本发明属于螺纹检测技术领域，具体涉及一种基于ccd像机图像处理技术的螺纹缺陷检测装置及其检测方法。
背景技术：
紧固件作为一种常用机械零件，广泛应用于机械、汽车、飞机等制造行业。紧固件螺纹缺陷会直接影响其性能，导致各种安全隐患，必须在投入应用之前剔除存在缺陷的个体，避免造成无法预料的后果。目前国内对于紧固件螺纹检测还停留在人工目视检测阶段，不仅效率低下，而且极易出现误检和漏检。随着制造产业向着高速度、大批量、自动化模式转变，传统紧固件螺纹检测技术已经无法满足现代工业生产需求，迫切需要研发一种高效、低成本的紧固件螺纹检测技术。
技术实现要素：
本发明的目的在于，针对现有紧固件螺纹检测技术的上述不足，提出一种基于ccd像机图像处理技术的螺纹缺陷检测装置及其检测方法，用于紧固件螺纹缺陷的检测，以提高检测效率。
本发明是通过以下技术方案来实现：
一种基于ccd像机图像处理技术的螺纹缺陷检测装置，包括面阵ccd图像传感器、置物平台、图像采集卡和计算机；所述的面阵ccd图像传感器包括ccd摄像机、手动光圈定焦镜头、防外乱光滤波片、遮光罩和led背光光源；所述的手动光圈定焦镜头上方安装有ccd摄像机，手动光圈定焦镜头上安装防外乱光滤波片，防外乱光滤波片下方设置有遮光罩，遮光罩下方设置有led背光光源；面阵ccd图像传感器正下方设置有置物平台，将带有螺纹的待检测紧固件平放于面阵ccd图像传感器正下方的置物平台的中心位置上，且被遮光罩所遮挡，ccd摄像机和图像采集卡通过尾线连接，图像采集卡安装于计算机内。
所述的手动光圈定焦镜头成像规格和ccd摄像机靶面规格相一致。
所述的ccd摄像机垂直放置于手动光圈定焦镜头正上方，且ccd摄像机镜头视场覆盖在置物平台上的待检测紧固件上。
所述的ccd摄像机为面阵ccd摄像机(mtv-1881ex-3)，所述的计算机对图像采集卡采集到的图像进行图像分析及相关的算法运算，检测紧固件螺像机纹的缺陷。
所述的待检测紧固件为普通螺纹、锯齿螺纹、管螺纹、和梯形螺纹。
一种基于ccd像机图像处理技术的螺纹缺陷检测方法，包括以下步骤：
步骤一、图像采集阶段，先确保各种连线正常，然后将待检测紧固件(10)放置于置物平台(7)的中心位置，保证该待检测紧固件处于led背光光源(5)中心区域正下方，使其所受光照均匀，亮度合适，同时保证待检测紧固件(10)处于面阵ccd图像传感器(6)光轴中心，led背光光源(5)将光线投射到待检测紧固件(10)上，打开ccd摄像机用采集软件进行采集，图像采集卡(8)通过面阵ccd图像传感器(6)采集一幅待检测紧固件(10)的原始轮廓图像，并传输给计算机(9)；
步骤二、图像分析和设计算法阶段，计算机(9)对图像采集卡(8)采集到的原始轮廓图像采用包含计算牙型角点过程的精确测量方式进行紧固件螺纹缺陷的检测。
步骤二中精确测量方式的螺纹缺陷检测包括以下步骤：
步骤一、区域切割；将通过图像采集卡(8)采集到的待检测紧固件(10)的螺纹灰度原始轮廓图像显示在计算机的屏幕上并切割出来；
步骤二、平滑滤波；对切割出的螺纹灰度图像进行中值滤波；
步骤三、阈值分割；对中值滤波后的螺纹灰度图像利用双峰法进行阈值分割，获得二值化的螺纹灰度图像；
步骤四、边缘检测；利用canny检测算子对二值化的螺纹灰度图像进行边缘提取；
步骤五：系统标定；读取待检测紧固件(10)在ccd摄像机靶面上成像的像素尺寸，再用万能工具显微镜测出其实际尺寸，将实际尺寸与ccd摄像机靶面上成像的对应像素尺寸进行比较，连续多次进行相同标定实验，取其平均值，可以得出图像坐标系中行方向的像素比例因子是每像素0.0461毫米，列方向的像素比例因子为每像素0.0490毫米；
