本申请涉及图像识别领域，尤其涉及一种刀具磨损检测方法、设备和可读存储介质。
背景技术：
1、铣削加工作为一种典型加工方式，广泛应用于工业加工。铣削加工主要方式是依靠多刃刀具对被加工金属进行高速切割以去除多余材料达到加工目的。这个加工过程中，刀具是重要的加工工具，合适的加工工具使得加工过程顺利，产品完整合格。但刀具在使用时会出现磨损，而引起磨损的原因复杂多样。
2、在相关技术中，通常采用传感器，例如激光、声学等传感器来测量刀具的磨损程度，具体为使用传感器采集到原始数据，然后进行实时处理和分析，并通过实时监控和数据分析的算法来评估刀具磨损情况。最后通过训练模型对刀具磨损进行准确预测和监测，以及提供实时的刀具状态反馈。
3、但是刀具容易受到加工中各种因素的影响导致粘黏碎屑，采用传感器检测刀具磨损情况在此时容易输出错误特征值，进而导致磨损误判。
技术实现思路
1、本申请实施例通过提供一种刀具磨损检测方法、设备和可读存储介质，解决了相关技术中传感器检测容易受到加工中各种因素的影响从而导致传感器误判刀具损坏的技术问题，实现了准确判断刀具磨损情况的技术效果。
2、本申请实施例提供了一种刀具磨损检测方法，所述刀具磨损检测方法包括：
3、当刀具与主轴处于预设测量位姿时，采集所述刀具的全角度侧视图；
4、基于所述全角度侧视图确定所述刀具的刀刃特征图；
5、依次处理相邻帧的所述刀刃特征图，确定所述刀具的相似度数据；
6、基于所述相似度数据确定所述刀具的磨损状态。
7、可选地，所述当刀具与主轴处于预设测量位姿时，采集所述刀具的全角度侧视图的步骤之前，包括：
8、在所述刀具初次记录时，确定所述刀具的测量位姿为所述预设测量位姿；
9、采集所述刀具的全角度侧视图；
10、基于所述全角度侧视图确定所述刀具的刀刃标准特征。
11、可选地，所述基于所述全角度侧视图确定所述刀具的刀刃特征图的步骤包括：
12、基于所述全角度侧视图的采集顺序，将所述全角度侧视图逐帧分解为待分析图像；
13、对所述待分析图像对应的灰度图进行滤波处理，确定特征值图像；
14、基于预设算子处理每个所述特征值图像，确定所述刀具的所述刀刃特征图。
15、可选地，所述对所述待分析图像对应的灰度图进行滤波处理，确定特征值图像的步骤包括：
16、确定所述待分析图像对应的所述灰度图；
17、基于二维方向对所述灰度图进行卷积运算，确定滤波后的第一图像；
18、对所述第一图像进行非极大值抑制，确定细化特征值后的所述特征值图像。
19、可选地，所述依次处理相邻帧的所述刀刃特征图，确定所述刀具的相似度数据的步骤包括：
20、将所述刀刃特征图放缩至预设尺寸，确定单通道直方图；
21、基于差异值哈希算法处理所述单通道直方图，确定差异值；
22、基于所述差异值确定相邻帧的所述单通道直方图之间的哈希差值，确定所述相似度数据。
23、可选地，所述基于所述差异值确定相邻帧的所述单通道直方图之间的哈希差值，确定所述相似度数据的步骤包括：
24、基于相邻帧的所述单通道直方图对应的所述差异值，确定相邻帧的所述单通道直方图对应的所述哈希差值；
25、基于所述刀刃特征图对应的全部所述哈希差值的均值，确定所述刀具的所述相似度数据。
26、可选地，所述基于所述相似度数据确定所述刀具的磨损状态的步骤包括：
27、获取所述刀具在未使用状态下的第一相似度数据，以及磨损极限状态下的第二相似度数据；
28、基于所述相似度数据分别与所述第一相似度数据以及所述第二相似度数据的趋近程度，确定所述刀具的所述磨损状态。
29、可选地，所述基于所述相似度数据确定所述刀具的磨损状态的步骤之后，包括：
30、当所述磨损状态大于预设报废阈值时，输出刀具磨损严重的提示信息。
31、此外，本申请还提出一种刀具磨损检测设备，所述刀具磨损检测设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的刀具磨损检测程序，所述处理器执行所述刀具磨损检测程序时实现如上所述的刀具磨损检测方法的步骤。
32、此外，本申请还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有刀具磨损检测程序，所述刀具磨损检测程序被处理器执行时实现如上所述的刀具磨损检测方法的步骤。
33、本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
34、由于采用了当刀具与主轴处于预设测量位姿时，采集所述刀具的全角度侧视图；基于所述全角度侧视图确定所述刀具的刀刃特征图；依次处理相邻帧的所述刀刃特征图，确定所述刀具的相似度数据；基于所述相似度数据确定所述刀具的磨损状态。所以，有效解决了相关技术中需传感器检测容易受到加工中各种因素的影响从而导致传感器误判刀具损坏的技术问题，实现了准确判断刀具磨损情况的技术效果。
1.一种刀具磨损检测方法，其特征在于，所述刀具磨损检测方法包括：
2.如权利要求1所述的刀具磨损检测方法，其特征在于，所述当刀具与主轴处于预设测量位姿时，采集所述刀具的全角度侧视图的步骤之前，包括：
3.如权利要求1所述的刀具磨损检测方法，其特征在于，所述基于所述全角度侧视图确定所述刀具的刀刃特征图的步骤包括：
4.如权利要求3所述的刀具磨损检测方法，其特征在于，所述对所述待分析图像对应的灰度图进行滤波处理，确定特征值图像的步骤包括：
5.如权利要求1所述的刀具磨损检测方法，其特征在于，所述依次处理相邻帧的所述刀刃特征图，确定所述刀具的相似度数据的步骤包括：
6.如权利要求5所述的刀具磨损检测方法，其特征在于，所述基于所述差异值确定相邻帧的所述单通道直方图之间的哈希差值，确定所述相似度数据的步骤包括：
7.如权利要求1所述的刀具磨损检测方法，其特征在于，所述基于所述相似度数据确定所述刀具的磨损状态的步骤包括：
8.如权利要求1所述的刀具磨损检测方法，其特征在于，所述基于所述相似度数据确定所述刀具的磨损状态的步骤之后，包括：
9.一种刀具磨损检测设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的刀具磨损检测程序，所述处理器执行所述刀具磨损检测程序时实现如权利要求1至8任一项所述的刀具磨损检测方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有刀具磨损检测程序，所述刀具磨损检测程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的刀具磨损检测方法的步骤。
