[發(fā)明專利]一種飛機鉚接墩頭質(zhì)量檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110305349.6
• 申請日: 2021-03-19
• 公開（公告）號: CN113129268B
• 公開（公告）日: 2023-06-27
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 胡超
• 申請（專利權(quán)）人: 江蘇航空職業(yè)技術(shù)學(xué)院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/12;G06T7/13;G06T7/62;G01B11/24;G01B11/28;G01B11/30
• 代理公司: 鎮(zhèn)江京科專利商標代理有限公司 32107
• 代理人: 夏哲華

1.一種飛機鉚接墩頭質(zhì)量檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

A、通過圖像處理并利用鉚釘墩頭邊緣檢測方法測量墩頭面積，通過測定的墩頭面積間接測量墩頭凸起量；

B、通過圖像處理并利用最小二乘法擬合圓原理，確定最小二乘圓的圓心，進而找到最長直徑和最短直徑確定對應(yīng)圓度；

在進行墩頭面積測量和圓度測量之前，對每一個鉚釘墩頭圖像邊緣進行分割；

墩頭圖像分割過程中，首先采用目標檢測的方法把鉚接板材件上所有的圓全部分開，然后再單獨對每個框里的圖像進行分割處理，使每一個墩頭區(qū)域分開獨立從而實現(xiàn)后續(xù)的墩頭面積測量和圓度檢測；

所述鉚釘墩頭面積測量包括以下三個步驟：

(1)對鉚釘墩頭邊緣圖像預(yù)處理，具體方法為：

首先用加權(quán)平均法對圖像進行灰度處理，紅、藍、色的權(quán)重比例分別為0.3、0.11、0.59；

其次對圖形進行去噪，針對鉚釘鉚接墩頭圖像采用中值濾波處理方法，主要過程包括：①獲取圖像大小數(shù)據(jù)，將模板中心與圖中某個像素位置重合；②循環(huán)讀取模板中對應(yīng)位置像素值的大小；③以這個像素位置為中心的多個窗口包括各點像素值將這些像素值按升序排列；④選取像素值的中間值；⑤在對應(yīng)模板中心位置的像素值更新為中值；

(2)鉚釘墩頭圖像邊緣檢測，具體方法為：

①高斯模糊，通過高斯濾波對輸入圖像做卷積濾波，去除圖像噪聲影響；②通過一階差分算子分別對兩個方向上的梯度幅值G和梯度方向B進行計算；③運用梯度方向?qū)μ荻确颠M行非最大值抑制運算，對圖像所有像素點進行運算，通過插值操作對像素點梯度方向上的兩個相鄰像素點間的梯度幅值進行計算，當前像素點的梯度幅值大于等于這兩個值，判定該像素是圖像的邊緣，否則不是圖像中的邊緣點；④雙閾值檢測和邊界跟蹤，用兩個閾值T₁和T₂，作用于非最大值抑制圖像，分別得到邊緣圖像E₁和E₂，跟蹤E₁中的邊緣，邊緣達到端點時，在E₂對應(yīng)位置的8鄰域內(nèi)搜索邊緣點與邊緣E₁相連；

(3)鉚釘墩頭的面積測量：

目標區(qū)域面積是區(qū)域的基本特性，圖像中的目標區(qū)域中，如果圖像中單個像素的面積為a，那么鉚釘墩頭區(qū)域的面積S為：

根據(jù)區(qū)域像素統(tǒng)計結(jié)果，利用像素法測量原理得到鉚釘墩頭的面積

其中：S_頭代表鉚釘頭面積，m₁代表鉚釘頭圖像區(qū)域的像素個數(shù)，S₀代表參照物硬幣的面積，m₀代表硬幣圖像區(qū)域的像素個數(shù)。

2.按照權(quán)利要求1所述的飛機鉚接墩頭質(zhì)量檢測方法，其特征在于：所述圖像處理中的圖像來源于手持設(shè)備對鉚接完成的教學(xué)用板材進行拍照，其拍取照片視角平行于鉚接板材件。

3.按照權(quán)利要求2所述的飛機鉚接墩頭質(zhì)量檢測方法，其特征在于：所述步驟A中，圖像處理中通過一個標準面積的物品作為參照物來實現(xiàn)面積測量，圖像拍攝過程中，將該物品與鉚接樣板一同拍攝完成。

4.按照權(quán)利要求1所述的飛機鉚接墩頭質(zhì)量檢測方法，其特征在于：所述步驟B中最小二乘圓擬合的過程是利用提取圓輪廓的坐標值，確定圓心的位置與半徑的過程。

5.按照權(quán)利要求4所述的飛機鉚接墩頭質(zhì)量檢測方法，其特征在于：所述最小二乘圓的圓心確定過程為：

(1)設(shè)擬合圓的一般方程為：x²+y²+ax+by+c＝0

式中：a＝-2x_c；b＝-2y_c

其中設(shè)鉚釘墩頭邊緣輪廓上邊緣點的集合為[(x_i，y_i)，i∈1，2，...，n}，擬合圓的圓心為O(x_c，y_c)，半徑為R，

(2)擬合圓的輪廓與實際輪廓點之間的殘差越小說明擬合效果越好，根據(jù)最小二乘逼近準則，誤差的平方和最小，計算a，b，c的最小二乘值應(yīng)滿足誤差函數(shù)：

對函數(shù)求極值，可計算出a，b，c，進而求出最小二乘圓的圓心；

在最小二乘圓的圓心確定之后，根據(jù)擬合原理，采集二值圖像輪廓上的點，計算出輪廓上某一像素點通過圓心到輪廓上像素另一點的距離，即可獲取輪廓圓的直徑信息序列；將所有的計算數(shù)據(jù)進行排列，找到最長直徑D_max和最短直徑D_min，平均直徑D_ave，則該圓輪廓的圓形偏離值δ_OOR為：

δ_OOR＝(D_max-D_min)/2

對應(yīng)圓度為：