步骤六、螺纹牙型角测量；提取标定且经过步骤四数字图像处理后的待测紧固件(10)的螺纹灰度图像的轮廓曲线，对提取的螺纹灰度图像的轮廓曲线上的多组不同的螺纹牙型进行牙型角的角点粗定位和精定位，统计牙型角点坐标进行直线拟合，并实现图像旋转，根据螺纹几何参数定义，利用hough变换或最小二乘法对螺纹牙型角进行测量，并根据标定后的行方向的像素比例因子和列方向的像素比例因子计算出牙型角的实际度数a，b，c，d；
步骤七、缺陷判别；经过步骤六测得的螺纹牙型角a，b，c，d作为特征参数，求出各类的隶属度函数值，确定一个阈值v与计算出的隶属度函数μ1，μ2，μ3，μ4最大隶属函数值x做比较，判别是否超过经实际需求而定的阈值v，若超过则判定螺纹无缺陷，否则即为螺纹有缺陷。
所述的步骤六中牙型角的角点粗定位和精定位的具体的步骤为：将步骤四中进行边缘提取后的螺纹灰度图像所采用的牙型角点算法设计在matlab编程中扫描得到螺纹上边缘的内外角点粗定位坐标(x,y)和精定位坐标(x’,y’),x是列方向粗定位坐标，y是行方向粗定位坐标，x’是列方向精定位坐标，y’是行方向精定位坐标。
步骤七中的缺陷判别具体为，将螺纹图像抽象成四边形，并将其中一个角d角当作180度，a、b、c、d四个角分别代表四边形的四个顶角，并作为螺纹的特征参数加以抽取，用μ1，μ2，μ3，μ4分别代表普通螺纹、锯齿螺纹、管螺纹、梯形螺纹，其中普通螺纹、锯齿螺纹、管螺纹、梯形螺纹的隶属度函数为：μ1＝[1-max(|a-b|，|b-c|,|c-a|,|d-180|)/180]24
μ2＝[1-max(|a-60|,|b-87|,|c-33|,|d-180|)/180]24
μ3＝[1-max(|a-b|,|c-55|,|d-180|)/180]24
μ4＝[1-max(|a+c-180|+||c-a|-30|,|b+d-180|+||b-d|-30|)/210]29
式中a、b、c、d分别为四个顶角的特征参数。求出各类的隶属度函数值，根据实际需求，由两两相交的隶属函数的上界为
式中：i＝i，2，3,4；j＝1,2,3,4,可得m＝0.72,当v>m时，被测对象就可以进行确切的分类。将计算的μ1，μ2，μ3，μ4的最大值即x与v相比较，若x大于或等于v则螺纹合格，反之螺纹不合格存在缺陷或磨损。
与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：
1、采用面阵ccd摄像机采集螺纹图像可以一次获取整幅图像的信息，这种黑白低照度高解析的ccd摄像机采集到的螺纹的基本图像透过采集软件显示出的是灰度图像，可以减少图像处理时间，实现视觉传感器的简单化，实用化。
2、面阵ccd图像传感器采用的照明系统是led背向光源，由于螺纹表面凹凸不平对光线的反射能力不同，采用led背向光源照明系统可以摄取到高质量、高对比度的图像。方便后续的标定匹配等工作，从而使得整个检测过程既可进行精确测量方式的螺纹缺陷检测，也可实现识别方式的螺纹缺陷检测。
3、整个检测装置结构简单，易于加工制造，成本较低，能实现非接触式自动检测同时检测效率高。
附图说明
图1是本发明提供的基于ccd像机图像处理技术的螺纹缺陷检测装置的结构示意图；
图2是本发明提供的基于ccd像机图像处理技术的螺纹缺陷检测方法中快速定位螺纹边缘上牙型角点的位置算法的流程图。
图3是本发明提供的基于ccd像机图像处理技术的螺纹缺陷检测方法中采用最大隶属度原则判别螺纹缺陷的流程图。
图中，1、摄像机；2、手动光圈定焦镜头；3、防外乱光滤波片；4、遮光罩；5、led背光光源；6、面阵ccd视觉传感器；7、置物平台；8、图像采集卡；9、计算机；10、待检测紧固件。
具体实施方式
下面结合具体的实施例对本发明做进一步的详细说明，所述是对本发明的解释而不是限定。
