一种基于视觉检测的变速箱箱体螺栓拧紧检测系统及方法与流程

本发明涉及变速箱检测，更具体的说是涉及一种基于视觉检测的变速箱箱体螺栓拧紧检测系统及方法。

背景技术：

1、螺栓连接属于可拆卸连接，广泛应用于机械、化工、风力发电、铁路桥梁和建筑结构等诸多领域，在各种机械设备中，均需要使用大量的螺栓实现相邻两部件之间的可靠连接，由于螺栓连接固定可靠，且能够实现方便地拆分，因此越来越广泛地应用于机械制造领域。目前，在汽车行业中，变速箱箱体同样需要使用大量的螺栓实现内部部件和关联部件的可靠连接，由于变速箱在运行过程中不可避免的受到内部的振动和外部的冲击力的作用，在长期的外力作用下，变速箱箱体螺栓容易发生松动，为了保证车辆运行的安全性，需要人工定期对变速箱箱体螺栓的紧固程度进行检测。

2、在公开号为cn116465308a的中国专利中，提到了一种螺栓松动监测方法，该方法包括：在紧固后的螺栓顶部设置第一标记，并在对应的紧固位置设置第二标记；利用图像处理装置实时获取第一标记与第二标记之间的夹角，初步确定螺栓位移值；根据光照信息对螺栓位移值进行补偿，获取补偿后的螺栓位移值；获得螺栓处的初次振频；根据动态信息对初次振频进行调整，获得最终振频；根据最终振频对补偿后的螺栓位移值进行校准，获得最终位移值并发出预警。本发明实现对螺栓实时自动检测，改变了传统需人工定期巡检的局面，提升了检测精度，并提高了检测结果的可靠性。

3、尽管上述方案有益效果诸多，但是该方案中需要对每个螺栓进行第一和第二标记，操作费时费力，同时当遇到漏装的螺丝，或者倾斜卡死的螺丝，其检测出的第一和第二标记也不会有明显变化，因此检测会存在误差和错误，会给设备使用带来一些安全隐患，故上述方法存在一定的局限性。

技术实现思路

1、针对以上问题，本发明的目的在于提供一种基于视觉检测的变速箱箱体螺栓拧紧检测系统及方法，基于视觉检测技术，实现了变速箱箱体螺栓紧固状态的快速识别和预警，有效的提高了检测的准确率和效率。

2、本发明为实现上述目的，通过以下技术方案实现：

3、第一方面，本发明公开了一种基于视觉检测的变速箱箱体螺栓拧紧检测系统，包括：2d工位、相机模块、光源和工控机；

4、所述2d工位，用于存放变速箱箱体；

5、所述相机模块，包括多个2d相机，2d相机设在2d工位中，用于对变速箱箱体上下表面连接处进行拍照检测，以获取变速箱箱体上的螺栓图像；

6、所述光源安装在2d工位上，用于对变速箱箱体打光；

7、所述工控机用于：获取变速箱箱体上的螺栓图像，运行图像处理算法生成检测数据，来判定螺栓是否拧紧；储存检测数据，根据需求追溯和分析检测数据；根据判定结果生成警报信息并发送到其他终端设备。

