TWI447388B

TWI447388B - Method for detecting wear of shovel tool

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Publication number: TWI447388B
Application number: TW101130391A
Authority: TW
Original assignee: Univ Nat Formosa
Priority date: 2012-08-22
Filing date: 2012-08-22
Publication date: 2014-08-01
Also published as: TW201409028A

Description

鏟花刀具磨耗檢測方法

本發明係關於一種鏟花刀具磨耗檢測方法，尤指一種即時且間接檢測鏟花刀具表面紋理檢測並分析鏟花刀具目前狀態的鏟花刀具磨耗檢測方法者。

按，工具機係由許多元件組裝而成，若是零件與組裝過程有些微的誤差，將會影響整個工具機的精度及使用壽命，此外，組裝所使用的元件係由其他工作母機所製造，因此，該工作母機的精度會對加工元件精度有直接的影響，其中鏟配技術係可有效的消除元件誤差，並提升工具機的組裝精度，其中鏟花(Scraping)加工常用於兩元件的接觸面，加工後之花紋具有美觀、潤滑與保油等功用，進而提升工具機之荷重與抗磨等能力，減少溫升速度與磨耗之程度，以確保機具的精度及增加工具機的使用壽命；目前工具機產業的鏟配加工主要係採用人力加工來執行，其中人力加工除了需花費較長的加工時間外，所加工的工件品質亦會受到人為的因素影響，因此，工件的穩定性與重複性不佳，目前已發展出半自動的鏟花工具進行使用，藉以縮短鏟花加工所需的時間，其中若鏟花刀具於加工過程中產生磨耗後，則無法對於準確地對於工件進行加工，而需對於工件進行二次加工，相對會耗費加工所需之時間及成本；再者，現有鏟花刀具的磨耗檢測必須由有經驗的師傅透過個人感覺來確認鏟花刀具的磨耗與否，老師傅主要係將鏟刀對著自己大拇指的指甲來進行刮除的動作，由師傅個人的感覺來判斷刀具磨耗的情形，藉以判斷是否要將刀具拿至鏟花磨刀機進行再次研磨，其中由於不同的鏟花師傅對刀具磨耗的判斷會因人而異，因此，不僅無法提供一判斷鏟花刀具磨耗的基準，必須透過觸覺及視覺的方式直接對於鏟花刀具進行磨耗檢測，如此一來，則必須暫停鏟花加工的流程，無法提供即時的檢測鏟花刀具的磨耗情形，相對會增加鏟配加工所需的時間及成本，誠有需加以改進之處。

因此，本發明人有鑒於現有鏟花刀具檢測磨耗沒有標準化且無法提供即時檢測等的缺失與不足，特經過不斷的研究與試驗，終於發展出一種能改進既有缺失之本發明。

本發明之目的為提供一鏟花刀具磨耗檢測方法，其透過即時且間接檢測鏟花刀具表面紋理檢測並分析鏟花刀具目前狀態的方式，可準確檢測出鏟花刀具的磨耗情形，進而提供一可即時檢測的鏟花刀具磨耗檢測方法之目的者。

為達到上述目的，本發明提供一鏟花刀具磨耗檢測方法，其操作步驟包含有：儀器設置：準備一鏟花機構、一影像擷取裝置及一影像處理裝置，該鏟花機構設有一加工平台、一位於該加工平台上方的鏟花座及一固定於該鏟花座上的鏟花刀具，於該加工平台上固定一待鏟工件，該影像擷取裝置設有一攝影機及一光源，該攝影機固設於該鏟花座上且朝向該待鏟工件，該光源係設於該攝影機的兩側且照射於該待鏟工件上，該影像處理裝置與該攝影機相連接並儲存及處理該影像擷裝置所擷取到的影像且設有一影像處理軟體；影像擷取：調整該攝影機的影像量測範圍以取得該待鏟工件之影像，待調整好影像的量測範圍後，驅動該鏟花座使該鏟花刀具對於該待鏟工件進行鏟花加工，當該待鏟工件完成鏟花加工後，由該攝影機擷取該待鏟工件的鏟花表面紋理影像，並將所擷取到的待鏟工件鏟花表面紋理影像傳送至該影像處理裝置中；影像處理：由該影像處理裝置對於該待鏟工件的鏟花表面紋理影像進行處理，對所擷取的待鏟工件鏟花表面紋理影像進行小波轉換的運算，並以小波轉換的中頻區塊之垂直分量影像中的垂直特徵，作為該待鏟工件的鏟花表面紋理的後續辨識和處理，將垂直特徵細節的待鏟工件的鏟花表面紋理影像進行二值化處理，取得該待鏟工件的鏟花表面紋理影像的垂直特徵細節二值化影像；以及磨耗分析：將經上述影像處理步驟中該待鏟工件的鏟花表面紋理影像的垂直特徵細節部分的數據，計算小波轉換後之中頻區段內之值為非零的點數換算成占全圖片大小的多少百分比，當百分比大於或等於一特定百分比時進行紀錄，若有連續三次百分比分皆都大於或等於該特定百分比，則求得此連續三次的變異數，當所得到的變異數大於一特定值時，即判斷該鏟花刀具需要進行更換或進行磨刀，將上述計算所得之數值畫出鏟花刀具切削次分數別與中頻區段佔面積百分比及變異數之關係圖，即可由關係圖推測出鏟花刀具已磨耗而必須進行更換的時機。

