本发明涉及视觉检测，尤其涉及一种螺栓的头部高度检测方法、系统及处理器。
背景技术：
1、高锁螺栓作为航天航空、铁路和船舶等机械设备中的关键连接部件，其头部高度的精确检测对于设备安全运行具有重要意义。传统的机械接触式检测方法，如应变计和压力计等，在实际应用中存在检测效率低、可能损伤螺栓表面、检测精度受限等问题，难以满足工业自动化和质量控制的要求。
2、随着计算机视觉技术的发展，基于图像处理的非接触式检测方法逐渐成为研究热点。然而，由于高锁螺栓头部表面存在反光特性，以及螺栓安装时的倾斜角度与光照环境的非线性耦合影响，导致现有的视觉检测方法在处理这类复杂场景时往往出现检测误差大、鲁棒性差等问题。
技术实现思路
1、本发明提供了一种螺栓的头部高度检测方法、系统及处理器，本发明提升了螺栓的头部高度检测的准确性。
2、第一方面，本发明提供了一种螺栓的头部高度检测方法，所述螺栓的头部高度检测方法包括：
3、将高锁螺栓的头部图像输入编码器-解码器进行特征提取，得到螺栓头部轮廓特征数据和螺栓头部深度特征数据；
4、根据所述螺栓头部轮廓特征数据建立三维重建数学模型，并对高锁螺栓的头部进行结构光投影，得到螺栓头部三维重建数据；
5、对所述螺栓头部轮廓特征数据进行交叉熵损失计算，并对所述螺栓头部深度特征数据进行均方误差损失计算，得到综合损失函数；
6、基于所述综合损失函数对所述螺栓头部三维重建数据进行松弛变量转换，并采用序列凸规划方法进行目标函数构建，得到螺栓头部测量凸优化模型；
7、对所述螺栓头部轮廓特征数据进行边缘检测，并结合所述螺栓头部深度特征数据进行边缘区域深度值计算，得到螺栓头部检测数据；
8、根据所述螺栓头部检测数据和所述螺栓头部测量凸优化模型，通过高斯混合模型进行特征融合计算，得到螺栓头部高度检测结果。
9、第二方面，本发明提供了一种螺栓的头部高度检测系统，所述螺栓的头部高度检测系统包括：
10、特征提取模块，用于将高锁螺栓的头部图像输入编码器-解码器进行特征提取，得到螺栓头部轮廓特征数据和螺栓头部深度特征数据；
11、投影模块，用于根据所述螺栓头部轮廓特征数据建立三维重建数学模型，并对高锁螺栓的头部进行结构光投影，得到螺栓头部三维重建数据；
12、计算模块，用于对所述螺栓头部轮廓特征数据进行交叉熵损失计算，并对所述螺栓头部深度特征数据进行均方误差损失计算，得到综合损失函数；
13、构建模块，用于基于所述综合损失函数对所述螺栓头部三维重建数据进行松弛变量转换，并采用序列凸规划方法进行目标函数构建，得到螺栓头部测量凸优化模型；
14、检测模块，用于对所述螺栓头部轮廓特征数据进行边缘检测，并结合所述螺栓头部深度特征数据进行边缘区域深度值计算，得到螺栓头部检测数据；
15、融合模块，用于根据所述螺栓头部检测数据和所述螺栓头部测量凸优化模型，通过高斯混合模型进行特征融合计算，得到螺栓头部高度检测结果。
16、本发明第三方面提供了一种处理器，所述处理器用于执行上述的螺栓的头部高度检测方法。
17、本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的螺栓的头部高度检测方法。
18、本发明提供的技术方案中，通过构建双通道编码器-解码器网络结构，实现了螺栓头部轮廓特征和深度特征的并行提取，其中第一通道采用batchnormalization层和relu激活函数提取轮廓特征，第二通道引入跳跃连接结构和leakyrelu激活函数提取深度特征，有效解决了特征提取不充分的问题。采用结构光投影技术结合相位解包裹算法进行三维重建，通过建立反射率参数模型和姿态参数模型，准确描述了螺栓表面反光特性和空间姿态特征，克服了传统方法对复杂表面建模困难的问题。引入松弛变量对反光强度项和倾斜角度项进行转换，采用序列凸规划方法构建目标函数，通过增广拉格朗日模型和交替方向乘子法进行优化求解，成功将非凸优化问题转化为凸优化问题。结合亚像素边缘检测和形态学处理技术，通过开闭运算和连通域分析提高了轮廓特征的精确性，同时采用曲面拟合和离群值剔除方法优化深度数据，提升了边缘区域深度值计算的准确性。
1.一种螺栓的头部高度检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的螺栓的头部高度检测方法，其特征在于，所述将高锁螺栓的头部图像输入编码器-解码器进行特征提取，得到螺栓头部轮廓特征数据和螺栓头部深度特征数据，包括：
3.根据权利要求2所述的螺栓的头部高度检测方法，其特征在于，所述根据所述螺栓头部轮廓特征数据建立三维重建数学模型，并对高锁螺栓的头部进行结构光投影，得到螺栓头部三维重建数据，包括：
4.根据权利要求3所述的螺栓的头部高度检测方法，其特征在于，所述对所述螺栓头部轮廓特征数据进行交叉熵损失计算，并对所述螺栓头部深度特征数据进行均方误差损失计算，得到综合损失函数，包括：
5.根据权利要求4所述的螺栓的头部高度检测方法，其特征在于，所述基于所述综合损失函数对所述螺栓头部三维重建数据进行松弛变量转换，并采用序列凸规划方法进行目标函数构建，得到螺栓头部测量凸优化模型，包括：
6.根据权利要求5所述的螺栓的头部高度检测方法，其特征在于，所述对所述螺栓头部轮廓特征数据进行边缘检测，并结合所述螺栓头部深度特征数据进行边缘区域深度值计算，得到螺栓头部检测数据，包括：
7.根据权利要求6所述的螺栓的头部高度检测方法，其特征在于，所述根据所述螺栓头部检测数据和所述螺栓头部测量凸优化模型，通过高斯混合模型进行特征融合计算，得到螺栓头部高度检测结果，包括：
8.一种螺栓的头部高度检测系统，其特征在于，用于执行如权利要求1-7中任一项所述的螺栓的头部高度检测方法，所述螺栓的头部高度检测系统包括：
9.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于实现权利要求1至7中任一项所述的螺栓的头部高度检测方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的螺栓的头部高度检测方法。