参见图1，一种基于ccd像机图像处理技术的螺纹缺陷检测装置，包括面阵ccd图像传感器6、置物平台7、图像采集卡8和计算机9；
所述面阵ccd图像传感器6包括ccd摄像机1、手动光圈定焦镜头2、防外乱光滤波片3、遮光罩4和led背光光源5；所述手动光圈定焦镜头2成像规格和ccd摄像机1靶面规格相一致，按照ccd摄像机的c安装座安装并在手动光圈定焦镜头2上安装防外乱光滤波片3；所述led背光光源5固定于所述防外乱光滤波片3下方且将带有螺纹的待检测紧固件平放于面阵ccd图像传感器6正下方的置物平台7的中心位置，且被遮光罩4所遮挡，避免自身成像于所述ccd摄像机中；所述ccd摄像机1垂直放置于手动光圈定焦镜头2正上方，且摄像机镜头视场覆盖在置物平台7上的待检测物上；所述图像采集卡8安装于计算机9内，且和所述面阵ccd摄像机图像传感器中的ccd摄像机1通过尾线连接，所述计算机9对所述图像采集卡8采集到的图像进行图像分析及相关的算法运算，检测紧固件螺像机纹的缺陷，实现紧固件螺纹缺陷的检测。
上述方案中，采用面阵ccd摄像机采集螺纹图像可以一次获取整幅图像的信息，透过采集软件显示出的是灰度图像，可以减少图像处理时间。
所述面阵ccd图像摄取装置实际上是一个光电转换装置，即将图像传感器所接收的二维光学信号转化为计算机所能处理的一维电信号。
上述方案中，所述led背光光源5照明会使采集图像对比度高，没有亮点现象，不会产生难处理的阴影问题，采集的螺纹轮廓更清晰。
上述方案中，所述面阵ccd摄像机图像处理技术是指利用一台ccd摄像机拍摄一幅图像就可获取所述待检测紧固件10表面螺纹轮廓的灰度图像更利于提取螺纹轮廓上的信息。
上述方案中，所述螺纹检测是指所述图像采集卡8通过所述面阵ccd图像传感器6采集一幅待检测紧固件10的原始图像，利用所述计算机9进行图像分析及相关的算法运算，实现待检测紧固件螺纹缺陷的检测。
参见图1至图3，一种基于ccd像机图像处理技术的螺纹缺陷检测方法，包括以下步骤：
步骤一、图像采集阶段，打开摄像机准用采集软件并确保各种连线按正常，将待检测紧固件10水平放置于置物平台7的中心位置，保证该紧固件处于led背光光源5中心区域正下方，使其所受光照均匀，亮度合适，同时保证待检测紧固件10处于面阵ccd图像传感器6光轴中心，led背光光源5将光线投射到待检测紧固件10上，图像采集卡8通过面阵ccd图像传感器6采集一幅待检测紧固件10的原始轮廓图像，并传输给计算机9；
步骤二、图像分析和设计算法阶段，计算机(9)对图像采集卡(8)采集到的原始轮廓图像采用包含计算牙型角点过程的精确测量方式进行紧固件螺纹缺陷的检测。
上述方案中，步骤二中精确测量方式的螺纹缺陷检测包括以下步骤：：
步骤一、区域切割；将通过图像采集卡(8)采集到的待检测紧固件(10)的螺纹灰度原始轮廓图像显示在计算机的屏幕上并切割出来；
步骤二、平滑滤波；对切割出的螺纹灰度图像进行中值滤波；
步骤三、阈值分割；对中值滤波后的螺纹灰度图像利用双峰法进行阈值分割，获得二值化的螺纹灰度图像；
步骤四、边缘检测；利用canny检测算子对二值化的螺纹灰度图像进行边缘提取；
步骤五：系统标定；读取待检测紧固件(10)在ccd摄像机靶面上成像的像素尺寸，再用万能工具显微镜测出其实际尺寸，将实际尺寸与ccd摄像机靶面上成像的对应像素尺寸进行比较，连续多次进行相同标定实验，取其平均值，可以得出图像坐标系中行方向的像素比例因子是每像素0.0461毫米，列方向的像素比例因子为每像素0.0490毫米；
