（四川大学制造科学与工程学院，成都 610065）

铆接是飞机蒙皮上的主要连接形式，铆接的质量直接影响蒙皮甚至飞机整机结构的性能。目前，在生产车间中，对于铆钉尺寸距离的测量主要依靠人工完成，检测效率低，不能满足自动化生产的要求。近年来，机器视觉技术已在检测领域中得到了广泛的应用[1-5]。本文在国内外相关研究基础上[6-9]，基于机器视觉技术构建了飞机蒙皮铆钉的视觉检测系统平台，该检测系统的核心在于对采集的图像进行处理，而图像分割技术则是图像处理的关键技术之一，也是图像理解的前提。

阈值分割是图像分割中最常用的方法，通过适当的阈值将图像中的目标与背景分开，为后续的识别提供依据。但是如何选取最优的阈值、保证最好的分割效果是该分割方法的难点，也是研究人员长期研究的课题。机器视觉技术发展至今，人们已经提出了很多选取阈值的方法，如迭代阈值法[10]、最大熵值阈值法[11]以及最大类间方差阈值法[12]等。其中最大类间方差一直被认为是阈值分割的经典方法，但是该方法计算量非常大。因此，本文结合改进的遗传算法来减少计算量、缩短运算时间，并对遗传算法进行相应的优化，避免了过早收敛现象。

1 飞机蒙皮铆接质量检测参数分析

铆接是飞机上主要的连接形式，铆钉连接示意如图1所示。如图可知，铆接是铆钉一端发生形变而形成的紧固连接，此形变是塑性变形，不能恢复，形变后形成的形变端类似于圆形，被连接件之间的载荷也主要由形变端承受。……