陳佳倩 金晅宏 郭旭

摘 要：為解決傳統(tǒng)接觸式螺紋測(cè)量方法費(fèi)時(shí)且程序冗長(zhǎng)的缺陷，提出一種基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的螺紋缺陷檢測(cè)算法。對(duì)捕獲的螺紋圖像進(jìn)行中值濾波、迭代法二值化與Canny邊緣提取處理;通過(guò)分析螺栓圖像中螺紋缺陷斷口位置灰度值的變化，提出一種基于DOG模型的螺紋自動(dòng)檢測(cè)方法。為驗(yàn)證該算法性能，用基于形狀的模板匹配算法作為對(duì)照進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明，局部投影統(tǒng)計(jì)算法能有效提取螺紋缺陷圖像的缺陷信息，螺紋缺陷圖像識(shí)別率在95%以上。該方法可快速有效地降低噪聲，準(zhǔn)確迅速地定位缺陷點(diǎn)，提高生產(chǎn)線螺栓可替換性。

關(guān)鍵詞：螺紋缺陷;投影統(tǒng)計(jì);DOG金字塔

0 引言

螺栓在機(jī)械設(shè)備中起連接、傳動(dòng)和緊固的作用。螺栓的螺紋若存在缺陷，則影響螺栓可替換性及整個(gè)機(jī)械設(shè)備質(zhì)量，甚至引發(fā)生產(chǎn)事故，影響企業(yè)生產(chǎn)。因此準(zhǔn)確高效的螺栓螺紋檢測(cè)極其重要。目前我國(guó)制造業(yè)常用螺栓螺紋檢測(cè)方法大多為接觸式檢測(cè)[1-4]，主要利用測(cè)量工具對(duì)螺栓幾何參數(shù)進(jìn)行測(cè)量，以及通過(guò)人眼分辨螺栓螺紋是否存在缺陷以判斷螺栓質(zhì)量。接觸式檢測(cè)效率低，早已不能滿(mǎn)足自動(dòng)化程度越來(lái)越高的包裝生產(chǎn)要求[5-6]。非接觸測(cè)量技術(shù)應(yīng)時(shí)代要求，正逐步替代傳統(tǒng)測(cè)量方法。隨著計(jì)算機(jī)性能與圖像處理技術(shù)發(fā)展的日益成熟，機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)被應(yīng)用于復(fù)雜工件檢測(cè)領(lǐng)域成為非接觸技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)[7]。

Zhang等[8]搭建了一套視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)用于對(duì)抓拍的零件圖像進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)和分類(lèi)，并提出一種新的分類(lèi)策略用于精確定位零件缺陷;施保華等[9]提出一種利用工業(yè)CMOS相機(jī)在線采集螺紋圖像，對(duì)螺紋圖像進(jìn)行邊緣提取及缺陷定位的在線檢測(cè)方法;余愚等[10]提出一種用線陣CCD裝置投影成像技術(shù)，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)外螺紋幾何形狀參數(shù)的方法;李永敬等[11]提出輪廓形狀匹配算法，用于檢測(cè)沖壓零件外部形狀缺陷;田野等[12]搭建了一套內(nèi)螺紋圖像高效采集檢測(cè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢測(cè);Singh等[13]設(shè)計(jì)了一種用特殊的粒子分類(lèi)器對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的螺紋圖像進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)和檢測(cè)的算法，將處理結(jié)果與預(yù)先保存的螺紋圖像模板進(jìn)行匹配。

上述方法可獲取螺紋表面缺陷或輪廓缺陷，但螺紋缺陷點(diǎn)的定位不夠精確且基于模板匹配的方法內(nèi)存占比大，算法耗時(shí)長(zhǎng)。本文通過(guò)待檢測(cè)螺栓缺陷圖像分析，發(fā)現(xiàn)螺紋缺陷圖像上，輪廓斷裂處灰度值變化較大，因此提出基于局部投影的統(tǒng)計(jì)檢測(cè)算法，利用缺陷處像素投影，準(zhǔn)確快速地實(shí)現(xiàn)缺陷點(diǎn)定位。

1 圖像預(yù)處理

在螺栓螺紋圖像中不可避免地存在由各種電子器件、光學(xué)器件等引入的非線性噪聲，對(duì)螺紋缺陷圖像的定位影響明顯，所以圖像預(yù)處理必不可少。

經(jīng)由傅里葉變換后呈現(xiàn)白色大幅度的低頻區(qū)域，代表圖像中慢變化的特性，即灰度變化緩慢的特性。經(jīng)由傅里葉變換后呈現(xiàn)黑色大幅度的高頻區(qū)域，代表圖像中快變化的特性，即灰度變化快的特性。經(jīng)過(guò)頻譜分析可知噪聲類(lèi)型主要為椒鹽噪聲，可以采用中值濾波處理[14-16]，其結(jié)果如圖1、圖2所示。