進一步，在磨耗分析的操作步驟中，係當百分比大於或等於10%時進行紀錄，且當所得到的變異數大於0.015，即判斷該鏟花刀具需要進行更換或進行磨刀。

再進一步，在影像處理的操作步驟中，係以哈爾(Haar)離散小波轉換進行運算，可得到數個小波頻域區塊，其包含有代表原始影像中的低頻部分、代表原始影像中的中頻部分及代表原始影像中的高頻部分，其中代表原始影像中的中頻部分又可區分為原始影像中的垂直分量變化以及原始影像的水平分量變化，其中考慮鏟花加工時，該鏟花刀具的出力方向只有一個方向，因此以中頻區塊之垂直分量影像中的垂直特徵作為該待鏟工件的鏟花表面紋理的影像特徵。

較佳地，在影像處理的操作步驟中，係採用自適性演算法來求得閥值，透過該閥值取得該待鏟工件的鏟花表面紋理影像的垂直特徵細節二值化影像。

較佳地，在影像處理的操作步驟中，將經過二值化處理後的影像進行一權重分析，使影像中不明顯的特徵經加權運算可更容易辨識所要的特徵，以便於作後續的分析動作。

較佳地，在影像擷取的操作步驟中，係以垂直下刀的方式進行鏟花加工，其依序為垂直下刀、往前鏟花最後為斜上收刀。

較佳地，在儀器設置的操作步驟中，設有一用以檢測待鏟花工件的表面粗度儀，藉以驗證鏟花刀具的磨耗情形。

較佳地，在儀器設置的操作步驟中，係以一與鏟花刀具加工方向相平行的條形光源作為該光源，係可明顯的將待鏟工件的鏟花表面紋理清楚的顯示出來。

較佳地，在儀器設置的操作步驟中係以一電動鏟花刀作為該鏟花刀具。

藉由上述的技術手段，本發明所提供的鏟花刀具磨耗檢測方法，以不直接檢測鏟花刀具而透過擷取及影像處理待鏟工件的鏟花表面紋理影像的方式，即可以間接判斷鏟花刀具的磨耗情形，其不僅可在未拆卸鏟花刀具的情況下進行檢測，且可在鏟花刀具持續加工的情況下，以檢測待鏟工件的鏟花表面紋理的方式，提供一即時線上檢測鏟花刀具的效果，藉以提供一即時檢測的鏟花刀具磨耗檢測方法。

