Procesný benchmark je hlavným výskumným obsahom tohto dokumentu, ktorý sa používa na vyjadrenie chyby veľkosti, tvaru a polohy prvkov spracovaných v aktuálnom procese. Dynamický základ možno rozdeliť na pomocnú čiaru a pomocnú rovinu podľa geometrického tvaru. Pomocná čiara zahŕňa os a stredovú čiaru rotačnej plochy. Základná rovina zahŕňa symetrickú rovinu, koncovú plochu, nosnú plochu, montážnu plochu a spojovaciu plochu.
Funkcie vizuálnej detekcie cnc spracovaných obrázkov zahŕňajú farebné prvky, textúrne prvky, priestorové vzťahy a tvarové prvky. Farebné vlastnosti sú založené na všetkých vlastnostiach patriacich k obrazovým pixelom. Textúrne prvky sú štatisticky vypočítané v oblasti obsahujúcej viacero pixelov. Priestorový vzťah sa týka priestorovej polohy alebo vzťahu relatívnej orientácie medzi viacerými objektmi na obrázku. Tvarová vlastnosť sa vzťahuje na špecifický tvar zložený zo sady geometrických prvkov (body, čiary, povrchy) s určitým vzťahom topológie na obrobku. Ako dôležité vizuálne informácie objektov sú tvarové znaky stabilnými reprezentáciami atribútov objektov.
Podľa porovnania rôznych vizuálnych prvkov a vyššie uvedenej analýzy dynamického benchmarku sa tvarový prvok zhoduje s charakteristikami dynamického benchmarku, takže tvarový prvok je vybraný ako jeho vizuálny prvok. Vo všeobecnosti môžu byť tvarové prvky reprezentované ako tvarové rysy obrysu a tvarové prvky regiónu, vrátane rohov, hrán, priamych čiar, kriviek a oblastí. Ak dôjde k interferencii v hrane, vygeneruje sa veľké množstvo falošných okrajových bodov, ktoré ovplyvnia extrakciu okrajových prvkov. V tejto chvíli je veľmi dôležité nájsť vhodný algoritmus spracovania obrazu.
Korešpondenčná analýza a metóda extrakcie znakov V procese NC obrábania, keď je obrábacia referencia roh obrobku, objaví sa vo vizuálnom obraze vo forme rohových bodov. Spomedzi algoritmov vizuálnej detekcie rohu obrazu je najrozšírenejšia metóda založená na šablóne, vrátane Harrisovho algoritmu, Susanovho algoritmu, FAST algoritmu a SURF algoritmu.
Medzi nimi má Susanov algoritmus dobrú odolnosť voči šumu a tiež má invariantnosť zmeny intenzity svetla a invarianciu rotácie. Používa veľmi málo parametrov, takže vyžaduje menej výpočtov a úložného priestoru. Preto sa na extrakciu rohových súradníc, teda polohy dynamickej referencie, používa Susanov algoritmus.
Keď je referenciou obrábania os alebo stredová čiara otáčavého povrchu, na vizuálnom obrázku sa javí ako stred kruhu, ale stred kruhu nie je skutočný, takže extrakcia jeho vizuálnych prvkov zahŕňa extrakciu okraja. kružnice a krivky. Získanie súradníc stredu je dynamická referenčná poloha obrábania. Spomedzi bežne používaných operátorov na extrakciu hrán má operátor Canny vyššiu presnosť polohovania pre jednopixelovú hranu ako iné operátory detekcie hrán a má lepšiu schopnosť tlmiť šum.