电力信息与通信技术ElectricPowerInformationandCommunicationTechnologyVol.21No.2Feb.2023第21卷第2期2023年2月www.dlxxtx.com基于机器视觉的角钢塔螺母识别定位方法研究胡春华1，宋泽明1，张陵2，万建成1，周威1（1.中国电力科学研究院有限公司，北京市西城区100055；2.国网新疆电力有限公司电力科学研究院，新疆乌鲁木齐830011）ResearchonAngleSteelTowerNutRecognitionandPositioningMethodBasedonMachineVisionInspectionHUChunhua1,SONGZeming1,ZHANGLing2,WANJiancheng1,ZHOUWei1(1.ChinaElectricPowerResearchInstituteCo.,Ltd.,XichengDistrict,Beijing100055,China;2.ElectricPowerResearchInstitute,StateGridXinjiangElectricPowerCo.,Ltd.,Wulumuqi830011,Xinjiang,China)摘要：组塔施工中螺栓紧固工作量巨大，螺栓的紧固性很大程度上决定了整体铁塔的防振动性能以及整体的结构稳定性。为实现输电线路机器人自动紧固角钢塔中螺栓的功能，文章对螺母识别检测技术开展了研究。首先应用YOLOV5对工业相机采集的图像进行初定位，处理螺母子图像；然后，采用Canny边缘检测算法得到螺母边缘；最后，利用霍夫圆检测算法对螺母内圆进行检测，通过局部纹理特征信息进行加权投票，确定螺母内圆区域，并将螺母内圆圆心作为待紧固螺母中心位置。实验结果表明，对于3072×2048pixels的图像，行、列定位误差均可以达到10pixels以内，且本文算法对增加了不同概率密度的椒盐噪声图像中心定位准确度和定位效果依然具有较强的鲁棒性。研究成果能够快速实现对螺母的精确定位，定位精度较高，检测速度快，具有较强的实用性。关键词：YOLOV5；机器视觉；角钢塔；螺母识别；最大熵阈值分割ABSTRACT:Anglesteeltowerconstructionboltsfasteningworkloadishuge,thebolttightnesslargelydeterminestheoverallvibrationperformanceandthewholestabilityofthetower.Torealizethefunctionofthetransmissionlinerobotautomaticfasteningbolts,thispapercarriedoutresearchworkonnutrecognitiondetectiontechnology.Firstly,YOLOV5wasusedforindustrialcameraacquisitionatthebeginningoftheimagepositioningandimageprocessing.Then,theedgeofthenutisobtainedbyusingtheCannyalgorithm.Finally,theHoughcircledetectionalgorithmisusedtodetecttheinnercircleofthenut,bymeansofweightedvoting,theinnercirclepositionisobtained,andthecenterofthecircleisthecen...
