机器视觉作业基于OpenCV+Python实现机械零件实时边缘破损缺陷检测源代码

机器视觉作业中，结合OpenCV (开源计算机视觉库) 和 Python 进行机械零件实时边缘损坏缺陷检测通常涉及以下几个步骤：

1. **图像采集**：首先，通过摄像头或文件读取获取零件图片。OpenCV 提供了丰富的图像读取函数如`cv2.VideoCapture()`。

2. **预处理**：对图像进行灰度化、去噪、二值化等操作，以便于后续的边缘检测。这可以使用OpenCV的` cv2.cvtColor()`, `cv2.GaussianBlur()` 等函数。

3. **边缘检测**：选择合适的边缘检测算法，如Canny算子（`cv2.Canny()`），找出图像中的边缘轮廓。

4. **特征提取**：对边缘轮廓进行分析，比如计算轮廓的形状、面积、周长等指标，寻找可能的损伤区域。

5. **阈值设置与异常检测**：设定一些规则或阈值，判断哪些部分可能存在缺陷。例如，如果某个区域的边缘断裂或者形状不符合预期，就标记为异常。

6. **实时显示与反馈**：将处理后的结果实时地在屏幕上展示出来，并可能配合报警系统，当检测到可能的问题时发出警告。

由于涉及到代码编写，下面是一个简化的伪代码示例：

import cv2
import numpy as np

def defect_detection(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray, low_threshold, high_threshold)
    
    contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    for contour in contours:
        area = cv2.contourArea(contour)
        if area < min_area or cv2.arcLength(contour, True) > max_perimeter:
            # 可能存在缺陷，进一步分析或标记
            defect_region = cv2.drawContours(image, [contour], -1, (0, 0, 255), 2)

    return image, defect_region

# 使用
cap = cv2.VideoCapture(device_id)  # device_id是你的设备编号
while True:
    ret, frame = cap.read()
    result, defect = defect_detection(frame)
    cv2.imshow('Defect Detection', result)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break