在灰度上的差異，設立一個合適的閾值（Threshod），通過比較圖像中各點的灰度值與閾值的大小，來判定該點到底是目標還是背景，從而達到圖像分割的效果，而得到二值圖像，它是對圖像進行視覺分析和模式識別的基本前提。常見的圖像二值化處理有很多種，在本研究中我們主要選擇其中的固定閾值法。 設f(x,y)為灰度處理后圖像在點(x,y)處的的灰度值，當像素大于等于T時設置為目標，定為0，小于T時定為255即背景，其函數(shù)表達式如公式3-3： (3-3) 上式中T就是圖像二值化時我們所選擇的閾值(即灰度值)。二值化的閾值選取主要可以分為三大類：全局閾值、局部閾值、動態(tài)閾值[5]。其中動態(tài)閾值利用自身與周邊鄰域灰度變化不同，使目標的邊界在圖像整體背景中更好的突顯，是這些閾值中分割效果最好的，大多的圖像處理軟件的編程都選擇采用動態(tài)閾值。閾值的選擇在我們的二值化處理中占有十分重要的地位，選擇的過低或者是過高都會造成圖像混亂，前者會缺失了很多的目標信息，而后者將遺留了許多背景的信息，將無法完成我們分割的初衷。因此必須根據圖像灰度像素點的的實際分布情況，經過多次試驗進行選擇合適的閾值。我們通過Adobe Streamline軟件自動將PS生成的灰度圖像導入，自動生成了效果圖如下圖3.3。 圖3.3 灰度處理后的圖像（左）和二值化后的圖像（右） 3.4 圖像邊緣檢測 邊緣檢測根據字面意思就可以知道是將目標物體的邊緣輪廓軌跡進行提取。根據前面我們已經得到了原圖的二值圖像，掏空其中內部的點，得到的一個外圍的輪廓即我們需要的邊緣。具體的方法：在一副圖像中像素的各個點以正方形的格式排布，選擇一個點為起點，將其旋轉45度，且與它相鄰的8個點都是像素點，判定是否為邊界點，否將其中內部的信息全部刪除，最后在圖框中的像素連接的整體即我們所需要保留的邊緣。通過Adobe Streamline軟件將可以自動提取圖像的邊緣輪廓，效果圖如圖3.4。 圖3.4 邊緣處理后的圖像輪廓 3.5 矢量圖的呈現(xiàn) 通過上面的幾步目前我們已經將圖像的邊緣輪廓提取，課題中因為是數(shù)控加工，處理的圖像若為位圖的話是無法進行接下來的處理的，而經過我們以上的軟件（Adobe Streamline）提取的圖像可以保存為DXF格式，將直接導入Auto CAD，從而對導入的圖像輪廓進一步的細化完善，使其成為一條完整的曲線如圖3.5，方便后期數(shù)控加工的處理。 圖3.5 CAD軟件中的圖像輪廓呈現(xiàn) 4 數(shù)控加工程序的生成 語言的基礎上開發(fā)的交互式CAD/CAM(計算機輔助設計與計算機輔助制造）系統(tǒng)，它功能強大，可以輕松實現(xiàn)各種復雜實體及造型的建構。 4.1 CAM模塊的介紹 CAM 模塊主要是UG的計算機制造模塊，該模塊主要提供了對數(shù)控加工的建立與編輯。包含了銑加工、車削加工、線切割以及鈑金等多種加工方式，且還有后置處理和機床數(shù)控文件的支持，同時又提供了切削仿真等加工[6]，如圖4.1。 圖4.1 UG加工模塊部分功能截圖 4.2 線切割加工生成刀具軌跡 根據我們所選圖像處理可以清晰的看出所處理的圖像為非標準的曲線輪廓，其加工的軌跡在CAM模塊中既可以選擇平面輪廓銑的方式也可以運用線切割生成。但通過實驗，我們可以看出在現(xiàn)實生活中我們的銑削時由于選擇圖像中有部分特別尖的地方是拿鉆頭加工不出來的，必須用鉗工的銼磨加工。所以為了避免這個問題本次研究我們將采用線切割的方式來完成輪廓軌跡的生成。將我們之前處理好的圖像導入UG系統(tǒng)，選擇加工模塊。 通過我們的CAD軟件的擬合目前該圖像形成的就是一條連續(xù)的的曲線，然而線切割加工軌跡技術正好加工的也是輪廓，因此在選擇時設定該圖像的起點與結束點，按照一定的順序將其連接，也就是按照圖像的輪廓依次往下走繞回去，之后將其排好的順序導入軌跡鏈表，在線切割編程模塊備用。 4.3 二維輪廓等距算法 前面生成的輪廓進行基本的排序處理后，生成的是沒有偏移量的原始軌跡。要想將軌跡應用于正式的線切割加工過程中，這就需要在原始軌跡的基礎上進行偏移量的計算。 a) 刀具半徑補償 b) 方向矢量 方向矢量是指與加工中線切割運動方向相同的單位矢量，用v表示，目前分為兩種，即直線與圓弧。 對于直線，設直線的起始點為（X1，Y1），終點為（X2，Y2），則方向矢量如式為4-1，4-2。 （4-2） （4-1） 對于圓弧來說又將分為順弧和逆弧，順弧的計算方法為式4-3，逆弧的計算方法為式4-4。 （4-3） （4-4） c) 轉接矢量 最后算出編好的軌跡交點同刀具中心軌跡交點之前的位移距離 根據以上計算后就可以得出整個圖形輪廓的刀補后軌跡。