一种法兰螺纹孔带超声检测系统定位方法技术方案

本发明专利技术涉及图像处理应用技术领域，具体公开了一种法兰螺纹孔带超声检测系统定位方法。该方法具体包括：1、对系统进行模板标定；2、采集目标图像，对获得的图像进行金属强光反光条件下的干扰去除处理，并进行低对比条件下的图像增强；3、利用改进的霍夫梯度变换圆形检测算法提取目标图像的圆心；4、将模板圆心与步骤3中提取的圆心进行对比，并计算两者之间的偏移量；5、将步骤4获得的偏移量反馈至设备，其按照反馈的偏移量进行运行，运动停止后，重复步骤1至步骤3，直到计算获得的偏移量在阈值范围内，结束位置误差矫正。本发明专利技术所述的一种法兰螺纹孔带超声检测系统定位方法，可以克服现有定位系统的定位缺陷，大大提高系统的定位精度。

【技术实现步骤摘要】
一种法兰螺纹孔带超声检测系统定位方法
本专利技术属于图像处理应用
，具体涉及一种法兰螺纹孔带超声检测系统定位方法。
技术介绍
传统的设备定位方式是采用编码器反馈位置环进行定位，但是设备存在齿轮间隙、丝杆往复回差等固有偏差无法消除，若采用同轴编码反馈方式往往无法克服上述固有偏差，但采用终端编码反馈方式又存在系统稳定性难以达标、对机械精度要求高的特点。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种法兰螺纹孔带超声检测系统定位方法，可实现法兰螺纹孔带超声检测系统的精确定位。本专利技术的技术方案如下：一种法兰螺纹孔带超声检测系统定位方法，该方法具体包括如下步骤：步骤1、对系统进行模板标定；选取法兰螺纹孔带超声检测系统中标准定位模板，截取该定位模板图像，并计算获得该模板的圆心；步骤2、采集目标图像，对获得的图像进行金属强光反光条件下的干扰去除处理，并进行低对比条件下的图像增强；步骤3、利用改进的霍夫梯度变换圆形检测算法提取目标图像的圆心；步骤4、将模板圆心与步骤3中提取的圆心进行对比，并计算两者之间的偏移量；步骤5、将步骤4获得的偏移量反馈至设备，其按照反馈的偏移量进行运行，运动停止后，重复步骤1至步骤3，直到计算获得的偏移量在阈值范围内，结束位置误差矫正。所述的步骤3具体包括：步骤3.1、利用边缘检测算法对采集的图像进行边缘检测；步骤3.2、对边缘图像中的每一个非零点，考虑其局部梯度，利用Sobel算子计算x和y方向的Sobel一阶导数并获得相应的梯度；步骤3.3、利用所获得的梯度，将斜率指定的直线上的每一个点都在累加器进行累加，并标记边缘图像中每一个非0像素的位置，其中，斜率是从一个指定的最小值到指定的最大值的距离；步骤3.4、从二维累加器中所记录的点中选择候选的中心，其中，这些中心都大于给定阈值，且大于所有近邻，并对这些候选的中心按照累加值降序排列，以便于获得最支持像素的中心；步骤3.5、对于每一个中心，将所有非0像素按照其与中心的距离排序，从最大半径的最小距离算起，选择非0像素最支持的一条半径，若某一中心收到边缘图像非0像素最充分的支持，且到被选择中心有一定的距离，则将其投票选为合适的圆心。所述的步骤2具体包括：将法兰螺纹孔带超声检测系统设备运动至目标位置，并采集获得目标图像，对图像中明显的光斑区域进行标记并单独处理降低灰度，去除光斑；对低对比度的图像，采用自适应阈值的图像增强算法，对采集的目标图像进行增强，提高目标图像的对比度。本专利技术的显著效果在于：本专利技术所述的一种法兰螺纹孔带超声检测系统定位方法，可以克服现有定位系统的定位缺陷，大大提高系统的定位精度。附图说明图1为本专利技术所述的一种法兰螺纹孔带超声检测系统定位方法流程图。具体实施方式下面结合附图及具体实施例对本专利技术作进一步详细说明。如图1所述，一种法兰螺纹孔带超声检测系统定位方法，该方法具体包括如下步骤：步骤1、对系统进行模板标定；选取法兰螺纹孔带超声检测系统中标准定位模板，截取该定位模板图像，并计算获得该模板的圆心；步骤2、采集目标图像，对获得的图像进行金属强光反光条件下的干扰去除处理，并进行低对比条件下的图像增强；将法兰螺纹孔带超声检测系统设备运动至目标位置，并采集获得目标图像，对图像中明显的光斑区域进行标记并单独处理降低灰度，去除光斑；对低对比度的图像，采用自适应阈值的图像增强算法，对采集的目标图像进行增强，提高目标图像的对比度；步骤3、利用改进的霍夫梯度变换圆形检测算法提取目标图像的圆心；步骤3.1、利用边缘检测算法对采集的图像进行边缘检测；步骤3.2、对边缘图像中的每一个非零点，考虑其局部梯度，利用Sobel算子计算x和y方向的Sobel一阶导数并获得相应的梯度；步骤3.3、利用所获得的梯度，将斜率指定的直线上的每一个点都在累加器进行累加，并标记边缘图像中每一个非0像素的位置，其中，斜率是从一个指定的最小值到指定的最大值的距离；步骤3.4、从二维累加器中所记录的点中选择候选的中心，其中，这些中心都大于给定阈值，且大于所有近邻，并对这些候选的中心按照累加值降序排列，以便于获得最支持像素的中心；步骤3.5、对于每一个中心，将所有非0像素按照其与中心的距离排序，从最大半径的最小距离算起，选择非0像素最支持的一条半径，若某一中心收到边缘图像非0像素最充分的支持，且到被选择中心有一定的距离，则将其投票选为合适的圆心；步骤4、将模板圆心与步骤3中提取的圆心进行对比，并计算两者之间的偏移量；步骤5、将步骤4获得的偏移量反馈至设备，其按照反馈的偏移量进行运行，运动停止后，重复步骤1至步骤3，直到计算获得的偏移量在阈值范围内，结束位置误差矫正。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种法兰螺纹孔带超声检测系统定位方法，其特征在于：该方法具体包括如下步骤：步骤1、对系统进行模板标定；选取法兰螺纹孔带超声检测系统中标准定位模板，截取该定位模板图像，并计算获得该模板的圆心；步骤2、采集目标图像，对获得的图像进行金属强光反光条件下的干扰去除处理，并进行低对比条件下的图像增强；步骤3、利用改进的霍夫梯度变换圆形检测算法提取目标图像的圆心；步骤4、将模板圆心与步骤3中提取的圆心进行对比，并计算两者之间的偏移量；步骤5、将步骤4获得的偏移量反馈至设备，其按照反馈的偏移量进行运行，运动停止后，重复步骤1至步骤3，直到计算获得的偏移量在阈值范围内，结束位置误差矫正。

