在小直径刀具上进行激光数字标识的方法

摘要

一种在小直径刀具上进行激光数字标识的方法，通过对比曲面上字符相对于平面上字符的横线线宽变形，对字符中变形较大的横线进行改进设计并将其运用到激光标刻中；通过CCD图像传感器获得标刻字符图像，经过光照校正，高帽变换对比度增强处理后进行二值化、采用逐行白色像素点总和累加和颜色突变次数统计的方法去除强反光带、通过水平投影和垂直投影方法进行字符定位和分割、最终通过多模版匹配的方法实现数字字符识别。本发明具有识读准确率高，易于实现的优点，它解决了小直径上数码标识的难题，为小直径刀柄的自动化管理提供了基础。

权利要求

1.一种在小直径刀具上进行激光数字标识的方法，它包括在直径为3-6毫米的小直径刀柄上进行编码数字打标的方法和图像识别的方法，其特征是：所述的编码数字打标方法为：

1)首先采用数码管字体作为标记用数字字体，并控制字符高度不大于0.7mm，字符总长不超过4mm，字符间距为0.26mm；

2)对远离照明中心的字符的底边横线进行加粗处理，使所述需加粗横线的线宽为未加粗线宽的120％～140％，矫正由于圆柱面曲率造成的字体变形，提高图像识别的准确率；

3)将经过上述第2)步处理过的编码数字输入激光打码机中，选择打码参数为工作电流I＝9.3～9.7A，打标速度v＝1～4m/s，重复频率f＝17.5～19KHz进行激光打码完成编码数字的打标；

所述的编码数字的识别方法为：

首先，利用CCD图像传感器获得前述在小直径刀柄上标刻的字符图像；识别时应根据摄像头和照明的位置，调整摄像头的位置或角度使摄取的字符图像的起始线偏离刀柄上照明形成的强反光带0.5～3个字符线宽；

其次，将所获得的图像送入计算机中进行光照校正和高帽变换对比度增强处理；

第三，进行二值化和去除强反光带并通过水平投影和垂直投影方法进行字符定位和分割；

最终，通过多模版匹配的方法实现数字字符识别，并最终得出所述小直径刀柄上的数字编码；

所述的光照校正是指通过计算小块图像区域的平均亮度来估计整个图像的亮度变化，然后用这个图像减去估计的背景亮度，最后，对光照校正的图像进行直方图增强；以弥补非均匀光照条件又提高图像的对比度；所述的高帽变换对比度增强处理是基于形态学的图像处理方法，即在较亮的背景中求较暗的像素集或在较暗的背景中求较亮的像素集；所述的二值化是通过最大类别方差法确定图像阈值σ，将数字图像经灰度化处理并进行对比度扩展之后的像素表示值在区域[0，σ]内的像素点表示值均置为0，其余的像素表示值均置为

1；所述的去除强反光带是指：采用逐行白色像素点总和累加和颜色突变次数统计，累加图像每行像素值为1的像素点个数总和同时统计每行像素值跳变的次数总和，如果某行白色像素点总和大于该行像素点总数的7/10或者像素跳变次数小于6大于40时，则将该行的元素全部置为0；所述的多模版匹配是指使同一个字符拥有多个模板，在进行字符识别时，逐个计算字符图片与10个字符的所有模板的差值，分别取对应10个字符的所有模板差值的最小值，而后取出上述10个最小差值中的最小值并获得其所对应的字符，该字符就是该字符图片的识别结果。

说明书

在小直径刀具上进行激光数字标识的方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种对刀具打码的数字化管理方法，尤其是一种在小直径刀柄上自动进行编码标刻和识别的方法，具体地说是一种在小直径刀具上进行激光数字标识的方法。

背景技术

[0002] 众所周知，刀具是参与制造活动的重要辅助工具，对制造系统的柔性、生产率起着举足轻重的作用；同时，刀具又是较昂贵的消耗性资源，并且数量巨大、信息繁多。这就迫切需要对刀具进行调度、管理，以实现刀具参数和刀具寿命管理，从而缩短生产准备时间，降低刀具库存量，提高刀具利用率。现有的刀具管理一般是通过纸质标签并套袋的方法进行人工管理或者是采用直接激光标刻条码对刀具进行直接标识。