具體的線切割編程程序如圖4.1所示。 4.4 生成數(shù)控加工程序 G92 X0 Y0 G91 G46 G42 D100 G01 X10000 G01 X10268 Y-5134 G03 X1353 Y-626 I939 J254 G01 X13573 Y-14247 G03 X13134 Y-4644 I11142 J10615 G01 X16950 Y-5984 G01 X9540 Y-8695 G01 X1663 Y-433 G01 X-10665 Y9720 G01 X-15926 Y5679 G03 X2461 Y808 I3554 J14973 G00 X13868 Y-4896 G01 X1663 Y-433 G01 X-10665 Y9720 G01 X-13397 Y4777 G03 X2615 Y 1697 I-7025 J13692 G01 X8150 Y485 G01 X-3540 Y745 G01 X4005 Y372 G01 X-1860 Y358 G01 X2875 Y747 G01 X-2968 Y-163 G01 X4841 Y1664 G01 X-5075 Y-940 G01 X2150 Y1028 G01 X3772 Y4428 G01 X-3806 Y-2668 G02 X-8490 Y1736 I-2704 J8753 G01 X3267 Y1206 G01 X-2595 Y676 ……% 直線加工 G01 X-23004 Y-11198 G03 X-550 Y-1054 I438 J-899 G02 X-6084 Y-6459 I-5547 J-870 G01 X1848 Y5617 ...... % 直線加工 G01 X0 Y-13657 G03 X258 Y-670 I1000 J0 G02 X1976 Y-14344 I-9551 J-8624 G02 X-1513 Y-342 I-896 J444 G01 X-10651 Y8005 G03 X-1657 Y853 I-957 J176 G01 X-10436 Y4372 G01 X-71 Y169 G01 -10000 M02 4.5 驗證與校核 通過圖像處理以及UG系統(tǒng)的模擬仿真我們成功的生成了數(shù)控加工代碼，但是畢竟該程序需要應用于現(xiàn)實生活中，這就需要我們對此代碼進行驗證。將該程序輸入到現(xiàn)實生活中的數(shù)控機床上，把工件的位置確定看是否可以生成我們之前預定的圖像輪廓軌跡，若可以加工生成，代表著我們該項研究圓滿成功的完成。 數(shù)據庫 提取零件 程序編號 選擇加工方式 加工過程定義 拾取數(shù)控幾何 定義、選擇刀具 設置加工參數(shù) 選擇走刀路線 加工模擬 后處理 機床代碼 圖4.1 線切割編程程序流程圖 5 總結 本文主要研究了圖像數(shù)字處理技術與數(shù)控加工技術相結合。彌補了目前CAD/CAM 軟件不能直接提取位圖圖像進行數(shù)控加工程序生成的缺點，同時提高數(shù)控機床對復雜軌跡進行加工的效率，很好的解決實際生產問題，通過本次畢業(yè)設計使我對圖像的處理以及數(shù)控加工有了更加深此次的理解。以下為本文主要的工作內容和方法： a) 圖像的采集與確定，因為采集的裝置不足以及外界環(huán)境的影響，我主要選用了一個現(xiàn)成的圖像進行處理； b) 通過使用Adobe Photoshop CS6和Adobe Streamline軟件對圖像進行了預處理，包含圖像平滑銳化、灰度處理、二值化處理以及邊界輪廓的提取，從而形成矢量化圖像導入Auto CAD軟件細化擬合； c) 將處理好的圖像轉入UG軟件進行仿真處理，生成數(shù)控加工程序。 本次實驗目前只是研究階段，因為設備有限，采集的圖像和后期應用無法實現(xiàn)，只是利用了現(xiàn)成的圖像和電腦仿真，在后續(xù)的研究過程中將會不斷的完善。且利用了好幾個軟件合成，還是需要來回的轉換，無法設計一個統(tǒng)一軟件操作生成，這個還需繼續(xù)努力。目前全球已經是數(shù)字化的趨勢，我相信在我們年輕人的的不斷加油下視覺信息處理系統(tǒng)將廣泛的應用于機械領域，我國的工業(yè)數(shù)字化一定會名列各國前茅。 參 考 文 獻 [1] 霍宏濤.數(shù)字圖像處理[M].北京:北京理工大學出版社,2002.1. 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