裁断机是一种利用成型刀模完成冲裁动作获得所需片材或半成品的加工设备,可广泛应用于皮具、包装等轻工行业。随着我国经济快速发展,人民生活水平提高,对产品冲裁加工的精度要求越来越高。然而,国内裁断机生产厂商的裁断机大部分仍然采用传统的人工定位技术,导致定位时间长、定位精度低,无法有效监控冲裁加工过程等缺陷,已无法适应目前多品种小批量产品的高标准模切要求。针对上述不足,本文提出了一种基于机器视觉的裁断机裁断目标定位方法,旨在解决传统裁断定位时间长、定位精度低等痛点问题;另一方面,设计开发了数字孪生驱动的裁断目标定位监控系统,对裁断目标进行定位和监控,实现了裁断加工过程的数字化监控。本文主要研究工作如下:（1）介绍裁断机的工作原理并分析了人工定位技术的缺陷,明确了定位监控系统的设计目标;构建了系统总体框架,并完成了软件定位流程的设计;根据定位精度的要求完成了硬件设备的参数设计与选型。（2）研究并提出了基于机器视觉的裁断目标定位方法。针对图像数据预处理中传统高斯滤波算法存在图像边缘模糊、脉冲噪声抑制效果差的问题,提出了一种改进的混合滤波算法,通过添加一个值域卷积核对传统高斯滤波进行了改进,并将其与中值滤波相结合,对图像进行混合滤波处理,解决了边缘信息丢失和脉冲噪声难以抑制的问题,提高了图像预处理质量;另一方面,在裁断目标边缘提取过程中,由于传统边缘检测算法图像滤波效果差、梯度计算方向少的原因,导致边缘检测存在边缘不连续、精度较低的问题,提出了一种改进的边缘提取算法,对Canny边缘检测算子中图像滤波和梯度计算这两步分别利用改进的混合滤波和8方向Sobel算子进行改进,提高了检测精度。采用裁断机裁断目标模板匹配进一步验证了本文提出的基于机器视觉实现裁断目标识别与定位方法的可行性与可靠性。（3）研究并设计了数字孪生驱动的裁断目标监控系统。首先根据裁断目标的物理属性/特征,在Unity3D平台建立了裁断系统数字孪生模型;其次,对刀具的位姿信息,裁断目标的位姿信息和数量信息进行分类数据处理,采用OPC UA技术,实现了物理实体与数字孪生模型的数据交互;第三,利用传感器采集的冲裁加工过程数据,通过OPC UA技术实现了裁断加工过程的数字化监控,同时通过与数字孪生模型预设的加工数据进行对比,获取了物理实体与预设值之间的差距,通过Unity3D数据驱动实现了数字孪生模型的同步映射;最后,为裁断目标监控系统设计了人机交互系统,经实际测试,人机交互性友好,监测功能稳定可靠。（4）搭建了实验测试平台,对系统功能进行了实验与测试。实验结果表明,本文所设计开发的系统实现了裁断目标的视觉定,视觉定位时间小于100ms,定位精度为±1mm;数字孪生驱动的裁断目标定位监控系统能够实现裁断加工过程中的动态监控,包括刀具位置实时监测、裁断目标位置实时监测、物料偏移报警、刀具自动纠偏等功能。本研究课题所提出基于机器视觉的裁断机裁断目标定位方法,采用视觉定位技术代替人工定位技术,简化了目标的定位方式,显著缩短了定位时间,提高了工作效率;设计的裁断目标定位监控系统,通过OPC UA技术实现了物理空间与数字空间的实时数据交互,定位精度高,监测功能可靠,具有一定的应用价值。