為能詳細瞭解本發明的技術特徵及實用功效，並可依照說明書的內容來實施，玆進一步以圖式(如圖1至3所示)所示的較佳實施例，詳細說明如后：本發明係提供一鏟花刀具磨耗檢測方法，其操作流程包含有：A、儀器設置：準備一鏟花機構10、一影像擷取裝置20及一影像處理裝置30，其中該鏟花機構10係設有一加工平台11、一位於該加工平台11上方的鏟花座12及一固定於該鏟花座12上的鏟花刀具13，較佳地，以一電動鏟花刀作為該鏟花刀具13，於該加工平台11上固定一待鏟工件14，該影像擷取裝置20係設有一攝影機21及一光源22，該攝影機21係固設於該鏟花座12上且朝向該待鏟工件14，較佳地，該攝影機21係為一8位元灰階CMOS AISYS U130H攝影機，該光源22係設於該攝影機21的兩側且照射於該待鏟工件14上(前照式)，較佳地，該光源22係為一與鏟花刀具13加工方向相平行的條形光源，其係可明顯的將待鏟工件14的鏟花表面紋理清楚的顯示出來，該影像處理裝置30係與該攝影機21相連接，藉以儲存及處理該影像擷裝置20所擷取到的影像，較佳地，該影像處理裝置30係為一電腦31，該電腦31內係設有一影像處理軟體32，較佳地，該影像處理軟體32係為一Visual Studio 2005 MFC系統，進一步，本發明另設有一用以直接檢測待鏟工件14的表面粗度儀(圖未示)，藉以驗證鏟花刀具13的磨耗情形；B、影像擷取：首先調整該攝影機21的影像量測範圍，其中可將將鏟花第一刀的鏟花紋路最大寬度設定為一初始影像量測範圍，藉以取得該待鏟工件14之影像，待調整好影像的量測範圍後，驅動該鏟花座12使該鏟花刀具13對於該待鏟工件14進行鏟花加工，其中係如圖4所示以垂直下刀的方式進行鏟花加工，其依序為垂直下刀(A)、往前鏟花(B)最後為斜上收刀(C)，當該待鏟工件14完成鏟花加工後，由該攝影機21擷取該待鏟工件14的鏟花表面紋理影像，並將所擷取到的待鏟工件14鏟花表面紋理影像傳送至該影像處理裝置30中；C、影像處理：由該影像處理裝置30對於該待鏟工件14的鏟花表面紋理影像進行處理，其中對所擷取的待鏟工件14鏟花表面紋理影像進行二維離散小波轉換(2D discrete wavelet transform)的運算，透過有變化的頻率配合有限的期間(limited duration)的方式進行頻譜的處理，較佳地，本發明係以哈爾(Haar)離散小波轉換進行運算，假設該待鏟工件14鏟花表面紋理影像的原始影像I(x,y)長、寬為MxN，而所使用的低通濾波器與高通濾波器分別為h(n)與g(n)，其中先將原始影像I(x,y)使用水平分量進行一次轉換可以得到I_H (i,j)和I_L (i,j)兩種分量，並將兩分量I_H (i,j)及I_L (i,j)進行垂直運算即可得到I_LL (i,j)、I_LH (i,j)、I_HL (i，j)及I_HH (i,j)四種分量，其運算式係如以下方程式(1)所示：

其中：該N和Z為實數，而I為上述的影像；再者，哈爾離散小波轉換所使用的低通濾波器為，高通濾波器為，將其代入方程式(1)中，則方程式(1)可改成如下方程式(2)所示：

其中1iM,1jN；經由上述方程式所得到的I_LL 、I_LH 、I_HL 、I_HH 係如圖5所示分別表示四個小波頻域區塊，各小波頻域區塊所代表的物理意義係分別為：(1)、I_LL 區塊代表原始影像中的低頻部分，其所表示的為一近似原始影像的頻率區域；(2)、I_LH 與I_HL 區塊代表原始影像中的中頻部分，其中I_LH 表現為原始影像中的垂直分量變化，而I_HL 表現的為原始影像的水平分量變化；以及(3)、I_HH 區塊代表原始影像中的高頻部分，其所表示的為原始影像中對角線分量的變化，其中考慮鏟花加工時，該鏟花刀具13的出力方向只有一個方向，因此，Haar離散小波轉換的中頻區塊之I_LH 垂直分量影像中的垂直特徵能夠明顯地將待鏟工件14的鏟花表面紋理清楚的顯示出來並利於後續進行辨識和處理；為了將該待鏟工件14的鏟花表面紋理影像的垂直特徵細節部分明顯化，將垂直特徵細節的待鏟工件14的鏟花表面紋理影像進行二值化(Binary)處理，其中採用歐主(Otsu)所提出的自適性演算法(Otsu自適性演算法係為一現有影像二值化處理常用之方式，故在此不加以闡述)來求得閥值(Threshold)，透過該閥值即可取得該待鏟工件14的鏟花表面紋理影像的垂直特徵細節二值化影像；進一步，在鏟花過程中鏟花表面紋理的寬度會有漸減的情形發生，在進行影像特徵判斷時很容易產生誤判的情形，需對於影像中不明顯的特徵進行加權運算，經過加權運算後可更容易辨識所要的特徵，以便於作後續的分析動作，因此，將經過二值化處理後的影像進行權重分析，依據以下方程式(3)，將所需要的權重分成兩個區塊，其中外圍區塊為鋒利刀具情形所分配的權重，往中央五分之一內部為鈍刀之後所會產生的刀具紋路情形，因此，在中央部分會分配比較重的權重。

