?螺絲視覺檢測是一種基于機器視覺技術的自動化檢測方案，通過 “工業相機采集螺絲圖像 + 算法分析圖像特征”，實現對螺絲的尺寸精度、外觀缺陷、裝配狀態等指標的快速、精準檢測，替代傳統人工檢測的 “效率低、易誤判、成本高” 問題。
螺絲視覺檢測的本質是 “圖像信息轉化為量化數據，再通過算法判斷是否合格”，核心流程可分為 4 步，全流程自動化（單顆螺絲檢測時間通常≤0.1 秒）：
圖像采集：獲取清晰的螺絲圖像
通過工業相機（如 200 萬 - 500 萬像素）、鏡頭（根據螺絲尺寸選擇微距鏡頭或遠心鏡頭）、光源（如環形光、同軸光，消除反光干擾），在固定工位（如傳送帶、轉盤）對螺絲進行多角度拍攝（通常 1-4 個角度，覆蓋螺絲頭部、桿部、螺紋），確保圖像中螺絲的關鍵特征（如頭部十字槽、桿部直徑、螺紋牙型）清晰無遮擋。
圖像預處理：優化圖像質量
對采集的原始圖像進行處理，消除噪聲、提升對比度，為后續分析做準備：
去噪：通過 “高斯濾波” 消除環境光干擾、相機噪聲導致的雜點；
增強：通過 “灰度拉伸”“直方圖均衡化” 提升螺絲與背景的對比度（如使黑色螺絲頭部與白色背景區分更明顯）；
分割：通過 “閾值分割”“邊緣檢測（如 Canny 算法）” 將螺絲區域從背景中分離，提取出待檢測的目標區域（避免背景干擾檢測結果）。
特征提取與分析：量化檢測指標
利用機器視覺算法（如傳統圖像處理算法、深度學習算法），提取螺絲的 “幾何特征”“外觀特征”，并與預設的合格標準對比：
幾何特征：通過 “邊緣擬合”“距離測量” 計算螺絲的關鍵尺寸（如頭部直徑、桿長、螺紋螺距、十字槽深度）；
外觀特征：通過 “缺陷檢測算法（如 Blob 分析、模板匹配）” 識別螺絲表面的缺陷（如劃痕、缺角、螺紋損傷、生銹）；
裝配特征：通過 “計數算法”“位置匹配” 判斷螺絲的裝配狀態（如是否漏裝、是否傾斜、是否擰入到位）。
結果輸出與反饋：分類與報警
系統根據算法分析結果，自動對螺絲進行 “合格 / 不合格” 分類：
合格螺絲：直接流入下一工序（如裝配線、包裝線）；
不合格螺絲：觸發報警（如聲光報警），同時通過機械結構（如氣動推桿）將其剔除至廢料盒；
數據記錄：自動存儲每顆螺絲的檢測數據（如尺寸偏差值、缺陷類型、檢測時間），支持后續追溯（如導出 Excel 報表、對接 MES 生產系統）。