基于机器视觉的高压油管接头外螺纹检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的高压油管接头外螺纹检测方法，包括：搭建由工业相机、镜头、平行光源和计算机构成的测量平台；将待测工件放置在测量平台上，由工业相机拍摄工件垂直截面图像并传入计算机；对采集到的图像先进行中值滤波，再轮廓提取，删除较小的轮廓，储存剩下的每个轮廓点；对轮廓点进行螺纹点判别，若是螺纹点，将其储存；将相邻的螺纹点进行组合，构成螺纹区域，并且按照螺纹区域的位置，在所采集的图像上设置感兴趣区域即ROI区域等。该方法能够实现多个工件同时测量，且自动寻找螺纹区域进行分析，有一定的抗干扰能力，检测速度快、精度高。

【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的高压油管接头外螺纹检测方法
本专利技术涉及一种机器视觉检测方法，具体涉及一种面向高压油管接头的机器视觉智能检测方法。
技术介绍
高压油管接头是液压系统中高压油管与高压油管、高压油管与液压元件之间的可拆解式的连接固件，在高压油管接头的生产中，通过对接头外螺纹的各参数进行检测和分析，判别螺纹(即高压油管接头)的优劣，有效的控制产品的质量，提高高压油管接头的出厂品质，保证液压系统的高效、稳定运行。目前的主要的检测方法为螺纹规测量，这种测量方法不但会对螺纹产生磨损而且难以满足大批量、高速检测的要求。机器视觉检测是近年来发展起来的先进的检测技术，具有非接触式、高速、精度高、自动化程度高等特点，将机器视觉应用于高压油管接头的检测可以避免对螺纹产生磨损，且提高测量的精度与速度。本专利技术的外螺纹检测方法可多个工件同时测量，并自动寻找螺纹区域进行分析，很大程度上简化了操作步骤，提高检测效率。并且，一般基于机器视觉的螺纹测量系统在检测前需要对工件进行处理，使工件螺纹区域的洁净、无异物干扰，保证测量的准确性。但本专利技术对检测时螺纹区域粘上铁屑、油污等异物导致测量异常的情况，进行针对性处理，剔除了异常点，保证了测量的准确性。本专利技术外径和中径检测精度在0.01mm以内，螺距的检测精度在0.01mm以内，牙角的检测精度在0.5度以内，满足了工业生产的需求。
技术实现思路
专利技术目的：本专利技术的目的是为了解决现有技术中的不足，提供一种基于机器视觉的高压油管接头外螺纹检测方法，该方法能够实现多个工件同时测量，且自动寻找螺纹区域进行分析，有一定的抗干扰能力，检测速度快、精度高。技术方案：本专利技术所述的一种基于机器视觉的高压油管接头外螺纹检测方法，包括如下步骤：(1)、搭建由工业相机、镜头、平行光源和计算机构成的测量平台；(2)、将待测工件放置在测量平台上，由工业相机拍摄工件垂直截面图像并传入计算机；(3)、对采集到的图像先进行中值滤波，再轮廓提取，删除较小的轮廓，储存剩下的每个轮廓点；(4)、对步骤(3)中的轮廓点进行螺纹点判别，若是螺纹点，将其储存；(5)、将步骤(4)中相邻的螺纹点进行组合，构成螺纹区域，并且按照螺纹区域的位置，在步骤(3)所采集的图像上设置感兴趣区域即ROI区域；(6)、在步骤(5)得到的螺纹区域中，计算每个螺纹点的距离，寻找相距最远的两个螺纹点，并且计算这两点连线的倾斜角；(7)、通过步骤(6)中获取的倾斜角，对步骤(5)所得的螺纹区域进行工件放置角度求解，获取工件放置角度；(8)、对步骤(5)中的ROI区域使用双三次线性插值，将该区域放大四倍；(9)、对步骤(8)中的放大图像进行Canny边缘检测，获取Canny轮廓图；(10)、以步骤(7)所获的工件放置角度为基准线倾斜角，求解上下基准线，并找到上下基准线与步骤(9)中Canny轮廓图的交点；(11)、将步骤(10)中所得上下交点之间的Canny轮廓点进行异常点剔除；(12)、将步骤(11)中的点用最小二乘法拟合成直线，即为螺纹边缘线；(13)、通过步骤(12)得到的螺纹边缘线，计算相邻边缘线内外交点与夹角，外夹角即为螺纹牙角，外交点平均间距乘上每个像素对应的实际距离即为牙距，取相邻内外交点的中点，利用最小二乘法拟合成直线即为螺纹中径线；(14)、寻找螺纹顶点，利用最小二乘法拟合将这些点拟合成螺纹外径线；(15)、重复步骤(6)～(14)，计算每个ROI区域内的螺纹边信息；(16)、对于单个螺纹，直接计算两螺纹边外径线间距和中径线间距，可得该螺纹外径与中径；当工件上存在多个螺纹或者多个工件同时测量时，需要将步骤(15)中得到的螺纹边进行配对，分别计算配对螺纹边两外径线和两中径线之间的距离乘以像素点对应的实际距离，即为螺纹外径与中径；(17)将步骤(13)中得到的牙距、牙角和步骤(16)中得到的外径、中径与数据库内螺纹信息进行比对，判断该螺纹是否合格。