其中M與N分別代表影像的長與寬，g(x,y)為影像中該點的灰階化數值，W為所乘的權重比，F為所得到哈爾(Haar)離散小波轉換非0元素點的總和，其中將原始圖片乘以各行的權重，最終得到的數值再進行加總，加總過後可以更清楚的將圖片中央部分的細節進行放大，以便更容易判斷該待鏟工件14的鏟花表面紋理影像的垂直特徵細節部分；以及D、磨耗分析：其中當鏟花刀具13磨耗到一定程度後，鏟花刀具13表面和待鏟工件14間的接觸面積會因切削時所產生的連續磨擦而導致鏟花刀具13刀刃質量的損失加快，使得鏟花刀具13能移除的待鏟工件14表面的面積量會呈現縮減比例的情形，此情形也會造成鏟花刀具13的刀刃僅能刮除待鏟工件14表層，而無法達成鏟除目標深度的效果，即表示需對於該鏟花刀具13進行更換，因此，將經上述影像處理步驟中該待鏟工件14的鏟花表面紋理影像的垂直特徵細節部分的數據，透過方程式(4)計算由影像處理中所得到的小波轉換後之中頻區段內之值為非零的點數換算成占全圖片大小的多少百分比：

經方程式(4)所計算出的百分比大於或等於10%時進行紀錄，其中若有連續三次百分比分皆都大於或等於10%，其中該小波轉換後的中頻區段內具非零值之像素元總合的比例提高表示該鏟花刀具13能移除的待鏟工件14表面的面積量會呈現縮減比例，則求得此連續三次的變異數，其中變異數的運算方程式(5)係如下所示：

其中，X_i 為小波的係數，N代表取樣數量，變異數中分母為N-1係因X_i -的自由度為N-1；當所得到的變異數大於0.015，即表示該鏟花刀具13的刀刃僅能刮除待鏟工件14表層，而無法達成鏟除目標深度的效果，則判斷該鏟花刀具13需要進行更換或進行磨刀，將上述計算所得之數值畫出鏟花刀具13切削次數分別與中頻區段佔面積百分比及變異數之關係圖，即可由關係圖推測出鏟花刀具13已磨耗而必須進行更換的時機。

本發明鏟花刀具磨耗檢測方法係以垂直進刀加工方式對於鏟花刀具13磨耗狀況進行進行分析並判斷換刀位置，其中如圖6及7所示，其中第一次垂直進刀加工之初始下刀的小波轉換後之中頻區段占全圖片面積約為1.3%，在300刀之前有些變異量運算結果超過運算所設置的變異數值(0.015)，但中頻區段占面積百分比均無連續三次超過10%，因此，在第300刀之前不會進行變異量的運算，在300刀之後的中頻區段占面積百分比均有連續三次超過10%，故進行變異量的運算，運算結果顯示出，當到達第360刀的切削量時，中頻區段占圖片面積則到達18.7%，且在第360刀的變異量運算結果為0.0373(大於0.015)，判斷第360刀為需更換鏟花刀具13的時機；請配合參看如圖8及9所示之第二次垂直進刀加工，初始下刀的小波轉換後之中頻區段占全圖片面積約為1.29%，在440刀之前有些變異量運算結果超過運算所設置的變異數(0.015)，但中頻區段占面積百分比均無連續三次超過0.1，因此，在第440刀之前不會進行變異量的運算，在440刀之後中頻區段占面積百分比均有連續三次超過0.1，故進行變異量運算，當到達第480刀的切削量時，中頻區段占圖片面積則到達16.97%且其變異量運算結果為0.032(大於0.015)，即可判斷第480刀為需更換鏟花刀具13的時機；請配合參看如圖10及11所示之第三次垂直進刀加工，初始下刀的小波轉換後之中頻區段占全圖片面積約為1.38%，在860刀之前有些變異量運算結果超過運算所設置的變異數(0.015)，但中頻區段占面積百分比均無連續三次超過0.1，因此，在第860刀之前不會進行變異量的運算，在860刀之後中頻區段占面積百分比均有連續三次超過0.1，故進行變異量運算，當到達第1000刀的切削量時，中頻區段占圖片面積則到達16.64%且其變異量運算結果為0.016(大於0.015)，即可判斷第1000刀為需更換鏟花刀具13的時機。

