本发明公开了一种基于机器视觉的螺栓松动检测方法，包括：首先通过对获取到的螺栓图像进行几何校正，以区分其是否属于第一类正视角度图像或第二类侧视角度图像。当螺栓校正图像属于第一类正视角度图像时，通过由YOLOv8‑pose和YOLOv8‑detect网络模型组成的目标检测双网络模型，分别检测螺栓图像中的螺栓关键点和预测框，并分别通过螺栓关键点和预测框初步确定螺栓的松动角度，再综合关键点检测结果和预测框检测结果最终确定螺栓松动角度，以提高自动化螺栓松动角度检测的鲁棒性和可靠性。当螺栓校正图像属于第二类侧视角度图像时，通过对螺栓校正图像进行实例分割确定螺栓的剩余螺纹数，并通过螺纹特征线与螺栓松动角度的映射关系确定螺栓松动角度，从而实现不同拍摄角度下的螺栓松动角度检测。