[0003] 显而易见，人工管理的方法致使工作量大、易出错；而且存在刀具库存查询不方便、管理繁琐等问题，使得企业的管理水平低下，直接影响着生产效率的提高。基于激光标刻条码技术对刀具进行直接标识很好地解决了刀具与标记分离的问题，结合图像式识读器的自动识别技术，保证刀具识别可靠性和识别速度。采用识别系统和刀具管理系统相结合的方式实现刀具出入库操作自动化，提高刀具管理效率。

[0004] 但是，基于激光标刻条码技术对刀具进行直接标识也有着明显的缺点。目前，最小2
可识别的二维条码尺寸为4×4mm，小直径刀具(φ＜6mm)表面曲率大而表面积小，因而无法直接在小直径刀具上标刻二维条码。如果使用一维条码技术，则会因为一维条码所需要的标刻面长，而一般小直径旋转刀具都不具备这么长的非装夹面。所以基于激光标刻条码技术在小直径刀具上的应用受到了很大的限制，这是目前迫切需要解决的难题。

发明内容

[0005] 本发明的目的是针对直径小于6毫米，尤其是最小的3毫米直径的小直径刀柄因曲率大，使用二维码或一维码进行标识后因变形大，计算机自动识别误差率大，无法满足自动化管理要求的问题，发明一种在小直径整体硬质合金旋转刀具上直接标刻数字以便对刀具进行数字化管理的在小直径刀具上进行激光数字标识的方法，以解决小直径整体硬质合金旋转刀具编码的标识难题。

[0006] 本发明的技术方案是：

[0007] 一种在小直径刀具上进行激光数字标识的方法，它包括在小直径刀柄上进行编码数字打标的方法和图像识别的方法，其特征是：

[0008] 所述的编码数字打标方法为：

[0009] 1)首先采用数码管字体作为标记用数字字体，并控制字符高度不大于0.7mm，字符总长不超过4mm，字符间距约为0.26mm；

[0010] 2)对远离照明中心的字符的底边横线进行加粗处理，使所述需加粗横线的线宽为未加粗线宽的120％～140％，矫正由于圆柱面曲率造成的字体变形，提高图像识别的准确率；

[0011] 3)将经过上述第2)步处理过的编码数字输入激光打码机中，选择打码参数为I＝9.3～9.7A，v＝1～4m/s，f＝17.5～19KHz进行激光打码完成编码数字的打标；

[0012] 所述的编码数字的识别方法为：

[0013] 首先，利用CCD图像传感器获得前述在小直径刀柄上标刻的字符图像；识别时应根据摄像头和照明的位置，调整摄像头的位置或角度使摄取的字符图像的起始线偏离刀柄上照明形成的强反光带0.5～3个字符线宽；

