CN108154506A - 一种六角螺母自动检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种六角螺母自动检测方法，包括如下步骤：a)螺母区域初定位；b)中心圆孔定位；c)六角初步定位；d)六边精确检测；e)六角精确定位；f)参数计算和错误检测；g)异常情况处理。通过本发明方法，极大的提高检测效率。

Description

一种六角螺母自动检测方法

技术领域

本发明涉及机械零部件，涉及六角螺母，具体涉及一种六角螺母自动检测方法。

背景技术

六角螺母是机械设备中使用最为频繁的零部件。同时，螺母在设备中的作用，也是举足轻重的。因此，提前对螺母进行质量检测，可以防止制造过程中才发现设备的问题，降低损失，提高效率。常规的螺母检测方法，是利用人眼对螺母进行逐个查看，效率低，成本高，而且往往容易出现漏检的现象。

发明内容

本发明目的是提供一种六角螺母自动检测方法，极大的提高检测效率。

为了实现以上目的，本发明采用的技术方案为：一种六角螺母自动检测方法，包括如下步骤：

a)螺母区域初定位：对图像根据经验阈值进行二值化；对前景像素，进行连通域检测；找到面积最大的连通域；对该连通域的尺寸进行初步判断；根据连通域的位置，重新提取亮度图像；

b)中心圆孔定位：圆孔边界提取；圆孔边界点检测；圆形初步拟合；噪声过滤；圆形精确拟合；得到圆孔中心；

c)六角初步定位：利用圆孔中心坐标，以及六角到圆心的距离的经验值，设定ROI区域，用于初步定位六角位置；在连通区域的基础上，提取六角螺母外部轮廓；提取轮廓点；利用ROI区域，过滤掉位于圆环外部的轮廓点；在ROI区域内，分别得到六个距离圆心位置最远的角点；

d)六边精确检测：计算六角坐标与圆心连线的角度，按照逆时针方向，对角度从小到大进行排序，得到六角坐标的排序；根据六角的排序结果，依次对截取出六边的坐标点；重新检测六边的亚像素坐标；采用RANSAC方法，每次挑选两个边缘点，进行直线拟合；统计当前直线，位于直线周边的点的数目；挑选位于直线周边范围内的点的数目最多的那一组参数；利用所有在直线周边范围的点，重新计算直线参数；得到的就是直线的最终精确检测结果；

e)六角精确定位：计算当前角点对应的两侧边的直线方程；根据两条侧边的直线方程，计算交点；将该交点的坐标，作为精准的六角的位置；

f)参数计算和错误检测；

g)异常情况处理。

进一步的，步骤b)中采用RANSAC方法过滤圆孔边界上的噪声点。

再进一步的，所述的RANSAC方法的步骤为：

b41)每次从轮廓点中，随机挑选出3个点，计算圆孔的半径和中心；

b42)根据半径和中心，统计位于圆周上的点的数目；

b43)步骤b41)和b42)重复多次，找到位于圆周上的点的数目最多的那组参数值，作为初步定位的结果；

b44)过滤掉不在圆周上的轮廓点。

进一步的，步骤f)中的参数的种类包括六边的长度、六个角的夹角度数、三组对边的距离和平行度、三组对角的距离。

再进一步的，所述参数的计算过程：

f1)、计算六角坐标与圆心连线的角度，按照逆时针方向，对角度从小到大进行排序，得到六角坐标的排序；

f2)、根据六角位置，一次计算相邻角点之间的距离值；

f3)、由六个角点，一次连线，得到六条边，分别计算六边的倾角，进而得到留个夹角的度数；

f4)、根据角点的序号，实现六条边的配对，形成三组对边；

f5)、一次遍历每一组对边上的点，计算对边的最小距离和平行度；

f6)、根据六个角点的序号，实现对角的配对，计算对角角点之间的距离。

再进一步的，步骤g)中异常情况包括螺母拍摄不全，只能看到局部，这种情况处理步骤为：

g31)提取螺母的轮廓点；

g32)逐个遍历轮廓点；

g33)检测轮廓点的x坐标和y坐标，是否等于图像的上下左右边界值；

g34)统计螺母轮廓上，位于图像边界的点的数目；

g35)如果位于图像边界的轮廓点的数目超过阈值，则需要预警，此时螺母拍摄不全。

本发明的技术效果在于：通过本发明方法完成对六角螺母的自动检测，从而极大的提高该任务的检测效率。

具体实施方式

本发明的具体步骤：

a)螺母区域初定位：

在精确计算螺母的每个参数值之前，需要对螺母位置进行粗略定位。具体过程如下：

a1、对图像根据经验阈值进行二值化。(阈值为50，低于此阈值的，都算作是螺母像素)

