本文圍繞圖像、邊緣、灰度、進行、像素、中值、檢測、鄰域、目標、輪廓等有關詞展開編寫的關于智能光纖激光切割機控制算法研究的圖像邊緣灰度相關文章，僅供大家了解學習。

自從20世紀60年代第一臺激光設備誕生和應用以來，激光切削技術在我國工業加工領域得到了迅速發展。就光纖激光切割機而言，其應用非常廣泛，涵蓋了很多行業，包括廣告標牌制作、鈑金加工、機箱和機柜的制造等。但這種機器在國內還處于開發階段，在加工過程中，主要還是靠人工判斷和操作。生產效率受人類活動影響較大，難以實現智能化、自動化和標準化。本文將機器視覺與CNC 激光系統相結合，通過圖像采集、圖像邊緣檢測、目標跟蹤等圖像處理。，運動控制卡命令激光機頭完成對金屬板的切割。
1。智能光纖激光切割機:基于機器視覺的智能激光切割機控制算法研究的具體實現方法如下:通過圖像傳感器采集目標圖像，轉換成模擬電信號，再傳輸到圖像處理系統。在進行圖像分析之前，需要進行圖像預處理，其基本工作流程如圖1所示。采用Sober算子法檢測圖案輪廓的邊緣，采用八域搜索算法跟蹤邊緣。生成切削軌跡，通過激光切割機完成零件的加工。
2。圖像處理方法:數字圖像在計算機上是以位圖的形式保存的，即像素組成的矩陣，每個像素需要用三個字節表示。因此，為了加快計算機的運算速度，需要對亮度值進行量化，將彩色圖像轉換成灰度圖像。這里使用NI視覺助手工具對圖像進行灰度化，處理結果如圖2所示。
在未處理的原始圖像中存在一些噪聲干擾，如圖3a所示。噪聲惡化了圖像質量，模糊了圖像，甚至淹沒了待檢測的特征，給圖像的分析帶來困難。所以，需要過濾。這里采用的是中值濾波，利用其奇數像素的移動窗口，將圖像從左到右、從上到下逐行移動。窗口中心像素的灰度中值作為中值濾波的輸出，其數學表達式f(x，y) = midiansf。中位數？q代表中值。中值濾波作為一種典型的主要用于抑制脈沖噪聲的非線性低通濾波器，在保護目標邊緣的同時，完全濾除干擾的尖銳噪聲，獲得高質量的圖像。
3。圖像邊緣檢測:圖像邊緣是圖像zui基本的特征，邊緣是圖像信息zui集中的地方，是圖像的一個屬性區域與另一個屬性區域的交界處。圖像邊緣檢測在機器視覺的基礎階段起著關鍵作用，主要是通過差分算子，通過圖像的亮度來計算其梯度的變化，從而檢測出其邊緣。這里使用Sobel邊緣檢測算子。原理是在3×3的鄰域內做灰度加權和差分運算。利用上下左右相鄰像素的灰度加權算法，根據邊緣點達到極值的現象進行邊緣檢測。
4。邊緣輪廓跟蹤:在識別圖像中的輪廓時，經常需要跟蹤目標邊緣。在圖像處理中，根據圖像中某個像素周圍有8個點，二值圖像中只有0和255兩個灰度值的特點，可以用八鄰域搜索算法篩選目標像素，從左到右、從上到下掃描搜索目標區域的邊緣像素，直到找到目標像素位置，記錄該點的坐標作為新的搜索起點。在當前搜索方向的基礎上，逆時針旋轉像素進行判斷生成。
5。結論
利用NI Vision Assistant圖像處理軟件，利用機器視覺系統直接采集圖像，跟蹤圖像邊緣，提取邊緣輪廓，將圖像信息轉換成陣列數據提供給光纖激光切割機控制器控制刀頭完成金屬板的自動切割過程。目前研究的算法可以自動尋找邊緣和切割圖案，圖像清晰，輪廓不斷裂，區分度好。
歡迎來電咨詢。我們將竭誠為您解答！

青島大東主營數控激光切割機、數控折彎機、伺服折彎機、電液折彎機、油電混合折彎機、數控沖床、多邊折彎中心、數控柔性生產單元等智能鈑金加工設備，其中激光切割機包含有管型材切割機、板管一體機、高功率激光切割機、高精密激光切割機等等。產品廣泛應用于電力成套設備、機箱機柜、幕墻裝飾、家用電器、電梯行業、防火門行業、空調、廚房設備、辦公設備、五金家具、醫療機械、照明燈具等冷沖壓加工行業。