【技术实现步骤摘要】
一种螺栓松动检测方法及系统
[0001]本专利技术涉及一种检测方法及系统，尤其涉及一种紧固件安装状态的检测方法及系统。
技术介绍
[0002]螺栓作为一种连接件在制造业中有着广泛的应用。螺栓的拧紧状态会直接影响设备的工作性能，如果出现问题可能会造成灾难性的后果。
[0003]传统螺栓检查的方法主要是：在螺栓第一次拧紧后，在螺栓及周边用线标记拧紧的状态，人工检查时，只需查看是螺栓及周边的标记线是否对齐，如果没对齐则代表螺栓松动。这种方法工作量大、效率低下，工人在检查大量螺栓后可能产生视觉疲劳，导致错检、漏检。
[0004]基于此，期望获得一种新型的螺栓松动检测方法，其较之于传统的人工检测方法，可以提高检测速度和检测精度。
技术实现思路
[0005]本专利技术的目的之一在于提供一种螺栓松动检测方法,该方法可以摆脱对人工检测的依赖，而依据视觉图像的处理和分析，快速准确地识别螺栓状态，以满足工业自动化要求。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术提出了一种螺栓松动检测方法，其包括步骤：
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种螺栓松动检测方法，其特征在于，包括步骤：100：设定检测区域，并在检测区域的各螺栓及与其连接的连接件上划出标定线，其中标定线的第一部分位于螺栓上，标定线的第二部分位于连接件上；200：采集检测区域范围内的各螺栓及与其连接的连接件的图像；300：采用深度学习Yolo模型对图像进行识别和分割，以得到若干分割图像，所述分割图像中显示单个螺栓、与其对应的连接件，以及标定线；400：从各分割图像中提取出标定线的第一部分轮廓以及标定线的第二部分轮廓；500：基于标定线的第一部分轮廓与标定线的第二部分轮廓的角度偏差是否超过设定的阈值，以判断该螺栓是否松动。2.如权利要求1所述的螺栓松动检测方法，其特征在于，在步骤200和步骤300之间还包括步骤：对所述图像进行抖动校正。3.如权利要求2所述的螺栓松动检测方法，其特征在于，采用维纳滤波算法对所述图像进行抖动校正。4.如权利要求1所述的螺栓松动检测方法，其特征在于，在步骤100中，标定线为红色。5.如权利要求4所述的螺栓松动检测方法，其特征在于，在步骤400中：将分割图像从RGB图像转换为HSV图像，以提取出红色区域；将红色区域转换为二值图像，以提取标定线的第一部分轮廓以及标定线的第二部分轮廓。6.如权利要求1所述的螺栓松动检测方法，其特征在于，在步骤500中：确定标定线的第一部分轮廓和标定线的第二部分轮廓各自的最小外接矩形；通过各最小外接矩形的顶点坐标，计算各最小外接矩形的中心点坐标，以确定两个最小外接矩形的中心点；计算得到两个中心点的连线与X轴的夹角θ1；计算得到第一轮廓部分的最小外接矩形的长边与X轴的夹角θ2；将θ2与θ1的差与设...
【专利技术属性】
技术研发人员：何旭栋，卞奇立，吕振宇，方腾彪，
申请(专利权)人：上汽大众汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：
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