【技术实现步骤摘要】
一种机械连接孔孔径和窝径检测方法及系统
[0001]本专利技术涉及数字化智能检测领域，特别是涉及一种机械连接孔孔径和窝径检测方法及系统。
技术介绍
[0002]在复杂机械的装配过程中，机械连接孔孔径窝径的检测质量是影响复杂机械装配质量的重要因素。
[0003]目前，在制造过程中，连接孔的孔径窝径通常是采用人工测量的方式，因此检测质量会随工人的操作水平的不同而变化，检测精度难以保证，工人的工作量也较大。目前，在制造中，采用较多的连接孔孔径检测方法为通止规检测。虽然在成批量生产时，通止规检测能较大的提高检测速度，但由于通止规需通过连接孔，因此会对连接孔造成损伤，且通规在多次使用后也会产生磨损，影响检测质量。同时，通过通止规检测，只能得到孔径是否满足公差要求，不能得到孔径的具体数值，无法完成对孔径的定量检测。目前，锪窝的检测方法为使用铆钉或螺栓来检查各个锪窝质量，该方法受铆钉或螺栓的精度影响较大，且由于铆钉或螺栓需要与连接孔产生接触，因此会对连接孔的精度造成影响。
技术实现思路
[0004]基于此，本专利技...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种机械连接孔孔径和窝径检测方法，其特征在于，包括：使相机完成自动对焦，并确定相机的自动对焦位置；将所述相机设置在所述自动对焦位置，并采集连接孔的图像信息；对所述图像信息进行处理，提取所述连接孔的边界；基于连接孔边界计算孔径和窝径的长度。2.根据权利要求1所述的机械连接孔孔径和窝径检测方法，其特征在于，所述使相机完成自动对焦，并确定相机的自动对焦位置，具体包括：初始化对焦参数；所述对焦参数包括：相机位置、相机移动步长和图像清晰度；按所述相机移动步长移动相机，并更新所述相机位置；在各所述相机位置对所述连接孔进行拍摄；通过Tenengrad图像清晰度评价函数计算拍摄图像的清晰度；确定所述拍摄图像的清晰度最大时对应的相机位置为自动对焦位置。3.根据权利要求2所述的机械连接孔孔径和窝径检测方法，其特征在于，所述拍摄图像的清晰度的计算公式如下：的清晰度的计算公式如下：的清晰度的计算公式如下：的清晰度的计算公式如下：其中，I(x,y)表示拍摄图像在(x,y)处的灰度值，n为拍摄图像中像素点总数，Q表示拍摄图像的清晰度，Gx表示图像某像素点处横向求导的内核，Gy表示图像某像素点处纵向求导的内核，S(x,y)表示图像在(x，y)处的梯度值。4.根据权利要求1所述的机械连接孔孔径和窝径检测方法，其特征在于，所述对所述图像信息进行处理，提取所述连接孔的边界，具体包括：对采集的图像进行二值化处理，通过设定不同的灰度阈值，分别得到孔径图像和窝径图像；利用Sobel边缘检测算法，提取二值化后的所述孔径图像和所述窝径图像的图像边界。5.根据权利要求4所述的机械连接孔孔径和窝径检测方法，其特征在于，所述基于连接孔边界计算孔径和窝径的长度，具体包括：使用Opencv中椭圆识别算法处理提取后的图像边界，得到连接孔孔径长轴端点坐标A0(x0，y
0)
、A1(x1，y1)、连接孔孔径短轴端点坐标B0(m0，n0)、B1(m1，n1)、连接孔窝径长轴端点坐标C0(X0，Y0)、C1(X1，Y1)以及连接孔窝径短轴端点坐标D0(M0，N0)、D1(M1，N1)；A0为连接孔孔径长轴起点在图像上的位置，(x0，y0)为A0在图像上的像素点坐标；A1为连接孔孔径长轴末点在图像上的位置，(x1，y1)为A1在图像上的像素点坐标；B0为连接孔孔径短轴起点在图像上
的位置，(m0，n0)为B0在图像上的像素点坐标；B1为连接孔孔径短轴末点在图像上的位置，(m1，n1)为B1在图像上的像素点坐标；C0为连接孔窝径长轴起点在图像上的位置，(X0，Y0)为C0在图像上的像素点坐标；C1为连接孔窝径长轴末点在图像上的位置，(X1，Y1)为C1在图像上的像素点坐标；D0为连接孔窝径短轴起点在图像上的位置，(M0，N0)为D0在图像上的像素点坐标；D1为连接孔窝径短轴末点在图像上的位置，(M1，N1)为D1在图像上的像素点坐标；获取相机的横向标定结果a和纵向标定结果b；所述横向标定结果a为一个像素点真实横向长度，所述纵向标定结果b为一个像素点真实纵向长度；根据相机横向纵向的标定结果a、b，计算得到连接孔孔径长短轴的真实长度A、B，和连接孔窝径长短轴的真实长度C、D，计算公式如下：接孔窝径长短轴的真实长度C、D，计算公式如下：接孔窝径长短轴的真实长度C、D，计算公式如下：接孔窝径长短轴的真实长度C、D，计算公式如下：6.一种机械连接孔孔径和窝径检测系统，其特征在于，包括：位置确定模块，用于使相机完成自动对焦，...
【专利技术属性】
技术研发人员：程晖，张天阳，黄朕祺，周赜远，赵嘉栋，杨语，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：
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