Resumen

La seguridad de la herramienta es una parte importante del mecanizado y de la seguridad de la máquina herramienta, y la detección de imágenes de la trayectoria de la máquina herramienta puede obtener eficazmente el estado de la herramienta en la máquina. Para obtener un borde preciso de la imagen y mejorar la precisión del procesamiento de imágenes, en este estudio se propone un novedoso método de detección de bordes en subpíxeles. El precontorno se segmenta mediante binarización, se calcula la segunda derivada en la vecindad del punto de demanda y se muestrea el valor obtenido según las reglas especificadas para el ajuste de la curva. El punto cuya ordenada de la curva es 0 es la posición del subpixel. El experimento demuestra que se puede obtener un borde de subpíxel mejorado. Los resultados muestran que el método propuesto puede extraer un contorno subpixelado satisfactorio, que es más preciso y fiable que los resultados de los bordes obtenidos por varios operadores actuales a nivel de píxel, como el operador Canny, y puede utilizarse en la detección de bordes con requisitos de alta precisión, como la detección de contornos de las herramientas en línea.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:métodos de detección de bordes, parte del mecanizado, detección de imágenes de la trayectoria, varios píxeles actuales, borde de imagen preciso, contorno de subpíxeles satisfactorio, trayectoria de las máquinas herramienta, borde de subpíxeles mejorado, seguridad de las máquinas herramienta, precisión del procesamiento de imágenes
• Keywords:edge detection methods, part of machining, path image detection, several current pixels, accurate image edge, satisfactory subpixel contour, machine tools path, improved subpixel edge, machine tools safety, image processing accuracy