冯 娟，万 星

(四川师范大学 工学院，成都 610101)



基于改进阈值分割与形态学的螺钉目标检测算法*

冯 娟，万 星

(四川师范大学 工学院，成都 610101)

为了在外部环境干扰严重的条件下提高螺钉智能装配质量，文章提出了基于改进阈值分割与形态学的螺钉装配质量检查算法。首先，设计了融合最大方差与自适应阈值的分割算法，完成目标分割，防止欠分割与过度分割。其次，考虑去棱角与突出目标中心，改进了形态学结构分子，联合高帽运算，去除噪声干扰，进一步精确分割目标。然后提取目标纹理特征，通过标准特征值，完成螺钉目标检测。最后编程实现整个系统，并且在实际工程环境中使用。实验结果表明：与当前螺钉检测技术相比，文中算法拥有更高的检查正确率与稳定性。

螺钉装配质量检测；阈值分割；形态学；高帽运算；最大方差

0 引言

近年来，在制造业中以智能设备代替人力，从而提高生产效率与制造质量，已成行业的全球革新趋势。智能设备作为工业4.0架构中的基础设施，需具有超越人眼与人脑的功能，来完成原来人力对应的工作[1-2]。在很多制造业大型机械零部件中，都需要用到大量螺丝来固定机构，以往工厂都依靠安排大量工人来完成打螺丝和检查工作，不仅效率低下、成本高，而且螺丝漏打不良高发，严重影响产品质量[3-4]。在这样的背景下，有些自动化设备公司开发出了自动打螺丝与检查设备，设备先自动将螺丝打入螺丝孔，然后用工业相机拍照处理，视觉软件判断是否存在漏打不良。……