一种六面体网格划分的螺栓及螺母有限元参数化建模方法与流程

1.本发明属于螺栓有限元建模技术领域，尤其涉及一种六面体网格划分的螺栓及螺母有限元参数化建模方法。


背景技术：

2.目前，模型是力学通向工程的桥梁，为解决螺栓连接结构的建模问题。建立有限元模型的过程称为有限元建模，它是整个有限元分析过程的关键，模型合理与否将直接影响计算结果的精度、计算时间的长短、存储容量的大小以及计算过程能否完成。
3.现有技术一，cn202111140251.6一种螺栓实体网格建模与加载方法，本发明属于螺栓网格建模技术领域，具体涉及一种螺栓实体网格建模与加载方法；采用四面体网格划分螺栓有限元模型，创建约束点变速器壳体部分节点的rigid连接单元，并施加约束；应用tcl语言自动区分螺栓型号并施加螺栓预紧力：按实际工况载荷在变速器壳体总成上的相应加载点处施加载荷；通过hypermesh软件导出步骤一至步骤四的计算文件，用于变速器壳体总成的仿真分析。
4.现有技术二，cn201711432021.0一种螺栓连接结构的有限元建模系统及方法，本发明公开一种螺栓连接结构的有限元建模系统及方法，包括：cad模型处理模块、有限元网格划分模块、接触模型创建模块、螺栓单元创建模块、刚性单元创建模块、预紧单元创建模块。
5.通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有的螺栓有限元建模存在求解速度慢，计算精度低，收敛速度慢，导致螺栓有限元建模参数不准确。


技术实现要素：

6.针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种六面体网格划分的螺栓及螺母有限元参数化建模方法。
7.本发明是这样实现的，一种六面体网格划分的螺栓及螺母有限元参数化建模方法，包括：
8.输入获取的螺栓及螺母的特征参数的图像，对螺栓及螺母的螺纹区域进行有限元建模；在hypermesh中将两条新建圆线的周向上分别均匀排布64个节点；
9.复制螺栓的螺纹区单截面节点，将每份螺纹区单截面节点沿螺栓轴线方向以递增步长平移，生成带有编号的节点的坐标矩阵，单截面节点自下而上，逐对相对逆时针旋转；构建整个螺栓和螺母模型节点坐标矩阵；
10.对螺栓及螺母无螺纹区域进行有限元建模，得到螺栓及螺母无螺纹区域的节点及单元文件。
11.进一步，螺栓及螺母的特征参数；螺栓的特征参数为：螺栓公称直径、螺栓头部厚度、螺栓杆部长度、螺纹部分长度和螺栓头部直径；螺母的特征参数为：螺纹公称直径、公称半径、螺母的直径和厚度，获取螺栓及螺母的特征参数图像。
12.进一步，根据螺纹线距离表达式均匀取点，再以样条线连接作出螺纹轮廓线，分别在轮廓线内侧和轮廓线外侧内建立两条圆线且使其与螺纹轮廓线的最小距离相同。
13.进一步，对应将螺纹轮廓线在周向上均分成了64份，划分出壳单元网格；轴向上在表征螺纹最小特征尺寸的牙顶上划分2层网格，则一个螺距内轴向网格分布为16层，相邻层间夹角为22.5
°
。
14.进一步，通过建立起无螺纹螺栓有限元网格模型，将有限元网格模型分析得到应力云图，利用opengl进行重构；通过对螺纹处网格进行节点移动获得螺栓的螺纹；
15.螺栓及螺母节点坐标按照有限元软件中八节点六面体单元节点连接次序规则，连接相邻两层的节点，构建相应的单元编号坐标矩阵；
16.将得到的节点坐标及单元编号矩阵导出。
17.进一步，获取螺栓及螺母的特征参数图像具体包括以下步骤：
18.通过计算机仿真系统实测获得多组螺栓及螺母的特征参数图像，将螺栓及螺母的特征参数图像转换成为正弦域图像并作为高分辨率正弦域特征参数图像，再通过下采样得到对应的低分辨率正弦域特征参数图像；
19.利用计算机仿真系统的数字图像处理中的超分辨率重建方法采集到的高分辨率正弦域特征参数图像和低分辨率正弦域特征参数图像为训练样本集，提取先验信息；对应实际待测样品进行扫描获得对应的投影数据，并转化到正弦域，得到待测样品的正弦域特征参数图像；