[0014] 其次，将所获得的图像送入计算机中进行光照校正和高帽变换对比度增强处理；

[0015] 第三，进行二值化、采用逐行白色像素点总和累加和颜色突变次数统计的方法去除强反光带、通过水平投影和垂直投影方法进行字符定位和分割；

[0016] 最终，通过多模版匹配的方法实现数字字符识别，并最终得出所述小直径刀柄上的数字编码。

[0017] 所述的小直径刀柄是指直径为3-6毫米的刀柄。

[0018] 所述的光照校正是指通过计算小块图像区域的平均亮度来估计整个图像的亮度变化，然后用这个图像减去估计的背景亮度，最后，对光照校正的图像进行直方图增强；以弥补非均匀光照条件又提高图像的对比度；所述的高帽变换对比度增强处理是基于形态学的图像处理方法，即在较亮的背景中求较暗的像素集或在较暗的背景中求较亮的像素集；所述的二值化是通过最大类别方差法确定图像阈值σ，将数字图像经灰度化处理并进行对比度扩展之后的像素表示值在区域[0，σ]内的像素点表示值均置为0，其余的像素表示值
2
均置为1；所述的中值滤波法去除噪声是指：采用N×N的模块，计算时用到所有的N 个像素，N取值在2～4间；所述的去除强反光带是指：累加图像每行像素值为1(白色)的像素点个数总和同时统计每行像素值跳变的次数总和(包括像素值从1跳变为0或者从0跳变为1)，如果某行白色像素点总和大于该行像素点总数的7/10(对大量图像处理的经验值)或者像素跳变次数小于6大于40时(对大量图像处理的经验值)，则将该行的元素全部置为0(全为背景)；握权这的多模版匹配是指使同一个字符拥有多个模板，在进行字符识别时，逐个计算字符图片与10个字符的所有模板的差值，分别取对应10个字符的所有模板差值的最小值，而后取出上述10个最小差值中的最小值并获得其所对应的字符，该字符就是该字符图片的识别结果。

[0019] 本发明的有益效果：

[0020] 本发明通过字符的变换处理直接在刀具表面标刻数字编码字符，有效解决了小直径旋转刀具条码技术无法有效标识以及条码表达信息抽象等难题。针对小直径刀具表面字符通过CCD图像传感器捕获到的图像变形大、图像预处理时易断裂的特点，提出了适合小直径刀具表面激光标刻的数码管字体改进以及刀具表面数字字符识别方法。利用本发明的方法，刀具管理人员无须进行任何的人工操作并可解决刀具日常管理过程中的标识难题，省去了刀具管理过程中的人工干预，实现了刀具身份的自动识别。有利于提高高精加工设备的自动化水平，尤其是机床刀库的自动化管理水平。同时本发明还可直接用于刀库物流管理，提高自动化管理水平。

附图说明

[0021] 图1是本发明的打标字符在刀具圆柱表面变形示意图。

[0022] 图2是本发明使用数码管字体在YG6铣刀片上标识结果图片。

[0023] 图3是本发明使用数码管字体在YG6材料Φ3立铣刀圆柱面标识的结果图片。

[0024] 图4是本发明使用的数码管字体和改进后的数码管字体的各数字字符图片。

[0025] 图5是利用本发明的方法在小直径刀柄上所打字符的效果图。

[0026] 图6是本发明识读过程中经原图、灰度化、光照校正、高帽变换对比度增强处理后的图片效果。

[0027] 图7分别是中值滤波、闭运算、倾斜校正、去除强反光带处理后图片效果。

[0028] 图8是定位处理后的图像效果。

[0029] 图9是字符切割后的图像效果。

具体实施方式

[0030] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明。

[0031] 一种在小直径刀具上进行激光数字标识的方法，它包括在小直径刀柄上进行编码数字打标的方法和图像识别的方法，其中：

[0032] 所述的编码数字打标方法为：

[0033] 1)首先采用数码管字体作为标记用数字字体，并控制字符高度不大于0.7mm，字符总长不超过4mm，字符间距约为0.26mm；

[0034] 2)对远离照明中心的字符的底边横线进行加粗处理，使所述需加粗横线的线宽为未加粗线宽的120％～140％，矫正由于圆柱面曲率造成的字体变形，提高图像识别的准确率；具体实施时还可根据以下公式计算加粗后的线宽：

[0035] 以刀具标刻字符向下避开反光带为例(可使用斜照明方案作为系统光源)，字符底部与刀具中心平面夹角：

[0036] 单位为角度，

[0037] 字符底部横线线宽根据以下公式进行计算：

[0038]

[0039] 其中θ为字符底部与刀具中心平面夹角(单位为角度)，l反为一侧反光带宽度，l间为反光带与字符间距，l总高为字符总高，R为刀具半径，l底为字符底部横线宽度，l弧为字符底部横线弧长即原长(如图1所示)，刀具标刻字符向上避开反光带时计算公式类似；

[0040] 为保证字符底部横线线宽和字符其他位置线宽相等时对应的l弧值，并将其用于数码管字体相应字符的改进中(当刀具标刻字符向下避开反光带时，则需要改变数码管字符0、1、2、3、5、6、8的底部横线线宽值；当刀具标刻字符向上避开反光带时，则需要改变数码管字符0，1，2，3，5，7，8，9的顶部横线线宽值)