进一步的，步骤(4)中的螺纹点判别具体步骤如下：1)以步骤(3)中的轮廓点为中心，建立N×N大小的滑动窗口，其中N的值要大于该螺纹牙距对应的像素点数；2)统计窗口内轮廓点个数，若滑动窗口内轮廓点个数大于阈值，则判定中心点为螺纹点；3)沿着轮廓方向移动滑动窗口，遍历每个轮廓点，储存相应的螺纹点；由于螺纹区域高低不平的特性，若滑动窗口处于螺纹区域内，当窗口内轮廓起伏程度越大时，窗口内轮廓点数T也越多，当T大于设定的阈值，则可判定该中心轮廓点为螺纹点。进一步的，步骤(7)中的工件放置角度的求解具体步骤如下：1)设定一个偏移角度α，以步骤(6)中的倾斜角θ为基准，工件放置角度范围为(θ-α，θ+α)，取步长为1度，构成2α个离散值，记为角度集合D，再取步骤(4)中部分连续螺纹点，记为点集P；2)取点集P中的点Pi，沿角度集合D中的角度作直线，记该直线与螺纹轮廓的交点为a0、a1…an；3)计算上述交点中相邻交点的间距，记为λ0、λ1…λn-1；4)计算上述距离集合的方差，5)重复步骤2)～4)，取完集合D中的角度后，取点集P中的下个点Pi+1，重复2～4，直到取完点集P中的点，取其中方差最小的直线，它的倾斜角即为工件放置角度。进一步的，步骤(10)中的上下基准线求解具体步骤如下：1)设定上下基准线位置期望值Ea、Eb(0<Ea<Eb<1)；2)取ROI区域左边界点构成点集Q；3)取点集Q中的点Qi，以步骤(7)得到的工件放置角度为倾斜角作直线，记该直线与螺纹轮廓的交点为a0、a1…an；4)计算上述交点中相邻交点的间距，其中相邻交点连线在螺纹轮廓内的记为λ0、λ1…λm，相邻交点连线在螺纹轮廓外的记为χ0、χ1…χk；5)取ηi1＝λi/(λi+χi+1)，ηi2＝λi/(λi+χi-1)，构成集合η；6)计算方差7)重复步骤3)～6)，直到取完集合Q中的点，方差σa2最小的直线即为上基准线，方差σb2最小的直线即为下基准线。进一步的，步骤(11)中的轮廓异常点剔除具体步骤如下：1)将步骤(10)中的上下基准点一一对应，获取两点之间的轮廓点；2)选取步骤1)中一个螺纹边缘的螺纹点，利用Sobel算子模板对每个点进行x和y方的梯度值计算，并由此计算出梯度的方向；3)对求出的梯度方向进行排序，找出中值，设定一个阈值G，当梯度方向与中值的差值超过阈值G时，则认为该点为异常点，并剔除；4)重复2)～3)对所有螺纹边缘螺纹点进行异常点剔除。进一步的，步骤(14)中的螺纹顶点寻找具体步骤如下：1)以步骤(13)中得到的螺纹边缘线外交点为圆心，半径为r作圆；2)增大半径r，同时统计圆内螺纹点个数；3)当统计的螺纹点个数大于设定值时，此时圆内的螺纹点即为螺纹顶点。进一步的，步骤(16)中的螺纹边配对具体步骤如下：1)按照工件放置角度，将螺纹边划分为不同的角度集合；2)在同一角度集合中，依次取螺纹边轮廓中点与其他螺纹边轮廓中点相连，若其连线在螺纹轮廓内，则归入连通集合；3)在同一连通集合中，依次取螺纹边轮廓中点，过该点，垂直于该螺纹边中径线作直线，若该直线与集合内其他螺纹边有轮廓有交点，则判定两螺纹边配对成功，否则判定不配对。有益效果：本专利技术的一种基于机器视觉的高压油管接头外螺纹检测方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的高压油管接头外螺纹检测方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)、搭建由工业相机、镜头、平行光源和计算机构成的测量平台；(2)、将待测工件放置在测量平台上，由工业相机拍摄工件垂直截面图像并传入计算机；(3)、对采集到的图像先进行中值滤波，再轮廓提取，删除较小的轮廓，储存剩下的每个轮廓点；(4)、对步骤(3)中的轮廓点进行螺纹点判别，若是螺纹点，将其储存；(5)、将步骤(4)中相邻的螺纹点进行组合，构成螺纹区域，并且按照螺纹区域的位置，在步骤(3)所采集的图像上设置感兴趣区域即ROI区域；(6)、在步骤(5)得到的螺纹区域中，计算每个螺纹点的距离，寻找相距最远的两个螺纹点，并且计算这两点连线的倾斜角；(7)、通过步骤(6)中获取的倾斜角，对步骤(5)所得的螺纹区域进行工件放置角度求解，获取工件放置角度；(8)、对步骤(5)中的ROI区域使用双三次线性插值，将该区域放大四倍；(9)、对步骤(8)中的放大图像进行Canny边缘检测，获取Canny轮廓图；(10)、以步骤(7)所获的工件放置角度为基准线倾斜角，求解上下基准线，并找到上下