摘要：随着制造业向自动化、数字化和柔性生产方向持续发展，螺丝等标准紧固件的尺寸一致性与批次质量直接影响装配可靠性。传统人工卡尺抽检存在效率低、主观性强、难以形成可追溯质量数据等问题，而高成本专用测量设备又不利于中小型生产场景快速部署。
内容简介
针对上述问题，本文设计并实现了一套基于计算机视觉的螺丝尺寸智能测量系统。系统以 Python、OpenCV 与 PyQt5 为主要开发工具，通过图像采集、灰度转换、高斯滤波、Canny 边缘检测、轮廓提取、最小外接矩形拟合和像素—毫米标定，实现螺丝长度与宽度的非接触式自动测量；同时建立多规格参数库和公差判定机制，实现 M6×25、M8×10、M8×16 等规格的批量质量检测、结果分类、CSV/JSON 数据导出和统计图表生成。系统采用分层模块化架构，将数据采集、图像处理、业务逻辑与用户交互相互解耦，并以后台线程执行批处理任务，以保证图形界面的响应性。
实验结果表明，在给定样本集和 ±1.00 mm 公差条件下，系统能够根据不同目标规格对混合批次样本进行稳定分类：M6×25 规格检测时 25 个样本中合格 10 个、不合格 15 个，不良率 60.0%；M8×10 与 M8×16 规格检测时均为合格 7 个、不合格 18 个，不良率 72.0%。结果表明，该系统能够完成从图像输入、尺寸测量、质量判定到报表输出的完整闭环，具有结构清晰、成本较低、可解释性强和便于扩展的特点，可为标准件视觉测量与小型工业质量检测系统开发提供参考。
文档概述
文档信息
版本：初稿
页数：41页
字数：17261个字
格式：word（可编辑）
图表：12张图、7张表、14个公式
文档目录
第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状 1
1.3 研究内容与目标 2
1.3.1 研究技术路线 3
1.4 论文组织结构 3
第2章 相关理论与技术基础 3
2.1 数字图像与灰度化 4
2.2 Canny 边缘检测 4
2.3 轮廓分析与形态学处理 5
2.4 像素到实际尺寸的标定 5
2.5 公差与质量判定 6
2.6 开发工具与软件框架 6
2.6.1 视觉测量中的不确定度因素 6
2.7 本章小结 7
第3章 螺丝尺寸智能测量系统设计 7
3.1 系统需求分析 7
3.2 系统总体架构设计 8
3.3 系统工作流程设计 9
3.4 功能模块设计 9
3.5 用户界面设计 10
3.5.1 界面交互与人机工程考虑 11
3.6 数据结构与输出设计 12
3.6.1 异常处理与可追溯设计 12
3.7 本章小结 13
第4章 关键算法设计与实现 13
4.1 图像预处理 13
4.2 Canny 边缘与形态学后处理 13
4.3 目标轮廓筛选 13
4.4 最小外接矩形与姿态校正 14
4.5 尺寸标定与误差来源 14
4.5.1 标定操作流程与质量控制 15
4.6 规格匹配与质量判定算法 15
4.7 批量处理与多线程机制 16
4.8 结果可视化与报表生成 16
4.8.1 参数敏感性与调参原则 17
4.8.2 算法复杂度与工程实现 17
4.9 本章小结 18
第5章 系统实现与实验分析 18
5.1 开发环境与系统实现 18
5.2 主界面运行效果 18
5.3 M6×25 规格实验结果 19
5.4 M8×10 规格实验结果 22
5.5 M8×16 规格实验结果 25
5.6 三种规格结果对比 27
5.7 功能与稳定性测试 28
5.7.1 实验数据解释原则 29
5.7.2 实验重复性设计建议 29
5.8 测量误差与系统局限性分析 30
5.8.1 后续精度验证方案 30
5.8.2 工程部署建议 31
5.9 本章小结 31
第6章 总结与展望 31
6.1 研究工作总结 31
6.2 主要特点 32
6.3 系统局限性 32
6.4 未来工作展望 32
6.5 结束语 33
参考文献 33
致谢 34
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项目编号：IP-33-P
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