再者，為驗證本發明鏟花刀具磨耗檢測方法，具有可準確檢測出鏟花刀具13磨耗而進行換刀或磨刀的功效，使用該表面粗度儀來驗證鏟花刀具13的磨耗情形，主要係使用表面粗度儀觀察鏟花表面紋理的變化，其中將第一刀鋒利的鏟花刀具13鏟花紋理做為一基準，再比對當鏟花刀具13變為鈍刀時候的鏟花紋理變化，再和本發明的影像數值分析進行比較，其中表1、2及3係分別為三次垂直進刀加工後，透過表面粗度儀與數值分析的比較。

表2、第二次垂直進刀加工

由表1至3可看出透過本發明鏟花刀具磨耗檢測方法進行檢測與透過表面粗度儀進行量測的差異在±2%內，有此可知本發明鏟花刀具磨耗檢測方法係可提供一準確檢測出鏟花刀具磨耗而進行換刀的效果。

藉由上述的技術手段，本發明所提供的鏟花刀具磨耗檢測方法，以不直接檢測鏟花刀具13而透過擷取及影像處理待鏟工件14的鏟花表面紋理影像的方式，即可以間接判斷鏟花刀具13的磨耗情形，其不僅可在未拆卸鏟花刀具13的情況下進行檢測，且可在鏟花刀具13持續加工的情況下，以檢測待鏟工件14的鏟花表面紋理的方式，提供一即時線上檢測鏟花刀具13的效果，藉以提供一即時檢測的鏟花刀具磨耗檢測方法。

以上所述，僅是本發明的較佳實施例，並非對本發明作任何形式上的限制，任何所屬技術領域中具有通常知識者，若在不脫離本發明所提技術方案的範圍內，利用本發明所揭示技術內容所作出局部更動或修飾的等效實施例，並且未脫離本發明的技術方案內容，均仍屬於本發明技術方案的範圍內。