20.将待测样品的正弦域特征参数图像作为低分辨特征参数图像，利用得到的先验信息重建出待测样品的正弦域特征参数图像对应的正弦域特征参数图像；通过滤波反投影算法对正弦域特征参数图像进行重建，得到超分辨率重建图像。
21.进一步，超分辨率重建方法包括：
22.获取待处理的高分辨率正弦域特征参数图像和低分辨率正弦域特征参数图像；
23.对所述待处理高分辨率正弦域特征参数图像和低分辨率正弦域特征参数图像进行图像分割处理，得到目标区域和背景区域；其中，所述目标区域为所述待处理高分辨率正弦域特征参数图像和低分辨率正弦域特征参数图像中的目标所在的区域，所述背景区域为所述待处理高分辨率正弦域特征参数图像和低分辨率正弦域特征参数图像中除所述目标区域之外的区域；
24.基于所述目标区域和所述背景区域生成分割蒙版；其中，所述分割蒙版包括掩盖区域和未掩盖区域，所述掩盖区域对应所述背景区域，所述未掩盖区域对应所述目标区域；
25.对所述待处理高分辨率正弦域特征参数图像和低分辨率正弦域特征参数图像进行第一超分辨率重建处理，得到第一超分辨率重建的高分辨率正弦域特征参数图像和低分辨率正弦域特征参数图像；对所述待处理图像进行第二超分辨率重建处理，得到第二超分辨率重建的高分辨率正弦域特征参数图像和低分辨率正弦域特征参数图像；
26.根据所述分割蒙版、所述第一超分辨率重建的高分辨率正弦域特征参数图像和低分辨率正弦域特征参数图像和所述第二超分辨率重建的高分辨率正弦域特征参数图像和低分辨率正弦域特征参数图像，得到所述待处理的高分辨率正弦域特征参数图像和低分辨率正弦域特征参数图像的超分辨率重建图像。
27.进一步，对螺栓及螺母无螺纹区域进行有限元建模包括：
28.焊接螺母与螺栓装配的建模，焊接螺母内无螺纹的区域的所有节点用刚性单元抓取，生成第一刚性单元，将第一刚性单元的质心点连接所述一维梁单元的一端，再用刚性单元将母材表面上被螺栓的螺帽压紧的范围内的节点抓取，生成第二刚性单元，将第二刚性单元的质心连接所述一维梁单元的另一端；
29.设置螺栓预紧力，利用有限元分析，按照螺栓等级在所述一维梁单元上设置预紧力；
30.将所建立的模型移入疲劳有限元计算模型中，通过有限元程序的仿真，得到有限元焊接螺母的受力模式。
31.进一步，设置螺栓预紧力，利用有限元分析具体包括：
32.定义一个或多个螺栓，每一个螺栓都作为有限元分析中有限元分析模型中的梁单元；
33.利用非线性有限元求解器求解，获得螺栓与螺母接触过程中的位移曲线和应力曲线；
34.占据有限元分析内预紧力对比位移曲线和应力曲线的解法周期中执行准静态分析；
35.根据强度评价准则，输出准静态分析的结果：预紧力结果的定义和输出，在场输出设定中勾选cforce和cstatus选项，其他默认设定保持不变；在abaqus的后处理模块中，输出螺栓轴向的预紧力、接触压力、应力和塑性变形结果。
36.进一步，所述将有限元网格模型分析无螺纹螺栓得到应力云图利用opengl进行重构包括：
37.读取从有限元网格模型所导出的节点数据，节点数据中给出了每一个节点所对应的应力应变值，读取的文件为rpt文件；选用标量绘制法进行云图的绘制；
38.读取后的文件先获取标量的最大值和最小值，通过两个最值建立颜色查找表；颜色值选用rgb模式，颜色查找表使用与abaqus所用颜色查找表较为一致的short rainbow算法；short rainbow算法以最小标量值作为蓝色，最大标量值作为红色；
39.运用short rainbow算法建立标量值与颜色即rgb值的对应关系；对于任一标量值，根据其大小对照颜色查找表转换为rgb颜色；获取节点三维信息和对应的场量值，进行填充，直到所有的网格均被填充完毕，完成标量云图可视化；
40.在将三维标量转化成颜色对照表中对应的颜色后，调用opengl相关函数，使用lagrange线性插值的方式完成云图填充绘制；选择调用函数glcolor3f(r,g,b)对每一个点设置颜色，glcolor3f所用rgb值的范围为0到1之间的浮点数。