8、进一步，工控机包括：

9、螺栓状态分类模块，用于设置规则引擎，以对螺栓状态进行分类；

10、图像处理模块，用于基于规则引擎通过图像处理算法来分析变速箱箱体上的螺栓图像，以检测螺栓的位置和状态，并生成分析结果；

11、数据存储和管理模块，用于存储和管理变速箱箱体上的螺栓图像和螺栓状态数据，追溯和分析螺栓状态数据，以进行系统性能评估和改进；

12、实时监控模块，用于实时获取分析结果，若根据分析结果确定螺栓状态异常，则触发警报；

13、反馈执行模块，用于当操作员根据报警完成螺栓状态修正后，上传反馈信息并记录相应的日志数据。

14、进一步，所述设置规则引擎包括：

15、对相机模块进行标定，并对螺栓图像进行透视变换，以矫正螺栓图像的透视畸变；

16、将螺栓图像的像素转化为实际尺寸，并获取螺栓距离箱体的实际距离；

17、设置实际距离的上下限阈值，用于对螺栓状态进行分类。

18、进一步，所述对相机模块进行标定，并对螺栓图像进行透视变换，以矫正螺栓图像的透视畸变，包括：

19、使用已知尺寸的校准目标，对相机模块进行标定，获取相机模块的内置参数和畸变参数；

20、根据相机模块的内置参数和畸变参数，对螺栓图像进行透视变换，以矫正螺栓图像的透视畸变。

21、进一步，所述将螺栓图像的像素转化为实际尺寸，并获取螺栓距离箱体的实际距离，包括：

22、通过读取螺栓图像的元数据或使用图像处理库获取螺栓图像的分辨率信息；获取螺栓图像的物理尺寸信息；

23、使用获取到的分辨率信息和物理尺寸信息，计算出螺栓图像中每个像素的实际距离；

24、通过对螺栓图像进行相应的插值或缩放操作，利用公式d＝a×b将螺栓图像的像素尺寸转换为螺栓图像的实际尺寸；

25、其中，a为每个像素的实际距离，b为螺栓图像的像素尺寸，d为螺栓图像的实际尺寸。

26、进一步，所述设置实际距离的上下限阈值，用于对螺栓状态进行分类,包括：根据螺栓的实际尺寸和螺栓在拧紧状态下距箱体的实际距离，确定螺栓距箱体的实际距离的下限阈值a和上限阈值b；其中，a＜b。

27、进一步，所述图像处理算法包括机器学习算法和尺寸测量算法，所述机器学习算法通过采集螺栓处于拧紧和松开状态的图像，构建数据集进行训练；所述尺寸测量算法用于对螺栓图像中螺栓距离箱体的距离进行测量，通过尺寸测量，来判定螺栓是否拧紧。

28、进一步，所述基于规则引擎通过图像处理算法来分析变速箱箱体上的螺栓图像，以检测螺栓的位置和状态，并生成分析结果，包括：

29、加载规则引擎，利用尺寸测量算法获取螺栓距箱体的实际距离c；

30、根据螺栓距箱体的实际距离的下限阈值a和上限阈值b分析螺栓距箱体的实际距离c的取值范围，以判断螺柱的拧紧状态；

31、当a≤c≤b时，螺栓的拧紧状态正常；

32、当c＜a时，螺栓的拧紧状态异常，螺栓处于未拧紧状态；

33、当c＞b时，螺栓的拧紧状态异常，螺栓处于过紧状态。

34、第二方面，本发明还公开了一种基于视觉检测的变速箱箱体螺栓拧紧检测方法，包括：

35、通过相机模块获取变速箱箱体上的螺栓图像，并上传至工控机；

36、通过工控机运行图像处理算法生成检测数据，来判定螺栓是否拧紧；

37、根据判定结果生成警报信息并发送到其他终端设备；

38、储存检测数据，根据需求追溯和分析检测数据。

39、进一步，所述通过工控机运行图像处理算法生成检测数据，来判定螺栓是否拧紧，包括：

40、设置规则引擎，以对螺栓状态进行分类；

41、加载规则引擎，利用尺寸测量算法获取螺栓距箱体的实际距离c；

42、根据螺栓距箱体的实际距离的下限阈值a和上限阈值b分析螺栓距箱体的实际距离c的取值范围，以判断螺柱的拧紧状态；

43、当a≤c≤b时，螺栓的拧紧状态正常；

44、当c＜a时，螺栓的拧紧状态异常，螺栓处于未拧紧状态；

45、当c＞b时，螺栓的拧紧状态异常，螺栓处于过紧状态。

46、对比现有技术，本发明有益效果在于：本发明公开了一种基于视觉检测的变速箱箱体螺栓拧紧检测系统及方法，所述系统通过设置相机模块、图像处理模块、螺栓状态分类模块、数据存储和管理模块、实时监控模块和反馈执行模块，对变速箱箱体上的螺栓状态进行自动检测，采用机器学习算法和尺寸测量算法均能较快速且较准确的识别螺栓状态，然而尺寸测量算法的识别准确率更高，可靠性更强，从而能避免发生后续质量问题，同时能够简化人工检测步骤，节省人力，而保存的图像还具备追溯能力，从而能远程监控漏紧问题。

47、由此可见，本发明与现有技术相比，具有突出的实质性特点和显著的进步，其实施的有益效果也是显而易见的。