摘要：本课程设计针对工业生产中垫片尺寸检测的实际需求，开发了一个基于计算机视觉技术的垫片尺寸自动检测系统。系统采用 Python 语言和 OpenCV 图像处理库，通过图像预处理、Canny 边缘检测、形态学操作和轮廓提取等算法，实现对垫片外径、内径等关键尺寸的非接触式自动测量。
内容简介
随着智能制造与工业自动化的快速发展，零件尺寸的快速、精确、非接触测量成为产品质量控制的重要环节。传统的接触式测量手段如游标卡尺、千分尺等存在效率低、依赖人工、易产生主观误差以及可能划伤工件表面等问题，难以满足现代生产线对检测效率与一致性的要求。本课程设计以圆形垫片为典型检测对象，设计并实现了一套基于计算机视觉的零件尺寸自动测量系统。系统以 Python 与 OpenCV 为核心，依次完成图像灰度化、高斯滤波降噪、Canny 边缘检测、形态学闭运算、轮廓提取与筛选等图像处理流程，并通过在视场中放置已知尺寸的参考物完成像素与实际长度的比例标定，进而利用最小外接矩形计算垫片的实际宽度与高度。在此基础上，系统采用 PyQt5 设计了图形用户界面，提供图像选择、参数设置、检测控制、多线程处理、结果显示与保存等功能，提升了系统的易用性与交互体验。实验结果表明，本系统能够稳定地完成圆形垫片的轮廓识别与尺寸测量，标注结果直观、操作流程简洁，验证了基于机器视觉的非接触尺寸测量方法的可行性与有效性。
文档概述
文档信息
版本：初稿
页数：29页
字数：12438个字
格式：word（可编辑）
图表：9张图、6张表、13个公式
文档目录
第1章 绪 论 5
1.1 课题研究背景 5
1.2 课题研究意义 6
1.3 国内外研究现状 6
1.4 课程设计主要内容 7
1.5 本章小结 7
第2章 系统需求分析与总体设计 8
2.1 系统功能需求分析 8
2.2 系统性能需求分析 8
2.3 系统总体架构设计 9
2.4 系统工作流程设计 9
2.5 本章小结 10
第3章 图像处理与尺寸测量算法设计 12
3.1 图像灰度化处理 12
3.2 图像滤波降噪处理 12
3.3 Canny边缘检测算法 12
3.4 形态学闭运算处理 13
3.5 垫片轮廓提取与筛选 13
3.6 参考物比例标定方法 14
3.7 垫片尺寸计算方法 15
3.8 本章小结 16
第4章 系统功能模块实现 17
4.1 开发环境介绍 17
4.2 图像加载模块实现 17
4.3 图像预处理模块实现 17
4.4 轮廓检测模块实现 18
4.5 尺寸测量模块实现 18
4.6 结果标注模块实现 18
4.7 命令行检测模块实现 18
4.8 本章小结 19
第5章 图形用户界面设计与系统测试 20
5.1 GUI界面总体设计 20
5.2 图像选择与加载功能实现 20
5.3 参数设置功能实现 21
5.4 检测控制功能实现 21
5.5 多线程检测功能实现 21
5.6 检测结果显示与保存 21
5.7 系统测试方案 23
5.8 测试结果分析 24
5.9 本章小结 24
第6章 总结与展望 25
6.1 课程设计总结 25
6.2 系统优点分析 25
6.3 系统不足分析 25
6.4 后续改进方向 25
6.5 本章小结 26
附录A 系统运行环境 27
附录B 主要程序文件说明 27
附录C 核心算法流程 27
附录D 关键公式 28
附录E 系统运行步骤 28
附录F 部分核心代码说明 28
附录G 测试图像与结果说明 29
配套项目
作者联系
作者信息
原创作者：bob（可提供二次开发有偿修改服务）
项目编号：IP-2-Doc
原创声明：本项目为原创作品
联系方式
开源协议
本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。
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