基于圖像分析技術的螺紋自動化測量系統研究

陳琦峰，張 瑋，張青春

（1.國家標準件產品質量監督檢驗中心，浙江 海鹽 314300；2.清華大學精密儀器與機械學系，北京 100084）

0引言

緊固件的根本任務是裝配緊固，因此緊固件包含互換性和安全性兩項職能。其中螺紋部分的加工質量直接決定了緊固件的互換性以及與裝配強度有關的安全性，因此對于螺紋的質量控制格外重要，應通過檢驗及時發現問題、調整工藝。目前螺紋檢驗缺乏一種簡便的測量方法，每一項參數都要進行獨立測量，采用的方法、工具和設備都不一樣，對于螺紋各項指標的定量檢驗就顯得非常不經濟；常規的螺紋檢驗也只能進行大徑測量以及量規的定性檢驗，量規檢驗對螺紋的判定存在技術漏洞[1]，即使發現了次品螺紋，也很難直接反映出問題所在，往往還要通過借助單項檢驗進行原因排查。

該文通過搭建測量系統、編制軟件，研究圖像分析技術在螺紋測量應用上的可行性，探討應用該方法提高螺紋參數的檢測效率，實現全參數測量的可能性。

1 系統設計

系統設計原理為：運用圖像攝取工具獲得被測螺紋的圖像，編制軟件對真值與像素進行關系標定，再通過對螺紋圖像的運算，輸出螺紋各項參數。

系統搭建的目的是盡可能獲取成像質量好（局部變形小、輪廓清晰）的螺紋圖像，這是軟件進行精確運算的基礎。

1.1 光源設計

光路的平行性好，才能使成像質量達到測量的要求。為選用符合測量要求的光源，搭建試驗系統，如圖1所示[2]。

以背光源與螺紋的距離10mn作為基準，建立實測大徑值與像素值的對應關系。分別選用不同的光源，通過移動光源改變背光源與螺紋的距離，觀察其對檢測結果的影響，進行光源的平行性驗證。通過試驗比較，LED背光源平行性較好，其實驗結果見表1。

表1 新加坡生產的LED背光源平行性實驗結果

1.2 相機選型

工業黑白相機的主要參數指標為分辨率、AD精度、性噪比。相機的像素值越大，則分辨率越高，考慮性價比，這里選用130萬象素相機；常見的AD精度有8位和12位，位數越高，精度越大，這里選用的是12位的相機；性噪比主要和傳感器件的類型和電路系統的噪聲有關，這里選擇CMOS相機。最終選定西安方誠科技有限責任公司的130萬12位CMOS工業相機，型號為ID130M。

1.3 成像設計

主要設計參數為相機的工作距離和視場大小。工作距離應該盡量小，減小光路的噪聲；視場大小在滿足檢測范圍的要求下應盡量大以便提高檢測分辨率。設計中選擇的是日本工業130萬定焦鏡頭，焦距為25 mm。最終設計的系統的光學參數：焦距f為25mm，物距（工作距離）為114mm，視場寬度為22.78mm，檢測分辨率為0.0178mm/像素。

2 標定方法

圖像運算得到的是像素值，若要得到檢測的真實值，需要對系統進行標定。

2.1 標定板

采用標準塊進行系統標定是檢測設備最常用的方法，這里選用深圳納研科技公司的專業棋盤格標定板，型號為NANO CBC50MM-1.0（總長精度：±5.0μm，圖形尺寸精度：±1.0～±3.0 μm，圖形位置精度：±1.0～±3.0μm，線條精度：±1μm，縫寬均勻度：≤1μm）。

采用圖1所示系統，在螺紋處放置標定板，對標定板進行間隔0.1mm的移動和測量，獲得一系列標定比例。結果表明，物距偏差對標定比例即測量結果產生影響，測試結果見表2。假定M6螺紋進行測試數據推算，如果標定板到相機的距離與檢測螺紋中軸線到相機的距離相差1mm，檢測大徑的結果將相差0.067mm。而實際標定中，很難保證標定距離與測量距離的一致性，所以該系統不采用標定板方案。

