人工蜂群算法在螺丝内纹偏转角度计算中的应用

姜金华，王 倩，姜景科

(1.上海第二工业大学智能制造与控制工程学院，上海 201209；2.上海大学机电工程与自动化学院，上海 200444)

0 引言

近年来，智能制造以飞跃式的跨度在制造业的各个维度得到了体现。螺丝作为零部件中重要的连接器件，在各类设备中都有广泛的应用。而在拆解设备的过程，如果不能有效地对螺丝进行拆解，则会造成设备的暴力拆解。这将大大降低拆解的效率与废旧材料的回收利用率。

机器视觉在当前的工业应用非常广泛，包括视觉测量、产品分拣、视觉定位等[1-4]。本文中，机器视觉主要应用到拆解流水线的螺丝拆解中，主要用于获取目标测量物的特征点，并对其进行相应的处理转换，从而获得所需的物理量[5-6]。

人工蜂群(artificial colony algorithm，ABC)算法是一种元启发式群体智能优化算法[7]，由土耳其学者 Karaboga 在2005年提出。该算法是一种模拟蜜蜂群体寻找优良蜜源的仿生类智能计算方法[8-9]。人工蜂群算法的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题的寻优结果进行优劣的比较[10-11]。通过蜂群个体在局部的寻优行为，最终在群体中使全局最优值凸显出来，使得整个算法具有较好的全局搜索能力。这是一种广义的邻域搜索算法，有着较快的收敛速度，具有较强的通用性，能够很好地与实际问题相结合，应用方向较为广泛[12]。

1 系统结构设计

基于图像处理的螺丝内纹偏转角度测量的程序设计结构流程如图1所示。

图1 程序设计结构流程图

首先，需要对原始图像进行灰度化、滤波和二值化处理，从而将原始的彩色图像转换为理想的二值化图像。……