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所以许多工厂希望使用机械臂代替人工进行螺栓的拧取，以降低人力成本、提高时效、增加产值；同时，鉴于大多数生产产地比较容易取得颜料或者油漆，并且油漆成本以及将螺帽刷漆的人工成本相对较低，所以可以将要拧动的螺栓涂刷成特定的颜色。本课题研究的主要内容是，根据拍摄的带有螺栓头部正面的图像，通过螺栓的色彩特性，进行螺栓位置的识别，并进一步进行螺栓中心点的定位，从而方便机械臂对准螺帽位置并进行拧取。
2 螺栓中心识别流程
在开始对于螺帽中心识别的之前，需要将螺栓用油漆涂成设定的颜色。将获取的图片格式转换成 BMP 格式，选择BMP 格式是由于 BMP 图像格式是 Windows 中基本的交换图形、图像数据的标准格式 ，也不进行任何压缩，可以很好地保留图像信息，所以较适合图像处理方向的应用。对于螺栓中心的识别处理主要是在于对于图像的处理与识别，处理过程大致下图所示。
3 螺帽识别的具体处理
3.1 位图
通过程序打开图像后，由于考虑到天气晴天、阴天，阳光直射、斜射等因素对于颜色亮暗、深浅的影响，在 RGB空间进行识别的结果误差较大，所以把 RGB 空间的图像通过处理转换为 HSI 色彩空间图像，减少外部影响误差。通过设定的色调信息，设定螺栓的像素，然后对像素连通域进行分析（通过判断连通域中点是否满足条件来筛序连通域），求取出螺栓像素的中心点坐标，把螺栓中心点位置显示在屏幕上。从而可以实现彩色螺栓中心点的定位。
3.2 RGB 颜色空间转换 HSI 颜色空间
实际情况中，光线、螺栓表面光滑程度、拍摄角度等都会影响到油漆在螺栓上色后的颜色变化。所以，仅仅在 RGB 颜色空间 分析颜色，由于 3 个通道均反应色彩特征，有可能导致螺栓未能成功识别出来，从而识别失败。因此利用 RGB 颜色空间到 HSI 颜色空间的转换模型。RGB 颜色空间与 HSI 颜色空间如图所示。
HSI 颜色空间把图像的颜色信息和亮度信息分开，更符合人类的视觉生理特征，并且各分量相互独立，避免了颜色分量间相互耦合 。HSI 颜色空间中 H 代表色调（Hue），S代表饱和度（Saturation），I 代表亮度（Intensity）。其中色调翻译色彩的本质特性，可以直接使用 H 进行颜色的判断。对于螺帽中心识别的研究首先把图像从 RGB 颜色空间转化为 HSI 颜色空间进行研究。将已知的 R、G、B 分别导入以下公式中，求出所需颜色的 HSI 值。公式如下：
3.3 识别目标区域与灰度化
对于处理后的 HSI图像，根据像素的 H 值进行判断，H 是否满足某个区域，本课题中选择绿色，所以判断边界为(150 ≤ H ≤ 190)。把识别出的所有像素点阵，存为一张新图，方便进行下一步处理，用于连通域的选取。为了方便进行连通域选取，先把图像在 RGB 色彩空间进行灰度化处理。通过采用线性变换法，根据计算公式
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