步骤六、螺纹牙型角测量；提取标定且经过步骤四数字图像处理后的待测紧固件(10)的螺纹灰度图像的轮廓曲线，对提取的螺纹灰度图像的轮廓曲线上的多组不同的螺纹牙型进行牙型角的角点粗定位和精定位，统计牙型角点坐标进行直线拟合，并实现图像旋转，根据螺纹几何参数定义，利用hough变换或最小二乘法对螺纹牙型角进行测量，并根据标定后的行方向的像素比例因子和列方向的像素比例因子计算出牙型角的实际度数a，b，c，d；
步骤七、缺陷判别；经过步骤六测得的螺纹牙型角a，b，c，d作为特征参数，求出各类的隶属度函数值，确定一个阈值v与计算出的隶属度函数μ1，μ2，μ3，μ4最大隶属函数值x做比较，判别是否超过经实际需求而定的阈值v，若超过则判定螺纹无缺陷，否则即为螺纹有缺陷。
其中，步骤六螺纹牙型角点测量是通过ccd摄像机图像处理技术得到的二值化图像所采用的牙型角点算法设计并采用直线检测法对螺纹牙型半角进行了精确的测量，对螺纹缺陷的判别起到关键的作用。
其中，步骤七螺纹缺陷检测方法中的螺纹缺陷判别运用了最大隶属原则识别法，该方法适合于螺纹经过模式识别分类对象确定，而二值化图形模型模糊的情况，将螺纹抽象为三角形和四边形的模糊概念，将四个顶角作为螺纹特征参数作以抽取进行运算处理，通过系统标定使获取的螺纹轮廓的二维图像数据和实际尺寸建立了意义对应的关系，对螺纹缺陷识别的结果比较理想。
所述的步骤六中牙型角的角点粗定位和精定位的具体的步骤为：将步骤四中进行边缘提取后的螺纹灰度图像所采用的牙型角点算法设计在matlab编程中扫描得到螺纹上边缘的内外角点粗定位坐标(x,y)和精定位坐标(x’,y’),x是列方向粗定位坐标，y是行方向粗定位坐标，x’是列方向精定位坐标，y’是行方向精定位坐标。
所述步骤七螺纹缺陷检测方法中的螺纹缺陷识别是通过螺纹类型分类对象确定(四种常用螺纹：普通螺纹，锯齿螺纹，管螺纹，梯形螺纹)，将螺纹图像抽象成四边形，并将其中一个角d角当作180度，a、b、c、d四个角分别代表四边形的四个顶角，并作为螺纹的特征参数加以抽取，用μ1，μ2，μ3，μ4分别代表普通螺纹、锯齿螺纹、管螺纹、提醒螺纹的隶属度函数：μ1＝[1-max(|a-b|，|b-c|,|c-a|,|d-180|)/180]24
μ2＝[1-max(|a-60|,|b-87|,|c-33|,|d-180|)/180]24
μ3＝[1-max(|a-b|,|c-55|,|d-180|)/180]24
μ4＝[1-max(|a+c-180|+||c-a|-30|,|b+d-180|+||b-d|-30|)/210]29
式中a、b、c、d分别为四个顶角的特征参数。求出各类的隶属度函数值，根据实际需求，由两两相交的隶属函数的上界为
式中：i＝i，2，3,4；j＝1,2,3,4,可得m＝0.72,当v>m时，被测对象就可以进行确切的分类。将计算的μ1，μ2，μ3，μ4的最大值即x与v相比较，若x大于或等于v则螺纹合格，反之螺纹不合格存在缺陷或磨损。
具体的，图1所示为面阵ccd图像处理技术螺纹检测装置的一种实施方式，面阵ccd图像处理技术螺纹检测装置包括面阵ccd图像传感器6、置物平台7、图像采集卡8和计算机9。
面阵ccd图像传感器6包括ccd摄像机1、手动光圈定焦镜头2、防外乱光滤波片3、遮光罩4和led背光光源5；手动光圈定焦镜头2成像规格和ccd摄像机1靶面规格相一致，按照ccd摄像机的c安装座安装并在手动光圈定焦镜头2上安装防外乱光滤波片3，所述led背光光源5固定于所述防外乱光滤波片3下方且将带有螺纹的待检测紧固件平放于面阵ccd图像传感器6正下方的置物平台7的中心位置，且被遮光罩4所遮挡，避免自身成像于所述ccd摄像机中；
所述ccd摄像机1垂直放置于手动光圈定焦镜头2正上方，且摄像机镜头视场覆盖在置物平台7上的待检测物上；所述图像采集卡8安装于计算机9内，且和所述面阵ccd摄像机1通过尾线连接，所述计算机9对所述图像采集卡8采集到的图像进行图像分析及相关的算法运算，检测紧固件螺像机纹的缺陷。
