随着机械加工的信息化、智能化不断普及,功能不断完善,在不同行业的制造加工过程中,数控机床加工技术正朝着高效率、高质量、高精度、高集成和高智能的方向迅速发展。在我国的机械制造业中,数控机床成为了精密、超精密加工技术的重要核心设备,工业界对其加工精度也提出了更高的要求,而数控机床误差却是制约加工精度的首要障碍。因此,减少数控机床误差,提高加工精度,不只是学术界一直研究的课题,还是工业界急需解决的问题。高速、高精度加工中心具有较高的进给速度和主轴转速,加工中心在工作过程中,其主轴、丝杠副、轴承、导轨副等主要部件处将产生大量的摩擦热,从而会引起较为明显的温升,温度的升高以及温度场的不均匀分布将引起机床不均匀热变形,导致工件与刀具的相对位置发生变化,出现加工误差,从而导致机床加工精度降低,并且在刀具系统的变形中,热误差所占比例较高,因此测量出刀具在加工预热时的热变形大小,并采取合适的方法对刀具的热变形进行预测以及热误差补偿,对提高加工精度意义重大。传统的刀具热变形测量方法通常是在预热完成后,通过经验估算出变形量的大小,再利用理论分析计算出某种变形数值,帮助工艺人员准确的了解变形情况,并通过一定的方法来控制和解决热变形问题。这种传统测量方法严重影响加工效率,为了可以方便快捷的测量出刀具预热时的变形大小,现使用非接触式的图像处理技术对刀具热变形进行测量。早期数字图像处理的目的是改善图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。随着图像处理技术应用范围的不断开拓,在计算机技术高速发展的今天,大量复杂精妙的图像处理算法随之而来,同时,对于图像处理算法应用的选择与改进也越来越得到重视,因此,本课题利用相机模拟人眼采集图像,通过计算机模拟大脑对图像进行数学计算,实现了机器对三维世界的认知,其现实意义在于:一方面刀具热变形的测量能够减短预热时间,另一方面刀具热变形的测量还将是提高精密高速数控机床精度的关键技术。针对刀具预热时间过长而影响加工效率和由热误差引起的加工精度降低等问题,本文以球头铣刀为研究对象,提出了基于图像处理技术计算刀具热变形大小的方案。课题研究内容如下:1.选用中值滤波法实现图像去噪,直方图均衡化法实现图像增强,分别对预处理后的图像采用传统边缘检测Canny算法和蚁群算法实现边缘轮廓特征提取。通过对这两种图像处理算法的比较发现,Canny算法更适合用于本文的刀具边缘提取,因此选取Canny算法提取刀具的边缘轮廓。2.在Canny算法粗定位后,再用亚像素算法将其边缘进行精确定位。本文通过采集刀尖圆弧的轮廓图像,并用最小二乘拟合法处理、计算得出刀具预热时的热变形大小。3.在上述研究基础上,设计了基于Matlab的刀具边缘轮廓检测图像GUI处理系统,该系统的主要功能包括图像的读入、预处理、边缘检测等,经过实例验证,该系统的功能均可实现。