[0041] 3)将经过上述第2)步处理过的编码数字输入激光打码机中，选择打码参数为I＝9.3～9.7A，v＝1～4m/s，f＝17.5～19KHz进行激光打码完成编码数字的打标；

[0042] 所述的编码数字的识别方法为：

[0043] 首先，利用CCD图像传感器获得前述在小直径刀柄上标刻的字符图像；识别时应根据摄像头和照明的位置，调整摄像头的位置或角度使摄取的字符图像的起始线偏离刀柄上照明形成的强反光带0.5～3个字符线宽(即未作变粗处理的字符线的线宽)，如图3、6所示，从图3和图6可以看出，强反光带的宽度一般不会超过字符的高度；为了提高识读的准确性，在保证摄取图像的高度的同时，离开反光带的距离以大于一个字符线宽为佳，离开的距离的上限以获取清晰完整的图像为佳，但不宜超过3个字符线宽。

[0044] 其次，将所获得的图像送入计算机中进行光照校正和高帽变换对比度增强处理；

[0045] 第三，进行二值化、采用逐行白色像素点总和累加和颜色突变次数统计的方法去除强反光带、通过水平投影和垂直投影方法进行字符定位和分割；

[0046] 最终，通过多模版匹配的方法实现数字字符识别，并最终得出所述小直径刀柄上的数字编码。

[0047] 具体的识别步骤细化如下：

[0048] ①使用CCD图像传感器和计算机采集图像，并进行灰度化预处理；

[0049] ②光照校正：首先通过计算小块图像区域的平均亮度来估计整个图像的亮度变化，然后用这个图像减去估计的背景亮度，最后，对光照校正的图像进行直方图增强。这样的处理即弥补了非均匀光照条件又提高了图像的对比度；

[0050] ③高帽变换对比度增强处理：基于形态学的图像处理方法，对在较亮的背景中求较暗的像素集或在较暗的背景中求较亮的像素集非常有效；

[0051] ④二值化：通过最大类别方差法确定图像阈值σ，将数字图像经灰度化处理并进行对比度扩展之后的像素表示值在区域[0，σ]内的像素点表示值均置为0，其余的像素表示值均置为1；

[0052] ⑤利用中值滤波法去除噪声：采用的是N×N的模块，计算时用到所有的N2个像素，N取值在2～4间；

[0053] ⑥使用Radon变换方法对图像进行倾斜校正；

[0054] ⑦去除强反光带：累加图像每行像素值为1(白色)的像素点个数总和同时统计每行像素值跳变的次数总和(包括像素值从1跳变为0或者从0跳变为1)，如果某行白色像素点总和大于该行像素点总数的7/10(对大量图像处理的经验值)或者像素跳变次数小于6大于40时(对大量图像处理的经验值)，则将该行的元素全部置为0(全为背景)；

[0055] ⑧对图像进行矩形框的闭运算：使用矩形窗的闭运算，解决图片在二值化过程中可能出现的字符断裂现象；

[0056] ⑨字符定位：计算水平投影，宽度最大的水平投影即为字符部分；

[0057] ⑩字符分割：计算垂直投影，获取各字符的中心位置以及各字符宽度，取字符宽度的最大值并进行适当放大(加2)，以上面的获得的切割宽度进行字符分割；

[0058] 利用多模版匹配的方法进行字符识别：为了提高识别的可靠性，采用多模版匹配的方法，即同一个字符在拥有多个模板，在进行字符识别时，逐个计算字符图片与10个字符的所有模板的差值，分别取对应10个字符的所有模板差值的最小值，而后取出上述10个最小差值中的最小值并获得其所对应的字符，该字符就是该字符图片的识别结果。

