一种基于机器视觉的螺栓松动自动检测算法

本发明公开了一种基于机器视觉的螺栓松动自动检测算法，包括对待检螺栓区域使用基于HSV颜色特征的图像分割算法提取防松标记线掩码；使用图像形态学开运算过滤独立的噪点；使用图像形态学闭运算填充标记线掩码图像中的孔洞；计算标记线掩码的外接矩形框；统计外接矩形框的数量，判断螺栓是否发生松动。本发明对松动螺栓点位检测定位精度高；非接触式测量方法不影响设备正常运行状态；实时性强，灵敏度高，能够快速检测到设备的微弱油液渗漏异常；方法的鲁棒性和适应能力强，能够满足工厂、铁路等场景螺栓松动检测的任务需求，应用前景好；相比于其他类型传感器，视觉传感器成本更低，效价比更高。