【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像识别和装备维护领域，更具体地，涉及一种基于机器视觉的螺栓松动自动检测算法。
技术介绍
1、大型机械设备各器部件存在大量的连接螺栓，连接螺栓容易在运动冲击、温度循环等因素的影响下出现松动，造成螺栓预紧力不足，部件承载能力降低导致机械结构出现异常，给机械设备的正常运转带来重大隐患。因此需对螺栓状态进行监测，及时发现螺栓松动并进行维修。
2、截至目前，可以将检测螺栓松动技术分为以下两种：(1)现场检测技术，包括目视检查、锤击法和扭矩扳手技术；(2)基于传感器的监测技术，包括弹性波、导波、机电阻抗、无线传感器检测螺母旋转角度和电位降变化等方法。现场检查技术非常简单，但早期不能及时发现螺栓松动，且测量误差较大。基于传感器的监测技术是目前较有效的螺栓松动监测方法，但监测系统成本略高，还需要固定每个传感器。
技术实现思路
1、为了克服上述
技术介绍
的缺陷，本专利技术针对机械设备螺栓松动检测任务面临的挑战以及现有基于油液渗漏检测方法的不足，提供一种基于机器视觉的螺栓松动自动检测...
【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的螺栓松动自动检测算法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的螺栓松动自动检测算法，其特征在于，所述步骤1对待检螺栓区域，使用基于HSV颜色特征的图像分割算法提取防松标记线掩码的具体方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于机器视觉的螺栓松动自动检测算法，其特征在于，所述步骤2，使用图像形态学开运算过滤独立的噪点的方法包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的螺栓松动自动检测算法，其特征在于，所述步骤3，使用图像形态学闭运算填充标记线掩码区域存在的孔洞的具体方法包括：
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