41.结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明采用空间网格分布的精准控制，对于内存的利用效率是所有网格类型中最高的，求解速度通常也更快；当网格方向能够沿着流动方向布置的时候，计算精度更高，收敛速度也更快。本发明采用的六面体网格一般比四面体网格质量高，对网格要求比较高的情况，计算比四面体更容易收敛；六面体和四面体，同样网格尺寸，数量少很多，计算需要的时间短一些六面体网格方向更能迎合流场方向，如边界层的地方，六面体网格比四面体网格离散误差要小。
42.本发明对螺栓及螺母进行有限元建模，根据螺纹线距离表达式均匀取点，再以样条线连接作出螺纹轮廓线，保证所建螺纹网格周向单元均匀分布、质量更优且减少后续操
作步骤。
43.本发明基于有限元建模方法和有限元计算方程形成的基本理论，对螺栓连接结构的力学特性进行推导，验证了基于有限元的螺栓连接参数化建模理论与方法的有效性和准确性。
44.本发明能够提高螺栓及螺母的特征参数图像的分辨率，以螺栓及螺母的特征参数图像的峰值信噪比为依据，能够明显的提升螺栓及螺母的特征参数图像效果，有利于提高螺栓及螺母的特征参数的准确率，为对螺栓及螺母的螺纹区域进行有限元建模提供了准确的数据，六面体网格划分的螺栓及螺母有限元参数化建模奠定了基础。
45.本发明对待处理的高分辨率正弦域特征参数图像和低分辨率正弦域特征参数图像的不同性质的区域进行了不同的超分辨率处理，对待处理的高分辨率正弦域特征参数图像和低分辨率正弦域特征参数图像的目标区域保留目标的细节，而对待处理的高分辨率正弦域特征参数图像和低分辨率正弦域特征参数图像的背景区域而言，修复计算过程中产生的马赛克和毛刺等噪声，可以提高得到的高分辨率图像的视觉效果。有助于提高螺栓及螺母的特征参数图像的分辨率，以螺栓及螺母的特征参数图像的峰值信噪比为依据，能够明显的提升螺栓及螺母的特征参数图像效果，有利于提高螺栓及螺母的特征参数的准确率。
46.本发明基于abaqus的草绘功能快速建立评价螺栓强度的有限元分析模型，可快速建立螺栓的强度分析模型，避免了不同软件间的模型相互导入时，因几何边界和属性参数的丢失而造成的误差，具有准确性高和针对性强的优点。本发明获得螺栓与螺母接触过程中的位移曲线和应力曲线，更符合实际情况的同时没有增加模型复杂程度，计算结果会更加的与实际情况相符合；完全避免了需要重复确定轴向应变或者位移以得到期望的预紧力。
附图说明
47.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对本技术实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。
48.图1是本发明实施例提供的六面体网格划分的螺栓及螺母有限元参数化建模方法流程图。
49.图2是本发明实施例提供的获取螺栓及螺母的特征参数图像的流程图。
50.图3是本发明实施例提供的超分辨率重建方法的流程图。
51.图4是本发明实施例提供的设置螺栓预紧力，利用有限元分析的流程图。
52.图5是本发明实施例提供的螺栓的六面体网络模型示意图。
53.图6是本发明实施例提供的螺母的六面体网络模型示意图。
具体实施方式
54.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
55.针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种六面体网格划分的螺栓及螺母有限元参数化建模方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。
56.实施例1：
57.如图1所示，本发明实施例提供的六面体网格划分的螺栓及螺母有限元参数化建模方法包括以下步骤：
58.s101：输入获取的螺栓及螺母的特征参数的图像，对螺栓及螺母的螺纹区域进行有限元建模；在hypermesh中将两条新建圆线的周向上分别均匀排布64个节点；
59.s102：复制螺栓的螺纹区单截面节点，将每份螺纹区单截面节点沿螺栓轴线方向以递增步长平移，生成带有编号的节点的坐标矩阵，单截面节点自下而上，逐对相对逆时针旋转；构建整个螺栓和螺母模型节点坐标矩阵；
