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刀具机器视觉检测原理以机器视觉为基础的、非接触式刀具磨耗判定辅佑襄助系统，是以刀具的磨耗量判定更换刀具的时机。在此系统中，首先对假设好的刀具取像；之后分为2个阶段，第1阶段为影像处理，第2阶段为磨耗判定。影像处理阶段包括影像摄取驱动与掌控及影像处理。磨耗判定阶段直接依照定位结果进行磨耗量的计算及磨耗分类,由此设计出一套完整的辅佑襄助系统。原文重要是探讨刀具破损的更改，只要取得刀具的轮廓，利用LED环形光源对模拟工作台上的刀具取像，扫描影像的方向是由上往下，由左往右，依序搜索特征范围。刀具磨损磨耗的判定刀具磨耗的实际影像分为正常磨耗和异常磨耗。就正常磨耗而言，刀具的磨耗影像经影像处理后，可清楚地看出磨耗的区域变成黑色，原文将搜寻其特征，并进一步计算磨耗量。异常磨耗常常是由刀具的断裂和缺损所造成，磨耗的范围也较不规定，且无法经由黑色区域来判定。在计算磨耗量时，对于正常磨耗的刀具，对黑色像素点进行编号，即利用黑色像素点的总数量作为磨耗量大小的判定；针对异常磨耗的磨耗量，则对濒临报废的刀具的判定是依据框选后的像素面积大小，若大于该像素面积，则判定该刀具已报废；反之，则判定该刀具未报废。判定出刀具报废与否，即可利用该结果对操作程序做进一步修正。若该刀具已达到报废标准，则立刻更换新的刀具；反之，则将依照其磨耗程度作为操作流程上调整刀具进给量大小的依据。