所述的一种ccd像机图像处理技术的螺纹缺陷检测系统，其特征在于，所述面阵ccd摄像机图像处理技术是指利用一台ccd摄像机拍摄一幅图像就可获取所述待检测紧固件10表面螺纹轮廓的灰度图像更利于提取螺纹轮廓上的信息。
所述螺纹检测是指所述图像采集卡8通过所述面阵ccd图像传感器6采集一幅待检测紧固件10的原始图像，利用所述计算机9进行图像分析及相关的算法运算，实现紧固件螺纹缺陷的检测。
使用如上所述的单摄像机宽视场视觉螺纹检测装置进行紧固件螺纹检测，其检测方法包括图像采集阶段和图像分析阶段，每进行一次图像采集后可直接进行图像分析检测，具体步骤如下:
步骤一、图像采集阶段，
打开led背光光源5并调整光源的光线亮度及光源颜色，保证光源光线明亮适宜、颜色对相机成像质量最优，调整完后，保持背光源位置、亮度、颜色等变量不变。本实施例采用蓝色光源。
本实施例将普通螺纹、锯齿螺纹、管螺纹、和梯形螺纹作为待检测紧固件10垂直放置于置物平台7的中心位置，保证该紧固件处于led背光光源5中心区域正下方，使其所受光照均匀，亮度合适，同时保证待检测紧固件10处于面阵ccd图像传感器6光轴中心，使摄像机1采集到的螺纹图像明暗适中、大小适宜、纹理均匀。led背光光源5投射的蓝色光线投射到待检测紧固件10上，被摄像机1所接收。本实施例采用的摄像机1为面阵ccd摄像机(mtv-1881ex-3)，图像采集卡8通过面阵ccd图像传感器6采集一幅待检测紧固件10的灰度图像，并传输给计算机9。
步骤二、图像分析阶段，计算机9对图像采集卡8采集到的原始轮廓图像采用包含计算牙型角点过程的精确测量方式进行紧固件螺纹缺陷的检测。
所述精确测量方式的螺纹缺陷检测具体步骤为：
步骤一、区域切割；将通过图像采集卡8采集到的待检测紧固件10的螺纹灰度原始轮廓图像显示在计算机的屏幕上并切割出来；
步骤二、系统标定，获取所述面阵ccd图像传感器6的内部参数仅需对单摄像机进行标定，这与通常一台摄像机设备的内部参数标定过程完全一致；再将标准零件在ccd摄像机靶面上成像，利用被测目标实际尺寸与螺纹灰度原始轮廓图像对应的像素尺寸作比较获取行和列方向的像素比例因子；使获取到的螺纹轮廓的二维图像数据和实际尺寸建立了一一对应的关系；此系统标定过程可参见王训四著《视觉测量系统中的标定技术及其应用研究》，合肥工业大学硕士学位论文，2004。
步骤三、螺纹牙型角点测量，利用牙型角点的粗定位和精定位方法，并利用统计的牙型角点坐标进行直线拟合实现图像旋转，根据螺纹几何参数定义以及hough变换测量紧固件10螺纹的牙型角点；
步骤四、缺陷判别，测量出的螺纹牙型角点所计算的隶属度函数，设定阈值，判别是否超出允许误差范围，如果超出允许误差范围，则判定螺纹有缺陷，否则即为螺纹无缺陷。
本发明与现有技术相比的优点在于：
1、采用面阵ccd摄像机采集螺纹图像可以一次获取整幅图像的信息，这种黑白低照度高解析的ccd摄像机采集到的螺纹的基本图像透过采集软件显示出的是灰度图像，可以减少图像处理时间，实现视觉传感器的简单化，实用化。
2、面阵ccd图像传感器采用的照明系统是led背向光源，由于螺纹表面凹凸不平对光线的反射能力不同，采用led背向光源照明系统可以摄取到高质量、高对比度的图像。方便后续的标定匹配等工作，从而使得整个检测过程既可进行精确测量方式的螺纹缺陷检测，也可实现识别方式的螺纹缺陷检测。
3、整个检测装置结构简单，易于加工制造，成本较低，能实现非接触式自动检测同时检测效率高。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。