60.s103：对螺栓及螺母无螺纹区域进行有限元建模，得到螺栓及螺母无螺纹区域的节点及单元文件。
61.本发明实施例提供的六面体网格划分的螺栓及螺母有限元参数化建模方法具体包括以下步骤：
62.第一步，确定螺栓及螺母的特征参数；螺栓的特征参数为：螺栓公称直径、螺栓头部厚度、螺栓杆部长度、螺纹部分长度和螺栓头部直径；螺母的特征参数为：螺纹公称直径、公称半径、螺母的直径和厚度，获取螺栓及螺母的特征参数图像；
63.第二步，输入获取的螺栓及螺母的特征参数图像，对螺栓及螺母的螺纹区域进行有限元建模，根据螺纹线距离表达式均匀取点，再以样条线连接作出螺纹轮廓线，分别在轮廓线内侧和轮廓线外侧内建立两条圆线且使其与螺纹轮廓线的最小距离相同；
64.第三步，在hypermesh中将两条新建圆线的周向上分别均匀排布64个节点，对应将螺纹轮廓线在周向上均分成了64份，划分出壳单元网格；轴向上在表征螺纹最小特征尺寸的牙顶上划分2层网格，则一个螺距内轴向网格分布为16层，相邻层间夹角为22.5
°
；
65.第四步，复制螺栓的螺纹区单截面节点，将每份螺纹区单截面节点沿螺栓轴线方向以递增步长平移，并按照逆时针依次进行编号，生成带有编号的节点的坐标矩阵，单截面节点自下而上，逐对相对逆时针旋转；构建整个螺栓和螺母模型节点坐标矩阵；
66.第五步，对螺栓及螺母无螺纹区域进行有限元建模，采用有限元软件进行处理，得到螺栓及螺母无螺纹区域的结构的节点及单元文件；
67.第六步，通过第五步建立起无螺纹螺栓有限元网格模型，将有限元网格模型分析得到应力云图，利用opengl进行重构；通过对螺纹处网格进行节点移动获得螺栓的螺纹；
68.第七步，螺栓及螺母节点坐标按照有限元软件中八节点六面体单元节点连接次序规则，连接相邻两层的节点，构建相应的单元编号坐标矩阵；
69.第八步，将第四步和第五步得到的节点坐标及单元编号矩阵导出。
70.本发明采用空间网格分布的精准控制，对于内存的利用效率是所有网格类型中最高的，求解速度通常也更快；当网格方向能够沿着流动方向布置的时候，计算精度更高，收敛速度也更快。本发明采用的六面体网格一般比四面体网格质量高，对网格要求比较高的情况，计算比四面体更容易收敛；六面体和四面体，同样网格尺寸，数量少很多，计算需要的时间短一些六面体网格方向更能迎合流场方向，如边界层的地方，六面体网格比四面体网格离散误差要小。
71.本发明对螺栓及螺母进行有限元建模，根据螺纹线距离表达式均匀取点，再以样条线连接作出螺纹轮廓线，保证所建螺纹网格周向单元均匀分布、质量更优且减少后续操作步骤。
72.本发明基于有限元建模方法和有限元计算方程形成的基本理论，对螺栓连接结构的力学特性进行推导，验证了基于有限元的螺栓连接参数化建模理论与方法的有效性和准确性。本发明建立的螺栓的六面体网络模型如图5所示；螺母的六面体网络模型如图6所示。
73.实施例2：
74.在实施例1的基础上，本发明实施例提供的获取螺栓及螺母的特征参数图像具体包括以下步骤：
75.s201：通过计算机仿真系统实测获得多组螺栓及螺母的特征参数图像，将螺栓及螺母的特征参数图像转换成为正弦域图像并作为高分辨率正弦域特征参数图像，再通过下采样得到对应的低分辨率正弦域特征参数图像；
76.s202：利用计算机仿真系统的数字图像处理中的超分辨率重建方法采集到的高分辨率正弦域特征参数图像和低分辨率正弦域特征参数图像为训练样本集，提取先验信息；对应实际待测样品进行扫描获得对应的投影数据，并转化到正弦域，得到待测样品的正弦域特征参数图像；
77.s203：将待测样品的正弦域特征参数图像作为低分辨特征参数图像，利用得到的先验信息重建出待测样品的正弦域特征参数图像对应的正弦域特征参数图像；通过滤波反投影算法对正弦域特征参数图像进行重建，得到超分辨率重建图像。
78.本发明能够提高螺栓及螺母的特征参数图像的分辨率，以螺栓及螺母的特征参数图像的峰值信噪比为依据，能够明显的提升螺栓及螺母的特征参数图像效果，有利于提高螺栓及螺母的特征参数的准确率，为对螺栓及螺母的螺纹区域进行有限元建模提供了准确的数据，六面体网格划分的螺栓及螺母有限元参数化建模奠定了基础。