10‧‧‧鏟花機構

11‧‧‧加工平台

12‧‧‧鏟花座

13‧‧‧鏟花刀具

14‧‧‧待鏟工件

20‧‧‧影像擷取裝置

21‧‧‧攝影機

22‧‧‧光源

30‧‧‧影像處理裝置

31‧‧‧電腦

32‧‧‧影像處理軟體

圖1係本發明鏟花刀具磨耗檢測方法之操作方塊示意圖。

圖2係本發明鏟花刀具磨耗檢測方法所用儀器之方塊示意圖。

圖3係本發明鏟花刀具磨耗檢測方法所用儀器之設置示意圖。

圖4係本發明鏟花刀具磨耗檢測方法中鏟花刀具垂直下刀之示意圖。

圖5係本發明鏟花刀具磨耗檢測方法之四個小波頻域區塊示意圖。

圖6係本發明鏟花刀具磨耗檢測方法第一次垂直進刀加工之切削次數與中頻區段佔面積百分比之關係圖。

圖7本發明鏟花刀具磨耗檢測方法第一次垂直進刀加工之係切削次數與變異數之關係圖。

圖8係本發明鏟花刀具磨耗檢測方法第二次垂直進刀加工之切削次數與中頻區段佔面積百分比之關係圖。

圖9本發明鏟花刀具磨耗檢測方法第二次垂直進刀加工之係切削次數與變異數之關係圖。

圖10係本發明鏟花刀具磨耗檢測方法第三次垂直進刀加工之切削次數與中頻區段佔面積百分比之關係圖。

圖11本發明鏟花刀具磨耗檢測方法第三次垂直進刀加工之係切削次數與變異數之關係圖。

表1為本發明鏟花刀具磨耗檢測方法第一次垂直進刀加工與表面粗度儀之比對。

表2為本發明鏟花刀具磨耗檢測方法第二次垂直進刀加工與表面粗度儀之比對。

表3為本發明鏟花刀具磨耗檢測方法第三次垂直進刀加工與表面粗度儀之比對。

Claims

一種鏟花刀具磨耗檢測方法，其係包含有：儀器設置：準備一鏟花機構、一影像擷取裝置及一影像處理裝置，該鏟花機構設有一加工平台、一位於該加工平台上方的鏟花座及一固定於該鏟花座上的鏟花刀具，於該加工平台上固定一待鏟工件，該影像擷取裝置設有一攝影機及一光源，該攝影機固設於該鏟花座上且朝向該待鏟工件，該光源係設於該攝影機的兩側且照射於該待鏟工件上，該影像處理裝置與該攝影機相連接並儲存及處理該影像擷裝置所擷取到的影像且設有一影像處理軟體；影像擷取：調整該攝影機的影像量測範圍以取得該待鏟工件之影像，待調整好影像的量測範圍後，驅動該鏟花座使該鏟花刀具對於該待鏟工件進行鏟花加工，當該待鏟工件完成鏟花加工後，由該攝影機擷取該待鏟工件的鏟花表面紋理影像，並將所擷取到的待鏟工件鏟花表面紋理影像傳送至該影像處理裝置中；影像處理：由該影像處理裝置對於該待鏟工件的鏟花表面紋理影像進行處理，對所擷取的待鏟工件鏟花表面紋理影像進行小波轉換的運算，並以小波轉換的中頻區塊之垂直分量影像中的垂直特徵，作為該待鏟工件的鏟花表面紋理的後續辨識和處理，將垂直特徵細節的待鏟工件的鏟花表面紋理影像進行二值化處理，取得該待鏟工件的鏟花表面紋理影像的垂直特徵細節二值化影像；以及磨耗分析：將經上述影像處理步驟中該待鏟工件的鏟花表面紋理影像的垂直特徵細節部分的數據，計算小波轉換後之中頻區段內之值為非零的點數換算成占全圖片大小的多少百分比，當百分比大於或等於10%時進行紀錄，若有連續三次百分比分皆都大於或等於10%，則求得此連續三次的變異數，當所得到的變異數大於0.015時，即判斷該鏟花刀具需要進行更換或進行磨刀，將上述計算所得之數值畫出鏟花刀具切削次分數別與中頻區段佔面積百分比及變異數之關係圖，即可由關係圖推測出鏟花刀具已磨耗而必須進行更換的時機。
如請求項1所述之鏟花刀具磨耗檢測方法，其中在影像處理的操作步驟中，係以哈爾(Haar)離散小波轉換進行運算，可得到數個小波頻域區塊，其包含有代表原始影像中的低頻部分、代表原始影像中的中頻部分及代表原始影像中的高頻部分，其中代表原始影像中的中頻部分又可區分為原始影像中的垂直分量變化以及原始影像的水平分量變化，其中考慮鏟花加工時，該鏟花刀具的出力方向只有一個方向，因此以中頻區塊之垂直分量影像中的垂直特徵作為該待鏟工件的鏟花表面紋理的影像特徵。
如請求項2所述之鏟花刀具磨耗檢測方法，其中在影像處理的操作步驟中，係採用歐主(Otsu)的自適性演算法來求得閥值，透過該閥值取得該待鏟工件的鏟花表面紋理影像的垂直特徵細節二值化影像。
如請求項3所述之鏟花刀具磨耗檢測方法，其中在影像處理的操作步驟中，將經過二值化處理後的影像進行一權重分析，使鏟花表面紋理磨耗影像經該權重分析的運算後，可清楚區分出鏟花刀具在磨耗與未磨耗時，小波轉換後之中頻區段的特徵差異。
如請求項4所述之鏟花刀具磨耗檢測方法，其中在影像擷取的操作步驟中，係以垂直下刀的方式進行鏟花加工，其依序為垂直下刀、往前鏟花最後為斜上收刀。
如請求項5所述之鏟花刀具磨耗檢測方法，其中在儀器設置的操作步驟中，設有一用以檢測待鏟工件的表面粗度儀，藉以驗證鏟花刀具的磨耗情形。
如請求項6所述之鏟花刀具磨耗檢測方法，其中在儀器設置的操作步驟中，係以一與鏟花刀具加工方向相平行的條形光源作為該光源，係可明顯的將待鏟工件的鏟花表面紋理清楚的顯示出來。
如請求項1所述之鏟花刀具磨耗檢測方法，其中在儀器設置的操作步驟中，設有一用以檢測待鏟工件的表面粗度儀，藉以驗證鏟花刀具的磨耗情形。
如請求項1所述之鏟花刀具磨耗檢測方法，其中在儀器設置的操作步驟中，係以一與鏟花刀具加工方向相平行的條形光源作為該光源，係可明顯的將待鏟工件的鏟花表面紋理清楚的顯示出來。
如請求項7所述之鏟花刀具磨耗檢測方法，其中在儀器設置的操作步驟中係以一電動鏟花刀作為該鏟花刀具。