[0059] 下面以在3毫米直径上进行数字编码打标和识别为例作进一步的详细说明，对于其它尺寸的刀柄可参照本实施例进行。

[0060] 如图1-9所示。

[0061] 一、首先对需进行打标的数字进行变形处理，改进过程如下：

[0062] ①在YG6铣刀片平面和Φ3立铣刀圆柱面进行6位数码管字体激光标刻；

[0063] ②利用CCD图像传感器分别获得铣刀片平面和Φ3立铣刀圆柱面的标刻字符图像分别如图2和图3所示，从图3中可以看到Φ3立铣刀圆柱面有一条很亮的反光带，图3中刀具标刻字符向下避开反光带；

[0064] ③图2中字符8底边横线线宽l弧为0.1176mm，图3中对应图1中的l反为0.2206mm，l间为0.1470mm，l总高为0.6323mm，R为1.5mm，根据附图1可计算出[0065] 字符底部线宽 变形为
22.78％；

[0066] ④为了保证字符底部线宽近似和字符其他线宽(0.1176mm)相等，即变形不超过10％时(这是为了满足图像识别正确率所必须的值，大于此值，识读的正确率会下降)，反求出字符底部横线线宽范围为0.1366～0.1657mm，是原线宽的120％～140％，因为标刻字符向下避开反光带，所以只需要将数码管字体文件中0、1、2、3、5、6、8字符底部横线线宽修改为原长的120％～140％，保存修改过的字体文件，图4是数码管字体和改进数码管字体各数字字符图片。

[0067] 二、激光打标工艺

[0068] 使用武汉楚天工业CT-LMK50-B型号的激光器进行打标，在刀具柄部打上基于改进数码管字体的小直径刀具的编码。

[0069] 激光能量(工作电流)、重复频率、打标速度是影响激光打标质量(标记对比度、宽度、深度)的主要因素，经过单因素优化实验，最佳打标参数确定为打标电流I＝9.3～9.7A，打标速度v＝1～4m/s，重复频率f＝17.5～19kHz，在YG6硬质合金Φ3铣刀上打标效果如图5所示。

[0070] 三、采用改进数码管字体进行激光标刻，利用CCD图像传感器获得立铣刀圆柱面的标刻字符图像，图像尺寸控制在0.7×4毫米之内，对图片进行预处理、定位和分割、并最终识别出字符，具体过程如下所示：

[0071] ①原图使用MATLAB自带的灰度化函数进行灰度化；

[0072] ②计算[30 40]小块图像区域的平均亮度估计整个图像的亮度变化，然后用原灰度图像减去估计的背景亮度，接着对光照校正后的图像进行直方图增强；

[0073] ③对进行光照校正后的图像接着进行strel(′disk′，12)结构元素的高帽变换，原图、灰度化、光照校正、高帽变换对比度增强后图片效果如图6所示；

[0074] ④通过最大类别方差法确定图像阈值为86，将图像进行二值化；

[0075] ⑤采用3×3的模块对图像进行中值滤波，去除噪声；

[0076] ⑥采用Randon变换方法对图像进行倾斜校正；

[0077] ⑦采用逐行白色像素点总和累加和颜色突变次数统计的方法，如果累加总和或者颜色突变次数在给定的范围内，则将该行的所有像素点值全部置为0(黑色)，去噪、闭运算、倾斜校正、去除强反光带后图像分别如图7所示；

[0078] ⑧使用矩形框[3 5]对图像进行闭运算；

[0079] ⑨通过水平投影法和垂直投影法对字符进行定位和分割，处理结果分别如图8和图9所示；

[0080] 利用多模板匹配进行字符识别，以最后一个字符(字符9)图片为例说明，该图片与十个字符(0，1，2，3，4，5，6，7，8，9)的所有模板差值的最小值分别为99，140，205，166，116，94，75，171，77，35，因为在其中所有误差中35最小，对应的字符为9，所以最后一个字符识别为9。

[0081] 经最终人工确认，激光机所打编码与计算机最后识读出的编码完全相同。

[0082] 此外，申请人还通过利用本发明的方法在直径分别为4.5、5、5.5、6毫米的刀柄进行编码标示和识读，并进行人工比对，准确率为100％。证明本发明的方法切实可行。

[0083] 本发明未涉及部分均与现有技术相同或可采用现有技术加以实现。