79.实施例3：
80.在实施例2的基础上，本发明实施例提供的超分辨率重建方法包括：
81.s301：获取待处理的高分辨率正弦域特征参数图像和低分辨率正弦域特征参数图像；
82.s302：对所述待处理高分辨率正弦域特征参数图像和低分辨率正弦域特征参数图像进行图像分割处理，得到目标区域和背景区域；其中，所述目标区域为所述待处理高分辨率正弦域特征参数图像和低分辨率正弦域特征参数图像中的目标所在的区域，所述背景区域为所述待处理高分辨率正弦域特征参数图像和低分辨率正弦域特征参数图像中除所述目标区域之外的区域；
83.s303：基于所述目标区域和所述背景区域生成分割蒙版；其中，所述分割蒙版包括掩盖区域和未掩盖区域，所述掩盖区域对应所述背景区域，所述未掩盖区域对应所述目标区域；
84.s304：对所述待处理高分辨率正弦域特征参数图像和低分辨率正弦域特征参数图像进行第一超分辨率重建处理，得到第一超分辨率重建的高分辨率正弦域特征参数图像和低分辨率正弦域特征参数图像；对所述待处理图像进行第二超分辨率重建处理，得到第二超分辨率重建的高分辨率正弦域特征参数图像和低分辨率正弦域特征参数图像；
85.s305：根据所述分割蒙版、所述第一超分辨率重建的高分辨率正弦域特征参数图像和低分辨率正弦域特征参数图像和所述第二超分辨率重建的高分辨率正弦域特征参数图像和低分辨率正弦域特征参数图像，得到所述待处理的高分辨率正弦域特征参数图像和低分辨率正弦域特征参数图像的超分辨率重建图像。
86.本发明对待处理的高分辨率正弦域特征参数图像和低分辨率正弦域特征参数图像的不同性质的区域进行了不同的超分辨率处理，对待处理的高分辨率正弦域特征参数图像和低分辨率正弦域特征参数图像的目标区域保留目标的细节，而对待处理的高分辨率正弦域特征参数图像和低分辨率正弦域特征参数图像的背景区域而言，修复计算过程中产生的马赛克和毛刺等噪声，可以提高得到的高分辨率图像的视觉效果。有助于提高螺栓及螺母的特征参数图像的分辨率，以螺栓及螺母的特征参数图像的峰值信噪比为依据，能够明显的提升螺栓及螺母的特征参数图像效果，有利于提高螺栓及螺母的特征参数的准确率。
87.实施例4：
88.在实施例1的基础上，本发明实施例提供的对螺栓及螺母无螺纹区域进行有限元建模包括：
89.焊接螺母与螺栓装配的建模，焊接螺母内无螺纹的区域的所有节点用刚性单元抓取，生成第一刚性单元，将第一刚性单元的质心点连接所述一维梁单元的一端，再用刚性单元将母材表面上被螺栓的螺帽压紧的范围内的节点抓取，生成第二刚性单元，将第二刚性单元的质心连接所述一维梁单元的另一端；
90.设置螺栓预紧力，利用有限元分析，按照螺栓等级在所述一维梁单元上设置预紧力；
91.将所建立的模型移入疲劳有限元计算模型中，通过有限元程序的仿真，得到有限元焊接螺母的受力模式；
92.本发明的对螺栓及螺母无螺纹区域进行有限元建模能够准确模拟螺母与螺栓在疲劳仿真中的变形行为，能够快速获取螺栓及螺母的工作状态，此方法快速有效，同时有利于建立了准确的螺栓及螺母无螺纹区域有限元模型，为得到螺栓及螺母无螺纹区域的结构的节点及单元文件奠定了准确的基础，能够使得螺栓及螺母无螺纹区域有限元模型建立更加具有经济价值和社会价值。
93.实施例5：
94.在实施例4的基础上，本发明实施例提供的设置螺栓预紧力，利用有限元分析具体包括：
95.s401：定义一个或多个螺栓，每一个螺栓都作为有限元分析中有限元分析模型中的梁单元；
96.s402：利用非线性有限元求解器求解，获得螺栓与螺母接触过程中的位移曲线和应力曲线；
97.s403：占据有限元分析内预紧力对比位移曲线和应力曲线的解法周期中执行准静态分析；
98.s404：根据强度评价准则，输出准静态分析的结果：预紧力结果的定义和输出，在场输出设定中勾选cforce和cstatus选项，其他默认设定保持不变；在abaqus的后处理模块中，输出螺栓轴向的预紧力、接触压力、应力和塑性变形结果。
