基于机器视觉的刀具磨损状态检测研究进展

doi:10.3969/j.issn.1004-132X.2026.06.016

摘要/Abstract

摘要：

系统综述了机器视觉在刀具磨损状态检测中的关键技术与研究进展。从检测对象入手，探讨了各检测对象中磨损特征与状态之间的关联以及提取方法。概述了包括离线、在机静态与动态监测在内的典型监测系统。梳理了基于传统图像处理的检测流程及关键方法，阐述了人工智能技术在该检测领域中的应用。归纳总结了各类视觉检测技术的优势及局限性，并对未来重点研究方向进行了展望，提出应实现从二维到高精度三维动态检测的跨越、从单一视觉到多传感器融合抗干扰体系的升级，以及从实验室到产线的泛化算法与边缘部署落地应用，旨在为相关研究与应用提供系统性参考。

关键词: 刀具磨损, 机器视觉, 图像采集, 图像预处理, 状态识别

Abstract:

Key technologies and research advancements concerning machine vision for tool wear condition monitoring were systematically reviewed. Starting from detection objects， correlations between wear features and conditions， as well as extraction methods， were discussed. Typical monitoring systems， including offline， on-machine static， and dynamic monitoring systems were outlined. At the level of detection methods， detection processes and key methods based on traditional image processing were systematically summarized， and applications of artificial intelligence technologies in these detection fields were elaborated. Advantages and limitations of various visual detection technologies were summarized， and future key research directions were projected. Leaps from two-dimensional to high-precision three-dimensional dynamic detections， upgrades from single-vision to multi-sensor fusion anti-interference systems， and implementations of generalized algorithms and edge deployments from laboratories to production lines were proposed to be achieved， aiming to provide systematic references for related researches and applications.

Key words: tool wear, machine vision, image acquisition, image preprocessing, state recognition

中图分类号:

TP391.41

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图/表 12

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[82]	ZHAO Pengyue， LI Ziteng， YOU Zhichao， et al. SE-U-Lite： Milling Tool Wear Segmentation Based on Lightweight U-Net Model with Squeeze-and-excitation Module［J］. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement， 2024， 73： 5018408.
[83]	LIN Yusheng， TSAI M S. Development of SAM-augmented U-Net Model with Transfer Learning for Multiple Tool Wear Detection［J］. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement， 2025， 74： 5007108.
[84]	SU Zijun， ZHU Shuwei， WEN Haiying， et al. An Improved UNet with Multi-field Convolution Residual Module for Turning Tool Wear Segmentation［C］∥2024 30th International Conference on Mechatronics and Machine Vision in Practice （M2VIP）. IEEE， 2024： 1-6.
[85]	SCHLEGEL C， MOLITOR D A， KUBIK C， et al. Tool Wear Segmentation in Blanking Processes with Fully Convolutional Networks Based Digital Image Processing［J］. Journal of Materials Processing Technology， 2024， 324： 118270.
[86]	QIN Liming， ZHOU Xianliang， WU Xuefeng. Research on Wear Detection of End Milling Cutter Edge Based on Image Stitching［J］. Applied Sciences， 2022， 12（16）： 8100.
[87]	YOO Y， YANG G， PARK K， et al. Extendable Machine Tool Wear Monitoring Process Using Image Segmentation Based Deep Learning Model and Automatic Detection of Depth of Cut Line［J］. Engineering Applications of Artificial Intelligence， 2024， 135： 108570.
[88]	林晨. 基于目标检测与语义分割的立铣刀磨损状态检测方法［D］. 杭州：杭州电子科技大学， 2024.
	LIN Chen. Method for End Mill Wear Status Detection Based on Object Detection and Semantic Segmentation［D］. Hangzhou： Hangzhou Dianzi University， 2024.
[89]	YIN Haifang， WANG Zhenhua. Turning Tool Wear Detection and Error Analysis Based on DeepLab V3 Semantic Segmentation Networks［J］. International Journal on Interactive Design and Manufacturing （IJIDeM）， 2026， 20（1）： 233-246.

类别	常用方法	特点
统计方法	灰度共生矩阵法	简单易实现，鲁棒性好，但计算复杂度高
	局部二值模式法	计算快，易于理解，对纹理特征非常敏感
	行程长度统计法	通过分析连续像素分布，具有较强的统计性能
频谱方法	傅里叶变换法	通过频域分析周期性变化，适合处理规则纹理
	Gabor滤波法	符合人类视觉特性，能有效结合多尺度空频信息
	小波变换法	支持多分辨率分析，能实现空频局部化处理
模型方法	分形模型方法	用于描述纹理自相似性，兼顾了随机与规律性
模型方法	马尔可夫随机场	能够有效建模空间依赖性，但参数求解较复杂
结构方法	Voronoi镶嵌	通过几何结构进行分割，能有效表达基元的排列
结构方法	Zucker模型	基于基本单元的规则性，非常适合合成纹理分析

类别	常用方法	特点
统计方法	灰度共生矩阵法	简单易实现，鲁棒性好，但计算复杂度高
	局部二值模式法	计算快，易于理解，对纹理特征非常敏感
	行程长度统计法	通过分析连续像素分布，具有较强的统计性能
频谱方法	傅里叶变换法	通过频域分析周期性变化，适合处理规则纹理
	Gabor滤波法	符合人类视觉特性，能有效结合多尺度空频信息
	小波变换法	支持多分辨率分析，能实现空频局部化处理
模型方法	分形模型方法	用于描述纹理自相似性，兼顾了随机与规律性
模型方法	马尔可夫随机场	能够有效建模空间依赖性，但参数求解较复杂
结构方法	Voronoi镶嵌	通过几何结构进行分割，能有效表达基元的排列
结构方法	Zucker模型	基于基本单元的规则性，非常适合合成纹理分析

处理域	常用方法	特点
空间域	均值滤波	简单易实现，计算快，对高斯噪声有效，但会模糊图像细节
	高斯滤波	能有效去除高斯噪声，但会导致图像整体模糊
	中值滤波	对椒盐噪声处理效果极佳，但会破坏复杂图像几何结构
	双边滤波	可保留细节信息，但易平滑掉纹理特征
变换域	小波变换	可保留频率和空间信息，支持多尺度分析，但方向选择性有限
变换域	傅里叶低通滤波	能有效平滑图像滤除高频噪声，但极易模糊边缘

处理域	常用方法	特点
空间域	均值滤波	简单易实现，计算快，对高斯噪声有效，但会模糊图像细节
	高斯滤波	能有效去除高斯噪声，但会导致图像整体模糊
	中值滤波	对椒盐噪声处理效果极佳，但会破坏复杂图像几何结构
	双边滤波	可保留细节信息，但易平滑掉纹理特征
变换域	小波变换	可保留频率和空间信息，支持多尺度分析，但方向选择性有限
变换域	傅里叶低通滤波	能有效平滑图像滤除高频噪声，但极易模糊边缘

处理域	常用方法	特点
空间域	直方图均衡化	全局对比度增强速度快，但易丢失细节
	自适应直方图均衡化	局部增强效果好，能保留细节，但计算量较大
	灰度变换	支持手动调节灰度范围，但增强效果依赖经验
变换域	小波变换	凭借多尺度分解能极佳地保留边缘，但计算较复杂
	傅里叶高通滤波	能增强高频信息以提升轮廓清晰度，但容易放大噪声
	同态滤波	压缩光照动态范围以增强暗部细节，但低光下易产生光晕