[发明专利]一种基于机器视觉的螺纹角度测量方法

说明书

本发明公开了一种基于机器视觉的螺纹角度测量方法，包括以下步骤，获取螺纹图像，并调整螺纹轴线和坐标轴水平线使其平行；对螺纹图像进行二值化处理，得到二值化图像；对该图像进行边缘检测，获取二值化图像边缘；对二值化图像进行像素互补，得到像素互补图像并扫描，得到像素互补图像的像素行坐标和像素列坐标；根据像素行坐标和像素列坐标，得到螺峰和螺谷，进而得到螺距值；根据螺距值判断相连的波峰，获取相连波峰的两个波峰像素点和波谷像素点，通过三个像素点计算得到牙型角；本发明利用螺距对螺纹图像进行分析，判断图像波峰像素点和波谷像素点出现的先后关系，进行参数求解，简化螺纹参数计算过程，提高了图像法螺纹测量的适应性。

技术领域

本发明涉及螺纹测量技术的研究领域，特别涉及一种基于机器视觉的螺纹角度测量方法。

背景技术

机器视觉等图像法测量螺纹参数比起传统的接触式测量螺纹参数等方法的优点有耗时低，效率高，可以一次性获取多项螺纹参数。从图像采集到图像处理这个过程中，对求图像相关的螺纹参数的模块化大大提高了求解的过程。然而，在螺纹角度求解的模块中，螺纹角度的求解是根据相邻波峰和相邻波谷相连直线的斜率，通过斜率公式反求得出螺纹角度的方法。但是由于待测螺纹的大小，图像采集设备还有剪裁螺纹图像不同的操作方法等这些客观原因，会造成求解的螺纹角度不精确，所以找到一种快速且实效的螺纹角度求解方法就变得非常迫切。

发明内容

本发明的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于机器视觉的螺纹角度测量方法，快速且实效的获取精确螺纹角度。

本发明的目的通过以下的技术方案实现：

一种基于机器视觉的螺纹角度测量方法，其特征在于，包括以下步骤，

S1、获取螺纹图像，并调整螺纹轴线和坐标轴水平线，使其平行；

S2、对螺纹图像进行二值化处理，得到二值化图像；

S3、对二值化图像进行边缘检测，获取二值化图像边缘；

S4、对二值化图像进行像素互补，得到像素互补图像，并扫描像素互补图像，得到像素互补图像的像素行坐标和像素列坐标；

S5、根据像素行坐标和像素列坐标，得到螺峰和螺谷，进而得到螺距值；

S6、根据螺距值判断相连的波峰，获取相连波峰的两个波峰像素点和波谷像素点，通过三个像素点计算得到牙型角。

进一步地，所述步骤S1具体为：获取螺纹图像，判断螺纹轴线和坐标轴水平线是否平行，如果不平行，按照图像中螺纹牙两侧投影线延伸交点间连线求出螺纹轴线与图像坐标系的夹角θ，以θ角度旋转螺纹图像使其轴线和坐标轴水平线平行。

进一步地，所述步骤S2具体为：采用OTSU计算，给螺纹图像定一个阈值，将螺纹图像转换成黑白的二值化图像，其中，黑色像素点为0，白色像素点为1；OTSU计算如下：

记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占螺纹图像比例为w0，平均灰度为u0；背景点数占螺纹图像比例为w1，平均灰度为u1，则总螺纹图像的灰度为：

u＝w0*u0+w1*u1，

前景和背景的方差：

当方差g最大时，认为此时前景和背景差异最大，此时的灰度值t是最佳阈值，最佳阈值为：

w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1)。

进一步地，所述步骤S3具体为：

采用Canny算子进行边缘检测，步骤如下：

S301、使用高斯滤波器平滑二值化图像，并计算二值化图像中每个像素点的梯度强度和方向；