【技术特征摘要】
1.一种法兰螺纹孔带超声检测系统定位方法，其特征在于：该方法具体包括如下步骤：步骤1、对系统进行模板标定；选取法兰螺纹孔带超声检测系统中标准定位模板，截取该定位模板图像，并计算获得该模板的圆心；步骤2、采集目标图像，对获得的图像进行金属强光反光条件下的干扰去除处理，并进行低对比条件下的图像增强；步骤3、利用改进的霍夫梯度变换圆形检测算法提取目标图像的圆心；步骤4、将模板圆心与步骤3中提取的圆心进行对比，并计算两者之间的偏移量；步骤5、将步骤4获得的偏移量反馈至设备，其按照反馈的偏移量进行运行，运动停止后，重复步骤1至步骤3，直到计算获得的偏移量在阈值范围内，结束位置误差矫正。2.根据权利要求1所述的一种法兰螺纹孔带超声检测系统定位方法，其特征在于：所述的步骤3具体包括：步骤3.1、利用边缘检测算法对采集的图像进行边缘检测；步骤3.2、对边缘图像中的每一个非零点，考虑其局部梯度，利用Sobel算子计算x和y方向的Sobel一阶导数并获得相应的梯度；步骤3.3...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈姝，尹鹏，刘玉清，李宜全，吴东栋，张志义，许远欢，
申请(专利权)人：核动力运行研究所，中核武汉核电运行技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42