對(duì)濾波后的圖像需要進(jìn)行閾值分割處理，目的在于方便提取目標(biāo)圖像，為之后處理作準(zhǔn)備。常見(jiàn)處理方式有固定閾值分割法、最大類(lèi)間方差法、迭代法等[17-19]，灰度直方圖可以更直觀體現(xiàn)閾值分割后圖像變化，處理結(jié)果如圖3、圖4、圖5所示。

對(duì)處理后的螺栓螺紋圖像進(jìn)行比較可知，迭代法的閾值分割可以提高抗干擾性，確保有效信息完整性。實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的螺紋缺陷檢測(cè)需有效提取螺紋邊緣，為了方便定位螺紋缺陷，減少假邊緣，選擇Canny算子進(jìn)行提取。

2 DoG金字塔描述

DoG（Difference of Guassian）算子即高斯差分濾波，其由David Lowe 提出，本質(zhì)上近似于高斯拉普拉斯LoG，也就是對(duì)[σ2？2G]的近似[20-22]。為了得到DoG金字塔首先需構(gòu)造高斯金字塔，即用不同參數(shù)的[σ]對(duì)多分辨率金字塔每層圖像作高斯模糊，使每層金字塔獲得多個(gè)高斯模糊圖像，DoG金字塔如圖6所示。

具體算法如下：

（1）對(duì)使用DoG算法處理過(guò)的螺紋圖像矩形區(qū)域進(jìn)行分割。由于缺陷在整幅圖中占比太小，不易定位，所以將其分割成若干塊小區(qū)域。矩形區(qū)域被分成幾個(gè)小區(qū)域以便提取缺陷信息。

（2）計(jì)算分割圖像的像素投影信息。對(duì)分割好的圖像進(jìn)行投影，將圖像分別在X軸和Y軸方向上投影，獲取相關(guān)像素點(diǎn)的集合圖。

（3）確定圖像中像素突變位置。對(duì)于檢測(cè)到的圖像，由于無(wú)螺紋圖像灰度值保持不變以保留圖像細(xì)節(jié)信息， 當(dāng)投影圖像像素點(diǎn)突然減少時(shí)，即為有缺陷的地方，如此可實(shí)現(xiàn)缺陷精準(zhǔn)定位。

為驗(yàn)證算法有效性，本文通過(guò)基于輪廓的模板匹配算法和基于局部投影統(tǒng)計(jì)法對(duì)選取的螺栓螺紋圖像進(jìn)行處理和對(duì)比。

圖7為螺紋原圖，螺紋圖像經(jīng)過(guò)DoG金字塔算法處理后得到圖8，對(duì)圖8進(jìn)行選取矩形區(qū)域分割，在該矩形區(qū)域內(nèi)對(duì)螺栓圖像在X、Y軸方向上投影，圖9為螺栓螺紋存在缺陷的投影圖像，圖10為螺栓螺紋不存在缺陷的投影圖像。投影結(jié)果獲得了像素統(tǒng)計(jì)信息，可用于定位缺陷位置，從而找出缺陷區(qū)域，如圖11所示。

為獲取螺紋模板，首先確定螺栓螺紋曲圖像中的矩形ROI區(qū)域，如圖12所示;其次對(duì)該ROI區(qū)域進(jìn)行閾值分割和膨脹處理，如圖13所示，以便獲得較為清晰的輪廓作為模板（見(jiàn)圖14）。

本文實(shí)驗(yàn)共分為3組，共540幅圖像，每組180幅圖像又隨機(jī)分成3小組，3組實(shí)驗(yàn)光照等條件相同。具體實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖18-20所示。

從圖中可知，基于形狀的模板匹配算法的圖像檢測(cè)率約在75%以下，且對(duì)螺紋有缺陷圖檢測(cè)率明顯低于螺紋無(wú)缺陷圖像檢測(cè)率;局部投影統(tǒng)計(jì)算法對(duì)于螺紋圖像檢測(cè)率約在95%以上，且對(duì)于螺紋有缺陷圖像和螺紋無(wú)缺陷圖像的檢測(cè)率基本一致，對(duì)比兩種算法檢測(cè)結(jié)果表明，局部投影統(tǒng)計(jì)法對(duì)于螺紋缺陷圖像的檢測(cè)率更高，且誤檢率降低。此外因模板匹配內(nèi)存占比大，算法耗時(shí)明顯低于基于輪廓的形狀匹配算法。

5 結(jié)語(yǔ)

本文提出一種基于局部投影統(tǒng)計(jì)法的螺栓螺紋缺陷檢測(cè)方法，該缺陷檢測(cè)方法能夠快速有效地去除噪聲，并且可以更好地加強(qiáng)圖像缺陷信息。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明，算法可以準(zhǔn)確快速地定位缺陷點(diǎn)，從而提高生產(chǎn)線上螺栓可替換性，保障生產(chǎn)工序順利進(jìn)行。

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（責(zé)任編輯：江 艷）