99.本发明基于abaqus的草绘功能快速建立评价螺栓强度的有限元分析模型，可快速建立螺栓的强度分析模型，避免了不同软件间的模型相互导入时，因几何边界和属性参数的丢失而造成的误差，具有准确性高和针对性强的优点。本发明获得螺栓与螺母接触过程中的位移曲线和应力曲线，更符合实际情况的同时没有增加模型复杂程度，计算结果会更加的与实际情况相符合；完全避免了需要重复确定轴向应变或者位移以得到期望的预紧力。
100.实施例6：
101.在实施例1的基础上，本发明实施例提供的通过第五步建立起无螺纹螺栓有限元网格模型，将有限元网格模型分析无螺纹螺栓得到应力云图利用opengl进行重构，通过对螺纹处网格进行节点移动获得螺纹的螺栓；
102.所述将有限元网格模型分析无螺纹螺栓得到应力云图利用opengl进行重构包括：
103.读取从有限元网格模型所导出的节点数据，节点数据中给出了每一个节点所对应的应力应变值，读取的文件为rpt文件；选用标量绘制法进行云图的绘制；
104.读取后的文件先获取标量的最大值和最小值，通过两个最值建立颜色查找表；颜色值选用rgb模式，颜色查找表使用与abaqus所用颜色查找表较为一致的short rainbow算法；short rainbow算法以最小标量值作为蓝色，最大标量值作为红色；
105.运用short rainbow算法建立标量值与颜色即rgb值的对应关系；对于任一标量值，根据其大小对照颜色查找表转换为rgb颜色；获取节点三维信息和对应的场量值，进行填充，直到所有的网格均被填充完毕，完成标量云图可视化；
106.在将三维标量转化成颜色对照表中对应的颜色后，调用opengl相关函数，使用lagrange线性插值的方式完成云图填充绘制；选择调用函数glcolor3f(r,g,b)对每一个点设置颜色，glcolor3f所用rgb值的范围为0到1之间的浮点数。
107.本发明通过opengl进行螺栓的云图构造，能够有效识别无螺纹螺栓的相关结构，利于有限元网格模型对无螺纹螺栓分析，得到的云图更为平滑，通过对螺纹处网格进行节点移动获得螺纹的螺栓；实现了螺栓的三维可视化效果，对螺栓的相关结构能够有效的识别，对其有限元参数化建模提供了参考，而且提高了螺栓的结构的识别性。
108.实施例7
109.在实施例1的基础上，本发明实施例提供的计算机仿真系统实测获得多组螺栓及螺母的特征参数图像的位置校准方法包括：图像处理终端的坐标系由ck和cd表示，其中k，d＝1，2，3，1，2，3分别代表左、中和右图像处理终端，并且图像处理终端的位置关系用以下公式表示：
110.ck＝r
ckdcd
+t
ckd
；
111.其中，r
ckd
表示从d图像处理终端到k的旋转变换图像处理终端，t
ckd
表示从d图像处理终端到k图像处理终端的转换；
112.图像处理终端之间的位置变换通过以下变换获得：
[0113][0114][0115]
选择中间值作为初始值r
ckd
和t
ckd
，levenberg-marquard算法用于迭代查找最小
值，优化方程如下：
[0116]
(r
ckd
,t
ckd
)＝min(j1+j2+j3)
[0117][0118][0119][0120]
式中：t表示坐标系原点在图像处理终端坐标系中的坐标值；r代表旋转矩阵坐标系到图像处理终端坐标系；是焦距；m是螺栓及螺母的特征参数图像区域的数目，n是每个区域中的像素数；m是像素矩阵；j1,j2,j3分别是左、中、右三个图像处理终端的最小校准误差。
[0121]
本发明可以有效解决复杂环境下的螺栓及螺母的特征参数图像的识别问题。使用图像处理终端截取了多幅螺栓及螺母的特征参数图像，进行了误差计算。在x和y方向上的平均识别误差显著降低，可用于复杂环境下的螺栓及螺母的特征参数图像的高精度识别。
[0122]
应当注意，本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、cd或dvd-rom的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。
[0123]
以上所述，仅为本发明较优的具体的实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。