表2 標定板測試結果

2.2 大徑標定

由于螺紋大徑測量方法簡便，測量精度容易保證，通常螺紋大徑的測量工具（微米千分尺）分辨力可達到0.01mm，滿足系統標定精度要求。采用螺紋大徑進行系統標定最大優勢在于不用考慮標定與測量距離的一致性，所以系統最終采用螺紋大徑標定方案。

3 算法研究

檢測算法是檢測系統的核心部分，算法的優劣直接決定了系統結果的可靠性。算法主要分為圖像預處理、邊緣提取、指標解算3個步驟。

3.1 邊緣提取

相機得到的是灰度圖像，先進行濾波、邊緣增強等預處理，然后進行邊緣提取，這里采用的是Canny邊緣檢測算子進行邊緣提取[3-5]。

Canny算子利用高斯函數的一階微分對圖像進行濾波，得到每個像素的梯度大小和方向θ：

f為濾波后的圖像。該算法對梯度進行了非極大抑制處理，最終輸出一條邊緣細線，效果如圖2所示。

3.2 指標解算

邊緣提取得到的邊緣線是不光滑的，不能用于計算，采用最小二乘法對提取的邊緣像素點進行直線擬合，獲得螺紋的各牙側線（圖3）、大徑線、小徑線。由牙側線的交點通過最小二乘法直線擬合并求取中線獲得螺紋的中徑線（圖3）。

表3 測量不確定度評定結果比較

圖2 邊緣提取

圖3 直線擬合

通過計算兩側大徑線、中徑線、小徑線間的距離可取得大徑、中徑、小徑像素值，通過對成組牙側線的橫向距離求平均值獲得螺距的像素值，通過相鄰牙側線的三角函數關系求得各螺紋的牙型角，再由大徑標定結果推算各參數的真值，最終通過軟件界面輸出。

4 測量不確定度評定

為驗證該文設計的螺紋測量系統是否滿足緊固件螺紋測量要求，現取公制M10螺栓樣品進行螺紋測量系統和常規檢測方法測量不確定評定比較。測量時，分別由5名檢驗員，采用該系統和常規檢測方法對指定的螺紋段進行5組數據測量，以此為依據結合其他不確定因素進行測量不確定度評定[6]，評定結果見表3。

評定結果表明該文搭建的螺紋測量系統測定螺紋參數的可靠性與螺紋常規檢測方法相當，僅牙型角較常規檢驗方法存在差距，這是由于牙側像素點過于接近，擬合的直線對個別像素點分布很敏感，導致牙型角測量結果不確定度增加。該項指標不確度可以通過選用更高分辨率的工業攝相機得到改善。

5 結束語

該文通過搭建螺紋測量系統，對采用圖像分析技術實現螺紋自動化測量的可行性進行了研究。結果表明，基于圖像分析技術搭建的螺紋自動化測量系統可滿足緊固件螺紋的測量要求，該系統對于提高螺紋參數的檢測效率，實現工業領域對緊固件螺紋的全面控制、提高緊固件的裝配質量與安全性具有重要意義。

該測量系統目前只對緊固件用60°三角螺紋[7]檢驗的適用性進行了驗證，系統原理理論上適用于其他形式的螺紋及型式尺寸檢驗，其適用性有待進一步研究。

[1] 李安民.緊固件標準實施指南[M].北京：中國標準出版社，2006：125-126.

[2] 孫雙花，曲興華.基于圖像測試技術的復雜工件自動檢測系統研究[J].制造技術與機床，2007（11）：16-19.

[3]王植.多尺度自適應邊緣檢測方法研究[D].武漢：武漢大學，2004.

[4]趙宏中，張彥超.基于Canny邊緣檢測算子的圖像檢索算法[J].電子設計工程，2010，18（2）：75-77.

[5] 王克剛，耿國華.Canny邊緣檢測改進中的自適應平滑與增強[J].西安科技大學學報，2008，28（3）：577-580.

[6] 王承忠.材料理化檢測測量不確定度評估指南及實例[M].北京：中國計量出版社，2007.

[7] 李曉濱.螺紋及其聯結[M].北京：中國計劃出版社，2004.