a2、对前景像素(螺母像素)，进行连通域检测。

a3、找到面积最大的连通域。

a4、对该连通域的尺寸进行初步判断。

将连通域的最小外接矩形对应的高度和宽度，与经验值进行比较。如果高度和宽度值与经验值的差异小于阈值(10个像素)，则认为是螺母区域。

a5、根据连通域的位置，重新提取亮度图像。

b)中心圆孔定位：

六角螺母的中心圆孔区域，对于实现整个螺母的精准定位，意义很重要。在得到圆孔的中心之后，就可以以此为中心，进一步定位得到螺母的六角、六边。

本发明定位中心圆孔的方法如下：

b1、圆孔边界提取。

在螺母连通区域的基础之上，对螺母内部区域进行反转。然后重新提取连通域，得到圆孔对应的连通域。

在该圆孔连通域的基础上，重新进行亚像素边缘检测。

b2、圆孔边界点检测。

对圆孔的亚像素边缘，进行扫描。逐个得到每一个亚像素边缘点。

b3、圆形初步拟合。

利用亚像素边缘点，开始进行圆形的初步拟合。得到中心坐标和半径。

b4、噪声过滤。

由于螺母图像在拍摄过程中，很容受到灰尘等杂质的干扰。因此用来进行圆形初步拟合的坐标点，很容易出现噪声点。

本发明采用RANSAC方法，过滤圆孔边界上的噪声点。细节如下：

b41)每次从轮廓点中，随机挑选出3个点，计算圆孔的半径和中心。

b42)根据半径和中心，统计位于圆周上的点的数目(点到圆周的距离小于3个像素)。

b43)步骤b41)和b42)重复多次，找到位于圆周上的点的数目最多的那组参数值，作为初步定位的结果。

b44)过滤掉不在圆周上的轮廓点。

b5、圆形精确拟合。

利用过滤噪声点之后的圆周轮廓点，重新拟合、计算圆形参数。

b6、得到圆孔中心。

此时得到的圆心，作为精准的圆孔中心位置。

c)六角初步定位：

c1、利用圆孔中心坐标，以及六角到圆心的距离的经验值，设定ROI区域，用于初步定位六角位置。ROI区域的细节如下：

c11)ROI的形状是圆环。

c12)圆环的内外半径，都根据经验值设定。

c13)内外半径大小相差10，刚好保证将六角囊括进来，而又能够将六边尽量过滤掉。

c2、在连通区域的基础上，提取六角螺母外部轮廓。

c3、提取轮廓点。

c4、利用ROI区域，过滤掉位于圆环外部的轮廓点。

c5、在ROI区域内，分别得到六个距离圆心位置最远的角点。

d)六边精确检测：

d1、计算六角坐标与圆心连线的角度，按照逆时针方向，对角度从小到大进行排序，得到六角坐标的排序。

d2、根据六角的排序结果，依次对截取出六边的坐标点。

d3、重新检测六边的亚像素坐标。

d4、采用RANSAC方法，每次挑选两个边缘点，进行直线拟合。

d5、统计当前直线，位于直线周边(点到直线距离小于3)的点的数目。

d6、挑选位于直线周边范围内的点的数目最多的那一组参数。

d7、利用所有在直线周边范围的点，重新计算直线参数。

d8、此时得到的就是直线的最终精确检测结果。

e)六角精确定位：

由于螺母的角点位置，往往有小的圆角(防止割伤)，因此直接用螺母轮廓点作为六角位置，是不精准的。本发明采用如下方法，来计算精准的角点位置：

e1、计算当前角点对应的两侧边的直线方程。

e2、根据两条侧边的直线方程，计算交点。

e3、将该交点的坐标，作为精准的六角的位置。

f)参数计算和错误检测：

对螺母进行自动检测时，需要计算如下几个方面的参数，然后与标准参数进行对比，从而得知该螺母是否为正常的。

参数的种类具体如下：

六边的长度

六个角的夹角度数

三组对边的距离和平行度

三组对角的距离。

参数的计算过程如下：

f1)、计算六角坐标与圆心连线的角度，按照逆时针方向，对角度从小到大进行排序，得到六角坐标的排序。

f2)、根据六角位置，一次计算相邻角点之间的距离值。

f3)、由六个角点，一次连线，得到六条边。分别计算六边的倾角，进而得到留个夹角的度数。

f4)、根据角点的序号，实现六条边的配对，形成三组对边。

f5)、一次遍历每一组对边上的点，计算对边的最小距离和平行度。

f6)、根据六个角点的序号，实现对角的配对。计算对角角点之间的距离。

g)异常情况处理：

g1、图像中没有螺母的存在

