利用Python编程，使用OpenCV库，获取各工件轮廓并绘制在原图中，识别出工件形状类型：三角形、正方形和平行四边形。

在Python中利用OpenCV库处理工件轮廓并识别形状，首先你需要读取图片，然后进行二值化、边缘检测，接着找出轮廓，最后通过计算轮廓的几何特性来判断形状。以下是一个基本步骤的示例代码：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

def get_shape_type(cnt):
    peri = cv2.arcLength(cnt, True)
    approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.04 * peri, True)
    
    if len(approx) == 3:
        return "三角形"
    elif len(approx) == 4 and cv2.isContourConvex(approx):
        # 检查是否为正方形，正方形四个顶点的距离应该相等
        sides = [cv2.norm(approx[i] - approx[(i + 1) % 4]) for i in range(4)]
        if abs(max(sides) - min(sides)) < 1e-6:
            return "正方形"
    elif len(approx) == 4 and not cv2.isContourConvex(approx):  # 平行四边形
        return "平行四边形"
    else:
        return "未知形状"

# 读取图片
img = cv2.imread('your_image.jpg', 0)  # 黑白模式

# 归一化
ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓并识别形状
for cnt in contours:
    shape_type = get_shape_type(cnt)
    cv2.drawContours(img, [cnt], -1, (0, 255, 0), 2)  # 绿色边框
    cv2.putText(img, shape_type, tuple(cv2.convexHull(cnt)[0][0]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 255, 0), 2)

plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.show()

这个例子中，我们首先对图像进行二值化处理，然后寻找轮廓。`get_shape_type`函数会检查轮廓的顶点数量，并基于长度和凸性来确定形状类型。