求螺纹孔内底部和侧面的异物检测算法或者思路

Question

求螺纹孔内底部和侧面的异物检测算法或者思路，比如铁屑、铁丝、残胶等等，怎么识别？用目标识别识别不了，铁丝和背景螺纹一个银色的颜色，有没有其他方案和思路

Answer 1

针对螺纹孔内异物（铁屑、铁丝、残胶）的检测，可采用以下思路（结合 Python+OpenCV 实现）：
一、图像预处理
光源优化：采用同轴光 / 环形光，减少螺纹纹理的反光干扰，突出异物轮廓；
图像增强：
用cv2.GaussianBlur()去噪，消除螺纹纹理的细节干扰；
用cv2.equalizeHist()增强对比度，区分异物与背景。
二、异物检测核心方法

1. 基于纹理差异（针对铁屑 / 铁丝）
   螺纹纹理具有周期性，异物会破坏周期性：
   用cv2.Sobel()提取边缘，得到边缘图；
   对边缘图做傅里叶变换（cv2.dft()），螺纹的周期性会在频域呈现规律峰值，异物会导致峰值异常；
   对频域异常区域逆变换，定位异物位置。
2. 基于形态学特征（针对残胶）
   残胶通常是无规则的团块，螺纹是规则纹理：
   用形态学开运算（cv2.morphologyEx()） 去除小噪声，保留大尺寸异物；
   用cv2.findContours()提取连通域，计算连通域的圆度、长宽比：
   螺纹区域的连通域形状规则（圆度接近 1，长宽比稳定）；
   异物连通域形状不规则，圆度 / 长宽比偏离阈值。
3. 基于深度信息（若有 3D 相机）
   螺纹表面是规则的螺旋面，异物会导致深度突变：
   用深度相机获取螺纹孔的点云数据；
   拟合螺纹的螺旋面模型，计算实际点云与模型的偏差，偏差超过阈值的区域判定为异物。
   三、后处理
   用ROI 区域限制：仅检测螺纹孔的底部和侧面区域，排除无关背景；
   用阈值筛选：对检测到的疑似区域，结合面积、形状等特征过滤误检。
   四、补充方案
   若视觉检测效果有限，可结合激光位移传感器：通过扫描螺纹孔内壁，检测表面粗糙度的突变（异物会导致粗糙度异常）。