(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211325564.3 (22)申请日 2022.10.27 (71)申请人 南通强发模具制造有限公司 地址 226000 江苏省南 通市如东县双甸镇 田季村二十八组24 号 (72)发明人 孙嘉懿　 (74)专利代理 机构 北京真致博文知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11720 专利代理师 娄华 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06V 10/46(2022.01) G06T 5/30(2006.01) G06T 5/40(2006.01) (54)发明名称 一种尺度空间自适应的螺母内螺纹检测方 法 (57)摘要 本发明涉及数据处理技术领域， 具体涉及一 种尺度空间自适应的螺母内螺纹检测方法。 该方 法包括： 得到优化后的螺纹区域、 非螺纹区域和 背景区域； 基于优化后的螺纹区域、 非螺纹区域 和背景区域得到每个区域的重要程度； 得到不同 区域对应的模糊参数； 所述不同区域对应的模糊 参数组成自适应尺度空间； 得到高斯差分金字 塔， 基于高斯差分金字塔中进行极值检测， 得到 关键点； 获得灰度图中每个关键点的特征向量； 获得标准灰度图中每个关键点的特征向量； 基于 灰度图中和标准灰度图中每个关键点的特征向 量之间的距离进行匹配获得关键点匹配对； 基于 关键点匹配对的数量与标准灰度图中关键点的 数量的比值判断螺母是否合格。 本发 明能够准确 的判断螺母是否合格 。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 115393355 A 2022.11.25 CN 115393355 A 1.一种尺度空间自适应的螺母内螺纹检测方法， 其特征在于， 该方法包括： 获得设定角 度下拍摄的只包含螺母的图像并灰度化得到灰度图； 获得灰度图的灰度直方图， 基于灰度 直方图将灰度图划分为螺纹区域、 非螺纹区域和背 景区域； 设定灰度阈值， 将灰度图二值化 得到二值图； 对二 值图进行腐蚀处 理得到优化后的螺纹区域、 非螺纹区域和背景区域； 基于优化后的螺纹区域、 非螺纹区域和背景区域中的每个像素点水平方向和竖直方向 上的梯度分别得到优化后的螺纹区域、 非螺纹区域和背景区域的重要程度； 基于灰度图中 优化后的螺纹 区域、 非螺纹区域和背 景区域的重要程度、 像素点灰度值方差， 以及灰度图在 金字塔中位置得到不同区域对应的模糊参数； 所述不同区域对应的模糊参数组成自适应尺 度空间； 基于自适应尺度空间对灰度图进行下采样得到第 一组图像； 基于第 一组图像中的第 一 层图像得到多组图像； 利用多组图像中相邻图像进行相减得到高斯差分金字塔； 基于高斯 差分金字塔中进行极值检测， 得到 关键点； 获得灰度图中每个关键点的特征向量； 获得标准 灰度图中每个关键点的特征向量； 基于灰度图中和标准灰度图中每个关键点的特征向量之 间的距离进行匹配获得关键点匹配对； 基于关键点匹配对的数量与标准灰度图中关键点的 数量的比值判断螺母是否合格。 2.根据权利要求1所述的一种尺度空间自适应的螺母内螺纹检测方法， 其特征在于， 所 述获得灰度图的灰度直方图， 基于灰度直方图将灰度图划分为螺纹区域、 非螺纹区域和背 景区域包括： 根据灰度直方图将灰度图中像素点的灰度值划分为三个灰度级别， 基于三个 灰度级别对灰度图进行划分获得螺纹、 非螺纹和背景三个区域。 3.根据权利要求1所述的一种尺度空间自适应的螺母内螺纹检测方法， 其特征在于， 所 述对二值图进行腐蚀处理得到优化后的螺纹区域、 非螺纹区域和背景区域包括： 对二值图 多次进行腐蚀处理， 模板大小为K*K， 由消失顺序倒推， 对最后一个消失与倒数第二个消失， 倒数第二个消失和倒数第三个消失， 以此类推， 计算相似性， 当加入任意一个区域时， 相似 性突然减小， 之前那些相似性大的区域就是周期 部分； 将得到的周期 部分划分到螺纹 区域， 剩下的离散部分划分到非螺纹区域； 得到优化后的优化后的螺纹区域、 非螺纹区域和背景 区域。 4.根据权利要求1所述的一种尺度空间自适应的螺母内螺纹检测方法， 其特征在于， 所 述重要程度为： 其中， 表示划分得到的第 个区域的像素数目； 表示第i个 区域的第n个像素点水平 方向的梯度， 表示第i个区域的第n个 像素点竖直方向的梯度。 5.根据权利要求1所述的一种尺度空间自适应的螺母内螺纹检测方法， 其特征在于， 所权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115393355 A 2述模糊参数为： 其中， 表示高斯金字塔第 组中第 层图像的第 个区域所对应的模糊参数； 表示 第i个区域的重要程度； 代表灰度图在金字塔中的位置信息， 表示灰度图在这一组中的层 数； 表示第i个区域中第n个 像素点的灰度值； 表示第i个区域像素点的数量。 6.根据权利要求1所述的一种尺度空间自适应的螺母内螺纹检测方法， 其特征在于， 所 述获得灰度图中每 个关键点的特 征向量包括： 以关键点为中心， 获取主方向并将坐标轴做相应的旋转； 取8*8的窗口， 求得每个像素 的梯度幅值和方向； 利用高斯窗口进行加权运算， 在每个4x4的小块上绘制8个方向的梯度 直方图， 计算每个梯度方向的累加值形成种子点； 每个特征由16个种子点组成， 一个 关键点 了产生128维的特 征向量。 7.根据权利要求1所述的一种尺度空间自适应的螺母内螺纹检测方法， 其特征在于， 所 诉基于灰度图中和标准灰度图中每个关键点的特征向量之间的距离进行匹配获得关键点 匹配对包括： 对于标准灰度图的每一个关键点特征向量， 用欧式距离寻找标准灰度图的每一个关键 点特征向量在待检测螺母的灰度图的所有关键点特征向量的匹配关键点， 可以得到多个关 键点匹配对。 8.根据权利要求1所述的一种尺度空间自适应的螺母内螺纹检测方法， 其特征在于， 所 述基于关键点匹配对的数量与标准灰度图中关键点的数量的比值判断螺母 是否合格包括： 所述关键点匹配对的数量与标准灰度图中关键点的数量的比值为匹配度， 设定判断阈值； 若匹配度大于判断阈值， 则螺母合格。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115393355 A 3