视觉检测在螺栓与铆钉故障诊断中的应用进展

随着机器视觉技术的飞速发展，越来越多的图像处理和深度学习技术被应用到螺栓 / 铆钉故障检测中 。然而，螺栓 / 铆钉在图像中占比较小，背景信息多且复杂，使用传统图像处理和深度学习方法既难以滤除大量背景信息，也难以提取有效特征。基于视觉的螺栓 / 铆钉故障自动检测，依然面临着诸多严峻的挑战。

（一）尺寸比例难题

在视觉检测中，螺栓 / 铆钉及其故障在整幅图像中所占的比例通常极小，往往不足整幅图像面积的 1% 。以无人机拍摄的输电线路巡检图像为例，图像中可能包含大片的天空、杆塔、导线等背景元素，而螺栓 / 铆钉只是其中微小的一部分，它们的故障特征，如细微的裂纹、松动的螺母等，在图像中更是难以察觉。这种极小的尺寸比例，使得在图像中准确地定位和识别螺栓 / 铆钉及其故障变得极为困难，难以获取足够的特征对其进行故障识别，很容易造成漏检或误判。

（二）多变的成像条件

成像条件的变化，对螺栓 / 铆钉故障检测的准确率有着显著的影响。光照强度的变化是一个重要因素，在强光照射下，螺栓 / 铆钉表面可能会出现反光，导致部分细节信息丢失；而在弱光环境中，图像的对比度降低，噪声增加，故障特征难以分辨。拍摄角度的不同也会使螺栓 / 铆钉在图像中的形状、大小和外观发生变化，从不同角度拍摄的螺栓，其头部和螺纹部分的可见程度和形状都会有所差异，这给基于固定模板匹配的检测方法带来了很大的困难。此外，拍摄距离的远近会导致螺栓 / 铆钉在图像中的分辨率不同，距离较远时，图像中的螺栓 / 铆钉会变得模糊，细节特征难以提取 。这些成像条件的不确定性，使得故障检测的准确率难以保证。

（三）数据困境

目前，用于螺栓 / 铆钉识别的公开数据集十分缺乏，这主要是因为螺栓 / 铆钉在不同的应用场景中，其类型、规格、安装方式以及所处的环境都存在很大差异，难以建立一个通用的、具有代表性的数据集。而且，获取大量包含各种故障类型的样本图像也面临诸多困难，一方面，故障样本的产生需要特定的条件和时间，例如螺栓的疲劳断裂需要经过长时间的交变载荷作用才能出现；另一方面，采集高质量的故障样本图像需要专业的设备和技术，并且要保证图像的标注准确无误，这都增加了样本获取的成本和难度。由于样本数量有限，在模型训练过程中容易出现过拟合现象，导致模型在实际应用中的泛化能力较差，无法准确地检测出各种不同情况下的螺栓 / 铆钉故障。

（四）传统方法的局限

传统的图像处理方法，在螺栓 / 铆钉故障检测中存在一定的局限性。这些方法通常是基于特定的图像特征和算法，针对特定的图像有较好的检测结果，但鲁棒性和泛化能力较差。当图像中的螺栓 / 铆钉出现成像条件变化、背景复杂等情况时，传统方法很难适应，容易出现误检或漏检的情况。例如，基于边缘检测的方法在检测螺栓的轮廓时，如果图像中存在噪声或其他干扰因素，可能会导致边缘提取不准确，从而影响对螺栓状态的判断；基于模板匹配的方法，对于形状和尺寸发生变化的螺栓 / 铆钉，匹配效果会大打折扣。 这些方法在面对复杂多变的实际检测场景时，往往难以满足准确、高效检测的要求。

（五）主流模型的短板

Faster R-CNN、SSD、YOLO 等主流的目标检测网络模型，虽然在一般目标检测任务中取得了较好的效果，但在螺栓 / 铆钉这种小目标检测上，仍然存在明显的短板。由于螺栓 / 铆钉在图像中尺寸较小，其特征在经过多层卷积和下采样后，很容易被弱化或丢失，导致模型难以准确地检测到这些小目标。在实际应用中，将这些深度学习算法用于螺栓 / 铆钉识别及故障检测任务时，容易出现漏检或误判的情况。例如，在一些复杂背景下的输电线路图像中，模型可能会将小尺寸的螺栓 / 铆钉误判为噪声点，或者漏检一些微小的故障特征。为了提高小目标检测的性能，需要对这些主流模型进行改进，或者探索新的检测方法。