[发明专利]一种基于机器视觉的外螺纹检测方法及实时检测系统

权利要求书

1.一种基于机器视觉的外螺纹检测方法，其特征在于，包括步骤：

S1.用标准格栅对图像进行标定；

S2.用螺纹公差要求和系统学习数据确定螺纹可旋入性的判断标准；

S3.利用针对外螺纹检测设计的快速Hough变换算法进行直线检测；

S4.生成测量报告和过程控制统计图表。

2.根据权利要求1所述的外螺纹检测方法，其特征在于，步骤S1包括：

S1.1.用检测所用的图像采集系统获取标准格栅板的图像；

S1.2.通过边缘检测、灰度统计、二值化和高分辨率Hough变换获得交叉点位置信息；

S1.3.确定坐标系后和标准格栅交叉点测量数据比较，得到全局比例系数和全视野畸变的标定系数信息。

3.根据权利要求1所述的外螺纹检测方法，其特征在于，步骤S3包括：

S3.1.降低Hough变换累积阵和图像分辨率进行第一次累积；

S3.2.根据第一次累积计算结果，确定第二次更高分辨率累积时的计算范围并进行第二次累积。

4.根据权利要求3所述的外螺纹检测方法，其特征在于，步骤S3.1包括：

S3.1.1.根据检测精度要求确定图像分辨率和Hough变换累积阵分辨率；

S3.1.2.用边缘检测算法获得螺纹轮廓的边缘图像；

S3.1.3.通过二值化和连续区域搜索算法确定两侧螺纹轮廓包含的像素点；

S3.1.4.通过最小二乘法确定两侧螺纹轮廓的中轴线，进而获得整个螺纹的轴线；

S3.1.5.根据螺纹轴线和螺纹参数确定Hough累积阵的累积范围，减少计算量；

S3.1.6.用查表法和预先计算好的三角函数值进行Hough变换累积；

S3.1.7.用二值化和连续区域搜索算法将累积阵自动分块；

S3.1.8.用峰值搜索算法得到所有直线的参数；

S3.1.9.根据获得的直线参数计算螺纹的各参数及它们的平均值、极值、方差等数据。

5.一种基于机器视觉的外螺纹实时检测系统，其特征在于，包括图像预处理和标定模块，标定图像尺寸和畸变；系统学习和可旋入性判断标准生成模块；实时检测模块，获得外螺纹尺寸信息并判断其可旋入性；检测报告及过程控制图表生成模块。

6.根据权利要求5所述的外螺纹实时检测系统，其特征在于，所述实时检测模块包括快速Hough变换模块。

7.根据权利要求6所述的外螺纹实时检测系统，其特征在于，所述快速Hough变换模块包括螺纹中轴线确定模块和限定累积范围的Hough变换模块。

8.根据权利要求7所述的外螺纹实时检测系统，其特征在于，所述螺纹中轴线确定模块采用最小二乘法确定两侧螺纹轮廓的中轴线，进而获得整个螺纹的轴线。

9.根据权利要求7或8所述的外螺纹实时检测系统，其特征在于，所述限定累积范围的Hough变换用查表法进行Hough变换累积。

10.根据权利要求7或8所述的外螺纹实时检测系统，其特征在于，所述限定累积范围的Hough变换可以按不同精度多次进阶累积，其累积范围由被检外螺纹公差要求、螺纹中轴线位置或较低精度累积得到的外螺纹尺寸信息确定。