[发明专利]一种发动机保险丝绕向缺陷图像识别方法与系统

说明书

本发明公开了一种发动机保险丝绕向缺陷图像识别方法与系统，包括：采集发动机不同部位的保险丝图像，构建六角螺栓检测模型，实现粗定位；利用螺栓粗定位结果的极坐标图像，实现螺栓边缘的精确检测，并计算螺栓近似圆的中心点和半径；获取分割结果中各区域的单像素骨架，构建骨架树去除骨架上的毛刺；结合保险丝和六角螺栓的空间位置约束以及保险丝的纹理特征，实现保险丝骨架的提取；快速计算保险丝骨架延伸方向的向量；计算螺栓位置向量和保险丝延伸方向向量的叉乘，识别保险丝绕向，错误的保险丝绕向被视为保险丝的绕向缺陷。本发明对于三种不同形式以及不同角度下的保险丝缺陷都能够准确识别，具有高可靠性和高效率。

技术领域

本发明涉及缺陷识别领域，特别涉及一种发动机保险丝绕向缺陷图像识别方法与系统。

背景技术

保险丝是一种采用金属丝将两个或两个以上的紧固件连接在一起的防松零件，在航空航天及赛车行业中经常使用保险丝对螺栓进行防松，相比于其他类型的防松零件，保险丝常常被应用在不适合装配螺母等其他防松零件的地方，大多被用来防止由于高速振动而可能导致的螺栓松动。当螺栓出现松动的趋势时，它会受到保险丝的牵制而停止这种趋势的发展。

保险丝应该沿着螺栓被拉紧的方向装配，通常是顺时针方向，如图2所示。在螺栓出现松动趋势的时候，正确装配的保险丝能起到将松动螺栓拉紧的作用。在装配过程中，应当根据螺栓的数量确定保险丝的类型。当只有一个螺栓时，对该螺栓装配单联保险；当有两个及两个以上的螺栓时，一般来说，每两个螺栓间需要装配一个双联保险；特别地，对于螺栓密集的区域，需要装配多联保险。由于不同部位使用的螺栓类型和数量都存在差异，在进行保险丝的装配时，由于安装工人的失误，可能会出现保险丝漏装、保险丝错装及保险丝绕向装配错误等情况。在这三种缺陷中，相比于保险丝漏装和错装，保险丝的绕向缺陷更难以被准确地检查出来。并且，在螺栓出现松动趋势的时候，若保险丝的绕向存在缺陷，即保险丝的绕向错误，保险丝不仅不能够制止这种松动，反而有可能加剧这种松动趋势的发展。因此，对保险丝的绕向缺陷进行识别是非常重要的。

在保险丝绕向缺陷识别方面，国内主流的检测方式仍然是人工目检法。这种检查方式要求检查人员具有丰富的经验，并且受检查人员主观性的影响较大。另外，人工目检法效率低下，不能够适应现代化建设的大需求。近年来，随着图像识别技术的发展，出现了越来越多基于图像识别的故障检测技术，发明一种基于图像的保险丝绕向缺陷自动识别技术变得越来越迫切。

发明内容

本发明技术解决问题：克服现有技术的不足，提供一种发动机保险丝绕向缺陷图像识别方法与系统，能够实现保险丝的检测和绕向缺陷自动识别，提高保险丝检查效率。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种发动机保险丝绕向缺陷图像识别系统，包括由粗到细的六角螺栓定位模块、保险丝粗分割模块、保险丝骨架提取模块和保险丝绕向识别模块；其中：

由粗到细的六角螺栓定位模块：采集保险丝图像，基于Adaboost方法构建六角螺栓检测模型，实现六角螺栓的粗定位；将六角螺栓的粗定位结果转换为六角螺栓的极坐标图像，进行精确的边缘检测；基于边缘检测结果，计算六角螺栓近似圆的圆心坐标和半径；

保险丝粗分割模块：通过最大极值区域算法(MSER)分割出保险丝表面的亮斑区域，对分割结果去噪后，利用保险丝的结构特点将分散的亮斑区域连通，恢复保险丝原有的细长的形态特征；

保险丝骨架提取模块：快速获取去噪结果中各区域的骨架，构建骨架树去除每个骨架上的毛刺，保留单像素骨架，结合保险丝和六角螺栓的空间位置特征以及保险丝的纹理特征，获取保险丝的骨架；