基于加工表面纹理图像的刀具磨损监测是综合了视觉和纹理分析技术对刀具磨损状态进行监测的方法。本文通过对不同刀具磨损状态下加工表面纹理图像的视觉特征进行研究,以期达到对刀具磨损状态监测的目的。分析了切削加工表面纹理的形成过程,以及加工表面纹理的形态及图像特征,并对影响工件表面纹理的因素进行了对比,阐明了基于加工表面纹理的刀具磨损监测方法的合理性和可行性。以车削加工表面图像为基础,对图像灰度变换、图像增强、图像分割、二值图像的数学形态学运算和区域标记等预处理方法进行研究,完成了相应的算法。从灰度共生矩阵中提取了二阶矩、对比度、相关值、熵四个统计量作为刀具磨损特征,对其所反映的加工表面纹理的状态进行了分析。提出了以基于像素空间投影法的累计面积、基于图像分割的连通区域数、基于二值图像的面积、基于图像数据的列之和的累计面积作为刀具磨损特征。在实验基础上,以加工表面纹理图像为研究对象,使用基于图像分割的连通区域标记法、灰度共生矩阵法、像素空间投影法、基于二值图像的面积统计法、基于图像数据列求和法对加工表面纹理图像进行分析和处理。研究结果表明,随着刀具磨损的增加,二阶矩、累计面积、开运算以及基于边缘检测得到的连通区域数逐渐增大,相关值、熵值、基于腐蚀运算、开运算、sobel算子处理后得到的二值图像面积和基于图像列求和法得到的累计面积逐渐减小。因此,加工表面纹理的这些图像特征可以作为刀具磨损的评定标准,以实现刀具磨损状态监测,为刀具磨损监测提供了有效途径。