基准线与步骤(9)中Canny轮廓图的交点；(11)、将步骤(10)中所得上下交点之间的Canny轮廓点进行异常点剔除；(12)、将步骤(11)中的点用最小二乘法拟合成直线，即为螺纹边缘线；(13)、通过步骤(12)得到的螺纹边缘线，计算相邻边缘线内外交点与夹角，外夹角即为螺纹牙角，外交点平均间距乘上每个像素对应的实际距离即为牙距，取相邻内外交点的中点，利用最小二乘法拟合成直线即为螺纹中径线；(14)、寻找螺纹顶点，利用最小二乘法拟合将这些点拟合成螺纹外径线；(15)、重复步骤(6)～(14)，计算每个ROI区域内的螺纹边信息；(16)、对于单个螺纹，直接计算两螺纹边外径线间距和中径线间距，可得该螺纹外径与中径；当工件上存在多个螺纹或者多个工件同时测量时，需要将步骤(15)中得到的螺纹边进行配对，分别计算配对螺纹边两外径线和两中径线之间的距离乘以像素点对应的实际距离，即为螺纹外径与中径；(17)将步骤(13)中得到的牙距、牙角和步骤(16)中得到的外径、中径与数据库内螺纹信息进行比对，判断该螺纹是否合格。...

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的高压油管接头外螺纹检测方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)、搭建由工业相机、镜头、平行光源和计算机构成的测量平台；(2)、将待测工件放置在测量平台上，由工业相机拍摄工件垂直截面图像并传入计算机；(3)、对采集到的图像先进行中值滤波，再轮廓提取，删除较小的轮廓，储存剩下的每个轮廓点；(4)、对步骤(3)中的轮廓点进行螺纹点判别，若是螺纹点，将其储存；(5)、将步骤(4)中相邻的螺纹点进行组合，构成螺纹区域，并且按照螺纹区域的位置，在步骤(3)所采集的图像上设置感兴趣区域即ROI区域；(6)、在步骤(5)得到的螺纹区域中，计算每个螺纹点的距离，寻找相距最远的两个螺纹点，并且计算这两点连线的倾斜角；(7)、通过步骤(6)中获取的倾斜角，对步骤(5)所得的螺纹区域进行工件放置角度求解，获取工件放置角度；(8)、对步骤(5)中的ROI区域使用双三次线性插值，将该区域放大四倍；(9)、对步骤(8)中的放大图像进行Canny边缘检测，获取Canny轮廓图；(10)、以步骤(7)所获的工件放置角度为基准线倾斜角，求解上下基准线，并找到上下基准线与步骤(9)中Canny轮廓图的交点；(11)、将步骤(10)中所得上下交点之间的Canny轮廓点进行异常点剔除；(12)、将步骤(11)中的点用最小二乘法拟合成直线，即为螺纹边缘线；(13)、通过步骤(12)得到的螺纹边缘线，计算相邻边缘线内外交点与夹角，外夹角即为螺纹牙角，外交点平均间距乘上每个像素对应的实际距离即为牙距，取相邻内外交点的中点，利用最小二乘法拟合成直线即为螺纹中径线；(14)、寻找螺纹顶点，利用最小二乘法拟合将这些点拟合成螺纹外径线；(15)、重复步骤(6)～(14)，计算每个ROI区域内的螺纹边信息；(16)、对于单个螺纹，直接计算两螺纹边外径线间距和中径线间距，可得该螺纹外径与中径；当工件上存在多个螺纹或者多个工件同时测量时，需要将步骤(15)中得到的螺纹边进行配对，分别计算配对螺纹边两外径线和两中径线之间的距离乘以像素点对应的实际距离，即为螺纹外径与中径；(17)将步骤(13)中得到的牙距、牙角和步骤(16)中得到的外径、中径与数据库内螺纹信息进行比对，判断该螺纹是否合格。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的高压油管接头外螺纹检测方法，其特征在于：步骤(4)中的螺纹点判别具体步骤如下：1)以步骤(3)中的轮廓点为中心，建立N×N大小的滑动窗口，其中N的值要大于该螺纹牙距对应的像素点数；2)统计窗口内轮廓点个数，若滑动窗口内轮廓点个数大于阈值，则判定中心点为螺纹点；3)沿着轮廓方向移动滑动窗口，遍历每个轮廓点，储存相应的螺纹点；由于螺纹区域高低不平的特性，若滑动窗口处于螺纹区域内，当窗口内轮廓起伏程度越大时，窗口内轮廓点数T也越多，当T大于设定的阈值，则可判定该中心轮廓点为螺纹点。3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的高压油管接头外螺纹检测方法，其特征在于：步骤(7)中的工件...

【专利技术属性】
技术研发人员：张堃，李子杰，戚顺平，华亮，吴建国，张培建，瞿宏俊，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32