一种基于机器视觉的螺丝定位检测方法

范娟 陈爽

摘 要：文章提出了一种基于机器视觉技术的螺丝定位检测方法，首先通过机器视觉对目标对象进行三维建模，然后使用可变形模版匹配算法进行螺丝定位。实验结果表明，使用本文提出的方法可以实现螺丝位置的精确定位，并能准确判断螺丝类型和槽型方向。

关键词：机器视觉;螺丝;定位;模版匹配

中图分类号：TN911.22文献标识码：A

1 绪论

机器视觉[1]可以把目标转换成图像信号，通过对这些信号運行各种处理运算来得到目标的特征。在一些危险工作环境或需要工人长时间重复劳动的场合，尤其适合用机器视觉来替代人工检测。机器视觉的应用场景很广泛，本文研究如何把机器视觉应用[2]于螺丝定位和检测系统，可以与机器人协同工作，实现机器人自动拧螺丝的工作。

2 螺丝的定位检测方法

当检测目标不存在反光区域时，可以采用基于机器视觉的螺丝孔定位及螺丝检测方案。为了能够准确的检测螺丝孔的位置和判断螺丝种类，采用粗定位和精定位相结合的方案。

2.1 基于机器视觉的螺丝位置粗定位

首先，使用激光线扫描辅助视觉三维建模来对扫描对象进行三维建模，对于检测区域内的螺丝位置进行粗定位，螺丝位置信息包括螺丝中心位置的三维信息（X，Y，Z）和垂直于螺丝表面的向量方向（A，B，C）。

在目标钢板上有多个螺丝孔，工业相机和线激光发生器的相对位置固定，使用运动系统沿着激光线横向方向移动，激光线在目标钢板表面扫描，工业相机在此过程中进行高速拍照。激光线扫描过程中，未扫描到螺丝孔时，激光线成一条直线，并且中间无中断.当激光线扫描到螺丝孔时，激光线会发生断裂。

图1是螺丝与螺丝孔三种不同相对位置时的激光线扫描情况，当激光线扫描到螺丝时，激光线会发生断裂或弯曲。通过以上分析可以看到，通过激光线扫描辅助三维建模能够获得目标物体的三维位置信息，通过在扫描过程中激光线的断裂或弯曲情况可以判断是否有螺丝孔，并且获得螺丝所处位置的三维信息。

2.2 基于机器视觉的螺丝位置精定位和螺丝类型匹配

为了能够对螺丝位置进行更精确的定位，可以通过机器人夹持相机来进行精确定位。精定位情况如图2所示。精确定位时，工业相机到螺丝的相对距离为一个固定值，这样可以确保不同尺寸螺丝成像后的图像大小与原有尺寸成正比，然后采用可变形模版匹配算法[3]来进行螺丝位置的精确定位，并实现螺丝类型、槽型（一字、十字、内六角等）方向的匹配。

3 性能分析

使用本文所述方法对大量钢板上的螺丝进行定位检测测试，测试在不同光照和工厂情况下的性能。经过测试发现，在自然光或较暗光线情况下，螺丝定位精度能够达到0.1mm，螺丝类型检测成功率为100%，槽型检测成功率100%，槽型方向检测误差在0.2度;在强光照射或周围有强光干扰时，螺丝定位精度能够达到0.18mm，螺丝类型检测成功率为73%，槽型检测成功率84%，槽型方向检测误差在0.7度。

从以上测试结果可以看到，只要能够保证测试没有抢光照射和没有强光干扰，基于机器视觉的螺丝定位检测的稳定度较高、检测精度足够满足机器人自动拧螺丝的需求。

4 结语

本文所述检测方法仅限于没有放光区域的螺丝定位检测，如果目标物体有反光区域，则无法使用检测视觉进行定位检测。

参考文献：

[1]段峰，王耀南，雷晓峰，等.机器视觉技术及其应用综述[J].自动化博览，2002，19（3）：59-61.

[2]唐向阳，张勇，李江有，等.机器视觉关键技术的现状及应用展望[J].昆明理工大学学报（理工版），2004，29（2）：36-39.

[3]余承健，倪进飞，苏创千.基于可变模板匹配的球化珠光体检测[J].电脑知识与技术，2009，5（8）：2026-2028.

作者简介：范娟（1982-），女，汉族，四川德阳人，硕士，实验师，主要从事控制工程以及机器视觉研究工作。