在对初始亮度图像进行二值化时，需要对图像中的连通区域，设定面积阈值，作为检测时的判断标准。

如果图像中的最大的连通区域，其面积小于阈值(200像素)，则说明该图像中没有螺母的存在，此时可以直接报警。

g2、图像中有不止一个螺母

在连通域检测时，图像中存在两个面积大于阈值(1000像素)的连通域，则说明同时有两个螺母进入了视野。

这种情况也不需要处理，直接预警即可。

g3、螺母拍摄不全，只能看到局部

还有一种异常情况，是螺母的位置摆放不准确，出现在了图像视野的边界区域。此时，螺母对应的连通域，其边界的一部分，就是图像的边界。采用如下方法来进行检测：

g31)提取螺母的轮廓点。

g32)逐个遍历轮廓点。

g33)检测轮廓点的x坐标和y坐标，是否等于图像的上下左右边界值。

g34)统计螺母轮廓上，位于图像边界的点的数目。

g35)如果位于图像边界的轮廓点的数目超过阈值(5个)，则需要预警，此时螺母拍摄不全。

Claims (6)

1.一种六角螺母自动检测方法，包括如下步骤：

a)螺母区域初定位：对图像根据经验阈值进行二值化；对前景像素，进行连通域检测；找到面积最大的连通域；对该连通域的尺寸进行初步判断；根据连通域的位置，重新提取亮度图像；

b)中心圆孔定位：圆孔边界提取；圆孔边界点检测；圆形初步拟合；噪声过滤；圆形精确拟合；得到圆孔中心；

c)六角初步定位：利用圆孔中心坐标，以及六角到圆心的距离的经验值，设定ROI区域，用于初步定位六角位置；在连通区域的基础上，提取六角螺母外部轮廓；提取轮廓点；利用ROI区域，过滤掉位于圆环外部的轮廓点；在ROI区域内，分别得到六个距离圆心位置最远的角点；

d)六边精确检测：计算六角坐标与圆心连线的角度，按照逆时针方向，对角度从小到大进行排序，得到六角坐标的排序；根据六角的排序结果，依次对截取出六边的坐标点；重新检测六边的亚像素坐标；采用RANSAC方法，每次挑选两个边缘点，进行直线拟合；统计当前直线，位于直线周边的点的数目；挑选位于直线周边范围内的点的数目最多的那一组参数；利用所有在直线周边范围的点，重新计算直线参数；得到的就是直线的最终精确检测结果；

e)六角精确定位：计算当前角点对应的两侧边的直线方程；根据两条侧边的直线方程，计算交点；将该交点的坐标，作为精准的六角的位置；

f)参数计算和错误检测；

g)异常情况处理。

2.根据权利要求1所述的一种六角螺母自动检测方法，其特征在于：步骤b)中采用RANSAC方法过滤圆孔边界上的噪声点。

3.根据权利要求1或2所述的一种六角螺母自动检测方法，其特征在于：所述的RANSAC方法的步骤为：

b41)每次从轮廓点中，随机挑选出3个点，计算圆孔的半径和中心；

b42)根据半径和中心，统计位于圆周上的点的数目；

b43)步骤b41)和b42)重复多次，找到位于圆周上的点的数目最多的那组参数值，作为初步定位的结果；

b44)过滤掉不在圆周上的轮廓点。

4.根据权利要求1所述的一种六角螺母自动检测方法，其特征在于：步骤f)中的参数的种类包括六边的长度、六个角的夹角度数、三组对边的距离和平行度、三组对角的距离。

5.根据权利要求4所述的一种六角螺母自动检测方法，其特征在于：所述参数的计算过程：

f1)、计算六角坐标与圆心连线的角度，按照逆时针方向，对角度从小到大进行排序，得到六角坐标的排序；

f2)、根据六角位置，一次计算相邻角点之间的距离值；

f3)、由六个角点，一次连线，得到六条边，分别计算六边的倾角，进而得到留个夹角的度数；

f4)、根据角点的序号，实现六条边的配对，形成三组对边；

f5)、一次遍历每一组对边上的点，计算对边的最小距离和平行度；

f6)、根据六个角点的序号，实现对角的配对，计算对角角点之间的距离。

6.根据权利要求1所述的一种六角螺母自动检测方法，其特征在于：步骤g)中异常情况包括螺母拍摄不全，只能看到局部，这种情况处理步骤为：

g31)提取螺母的轮廓点；

g32)逐个遍历轮廓点；

g33)检测轮廓点的x坐标和y坐标，是否等于图像的上下左右边界值；

g34)统计螺母轮廓上，位于图像边界的点的数目；

g35)如果位于图像边界的轮廓点的数目超过阈值，则需要预警，此时螺母拍摄不全。