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
系统采用标准参考物校准方法，建立像素与实际长度（厘米）的转换关系，可同时检测多个垫片并自动标注尺寸信息。核心算法包括：高斯滤波降噪、Canny 边缘检测（阈值50-100）、形态学闭操作封闭边缘、最小外接矩形拟合、欧几里德距离计算等。系统还实现了命令行参数配置、日志记录、结果保存等工程化功能。
测试结果表明，系统能够准确识别垫片轮廓并测量其尺寸，在良好光照和清晰图像条件下，测量误差小于 5%。该系统可应用于垫片生产质检、入库检验、智能分拣等场景，具有低成本、高效率、易部署的优势，对提升垫片生产自动化水平具有实际意义。
文档概述
文档信息
版本：初稿
页数：22页
字数：7948个字
格式：word（可编辑）
图表：9张图、4张表、6个公式
文档目录
绪 论 4
1 研究背景与意义 4
2 国内外研究现状 5
3 研究内容与章节安排 5
第一章 系统总体设计 6
1.1 系统功能需求分析 6
1.2 系统总体架构 6
1.3 技术路线与工具选型 7
第二章 图像处理算法研究 8
2.1 图像预处理 8
2.1.1 灰度化处理 8
2.1.2 高斯滤波 8
2.1.3 Canny 边缘检测 9
2.1.4 形态学闭操作 9
2.2 轮廓检测与筛选 9
2.3 参考物体标定 10
2.4 物体尺寸测量与标注 10
第三章 系统实现 11
3.1 开发环境配置 11
3.2 核心模块实现 12
3.3 图形用户界面实现 13
第四章 实验结果与分析 14
4.1 实验环境与样本设置 14
4.2 检测结果展示 15
4.3 精度分析与误差评估 19
结 论 20
参 考 文 献 21
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。
评论(0)