基于改进Logistic回归与不变矩的螺钉滑牙检测方法

作者：郭庆华; 王家豪; 宋丽梅^*; 杨怀栋

来源：天津工业大学学报, 2018, 37(05): 78-82.

• 机器视觉
• 螺钉滑牙
• 轮廓提取
• Hu矩
• Logistic回归

为检测螺钉滑牙和脱扣等缺陷,搭建测量系统,并对相关算法进行深入研究.根据螺钉对光照的反射特点,选择合适的光源;对采集的图像在二值化基础上进行霍夫圆检测,得到螺钉的位置及大小;对螺钉中心位置进行轮廓提取,并计算Hu矩;将Hu矩作为特征,输入训练好的改进Logistic回归分类器,进行滑牙判断.实验结果表明:在不同环境光照下测量直径58 mm的螺钉,采用本方法能很好地检测出是否滑牙,准确率可达95%以上,基本满足对螺钉滑牙检测的要求;同时,系统稳定可靠,有一定的抗干扰能力,当σ=0.01时本文改进Logistic回归分类算法迭代3步后即开始收敛,而传统方法需迭代151步;当σ=0.1时本文方法迭代35步后即开始收敛,而传统方法因学习率过大而发散.

• 单位
  天津工业大学; 清华大学; 自动化学院