[發(fā)明專利]一種基于機(jī)器視覺的螺紋角度測(cè)量方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010236890.1
• 申請(qǐng)日: 2020-03-30
• 公開（公告）號(hào): CN111353993B
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李順;劉偉東;肖恭兵
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 華南理工大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/194;G06T7/60;G06T5/00;G06T5/20;G06V10/28
• 代理公司: 廣州市華學(xué)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44245
• 代理人: 陳宏升

1.一種基于機(jī)器視覺的螺紋角度測(cè)量方法，其特征在于，包括以下步驟，

S1、獲取螺紋圖像，并調(diào)整螺紋軸線和坐標(biāo)軸水平線，使其平行；

S2、對(duì)螺紋圖像進(jìn)行二值化處理，得到二值化圖像；

S3、對(duì)二值化圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，獲取二值化圖像邊緣；

S4、對(duì)二值化圖像進(jìn)行像素互補(bǔ)，得到像素互補(bǔ)圖像，并掃描像素互補(bǔ)圖像，得到像素互補(bǔ)圖像的像素行坐標(biāo)和像素列坐標(biāo)；

S5、根據(jù)像素行坐標(biāo)和像素列坐標(biāo)，得到螺峰和螺谷，進(jìn)而得到螺距值；

S6、根據(jù)螺距值判斷相連的波峰，獲取相連波峰的兩個(gè)波峰像素點(diǎn)和波谷像素點(diǎn)，通過三個(gè)像素點(diǎn)計(jì)算得到牙型角；

所述步驟S6具體為：

根據(jù)螺距值判斷相連的波峰，獲取相連波峰的兩個(gè)波峰像素點(diǎn)p1,p2和波谷像素點(diǎn)p′，通過上述三個(gè)像素點(diǎn)，采用最小二乘法擬合出牙型角兩側(cè)的直線方程p1p′，p2p′，根據(jù)兩直線的斜率進(jìn)行夾角公式計(jì)算，得到牙型角α：

采用最小二乘法擬合出牙型角兩側(cè)的直線方程分別為：

p1p'＝K₁x+b₁p2p'＝K₂x+b₂

其中，K₁,K₂分別為兩條直線的斜率；

依次采取螺紋圖像中滿足條件的三個(gè)像素點(diǎn)，最終求出平均的牙型角值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機(jī)器視覺的螺紋角度測(cè)量方法，其特征在于，所述步驟S1具體為：獲取螺紋圖像，判斷螺紋軸線和坐標(biāo)軸水平線是否平行，如果不平行，按照?qǐng)D像中螺紋牙兩側(cè)投影線延伸交點(diǎn)間連線求出螺紋軸線與圖像坐標(biāo)系的夾角θ，以θ角度旋轉(zhuǎn)螺紋圖像使其軸線和坐標(biāo)軸水平線平行。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機(jī)器視覺的螺紋角度測(cè)量方法，其特征在于，所述步驟S2具體為：采用OTSU計(jì)算，給螺紋圖像定一個(gè)閾值，將螺紋圖像轉(zhuǎn)換成黑白的二值化圖像，其中，黑色像素點(diǎn)為0，白色像素點(diǎn)為1；OTSU計(jì)算如下：

記t為前景與背景的分割閾值，前景點(diǎn)數(shù)占螺紋圖像比例為w0，平均灰度為u0；背景點(diǎn)數(shù)占螺紋圖像比例為w1，平均灰度為u1，則總螺紋圖像的灰度為：

u＝w0*u0+w1*u1，

前景和背景的方差：

當(dāng)方差g最大時(shí)，認(rèn)為此時(shí)前景和背景差異最大，此時(shí)的灰度值t是最佳閾值，最佳閾值為：

w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機(jī)器視覺的螺紋角度測(cè)量方法，其特征在于，所述步驟S3具體為：

采用Canny算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，步驟如下：

S301、使用高斯濾波器平滑二值化圖像，并計(jì)算二值化圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的梯度強(qiáng)度和方向；

采用大小為(2k+1)×(2k+1)的高斯濾波器核，表達(dá)式如下：

其中，該高斯核為二維算子，所以i代表x軸方向，j代表y軸方向；σ決定高斯濾波器的寬度，

設(shè)3×3的模板為A：H_ij為該高斯模板代入到高斯二維函數(shù)上各個(gè)位置對(duì)應(yīng)的值；

S302、應(yīng)用極大值抑制；將當(dāng)前像素的梯度強(qiáng)度與沿正負(fù)梯度方向上的兩個(gè)像素進(jìn)行比較，如果當(dāng)前像素的梯度強(qiáng)度與另外兩個(gè)像素相比最大，則保留該像素點(diǎn)為邊緣點(diǎn)，否則該像素點(diǎn)將被抑制；

S303、應(yīng)用雙閾值檢測(cè)，確定真實(shí)和潛在的邊緣，并通過抑制孤立的弱邊緣完成邊緣檢測(cè)；即通過選擇高低閾值，如果邊緣像素的梯度值高于高閾值，則將其標(biāo)記為強(qiáng)邊緣像素；如果邊緣像素的梯度值小于高閾值并且大于低閾值，則將其標(biāo)記為弱邊緣像素的梯度值小于低閾值，則會(huì)被抑制。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機(jī)器視覺的螺紋角度測(cè)量方法，其特征在于，所述步驟S4具體為：對(duì)二值化圖像進(jìn)行像素互補(bǔ)，得到白色像素值構(gòu)成的像素互補(bǔ)圖像，同時(shí)掃描像素互補(bǔ)圖像，得到像素互補(bǔ)圖像的像素行坐標(biāo)和像素列坐標(biāo)，把每列像素和每行像素的序號(hào)與對(duì)應(yīng)的像素值放在一個(gè)數(shù)組里；對(duì)像素值的每列坐標(biāo)進(jìn)行從小到大排序，并由相應(yīng)的序列號(hào)對(duì)應(yīng)其像素值，同時(shí)將像素值的每行坐標(biāo)對(duì)應(yīng)的像素值的每列坐標(biāo)進(jìn)行對(duì)應(yīng)的排序，從而得到完整的螺紋圖像。