基于OpenCV的回转体零件缺陷检测：连通区域标记法应用

"这篇资源是一篇专业硕士学位论文，主题为基于OpenCV的回转体零件表面缺陷检测研究，作者为崔淑平，指导教师为张大庆副教授，属于机械工程领域，于2015年3月完成。论文探讨了如何使用OpenCV库进行图像处理，特别是针对二值图像的连通区域标记法在缺陷检测中的应用，以实现对回转体零件表面缺陷的在线检测。" 在图像处理领域，连通区域标记法是一种重要的技术，用于处理二值图像。当二值图像经过阈值分割后，会形成黑白两种像素点，其中白色像素通常代表目标，用“1”表示，黑色像素代表背景，用“0”表示。连通区域标记法的目标是将图像中符合特定连接规则（如八邻域或四邻域）的像素点集合起来，为每个连通区域赋予唯一的标识，这样可以有效地识别和区分图像中的各个独立对象。 论文中提到的4.4.1缺陷检测部分，利用了CCD工业相机获取的回转体零件表面图像，通过最大类间方差法（Otsu法）进行初步的阈值分割，以分离出可能的缺陷区域。然而，分割后的图像通常伴有大量噪声，这些噪声表现为孤立、间断的小区域。连通区域标记法，特别是八邻域标记法，被用来寻找最大的连通区域，如果这个区域的面积大于设定的阈值T，则判断图像存在缺陷，否则认为是无缺陷的图像。这一过程有助于从大量图像中快速准确地筛选出可能存在缺陷的图像，以便进一步的特征提取和分析。 在实际操作中，连通区域标记法有多种实现方式，如直接扫描标记算法、二值图像连通域标记快速算法和四邻域或八邻域标记算法。OpenCV库提供了这些算法的实现，使得在Python中进行图像处理变得更为便捷。通过结合图像预处理和连通区域标记，该系统能够实现实时的回转体零件表面缺陷检测，提升了检测的效率和准确性。 这篇论文深入研究了如何利用OpenCV的图像处理功能，特别是连通区域标记法，来解决实际工业中的零件表面缺陷检测问题，对于机械工程领域的自动化检测系统设计具有重要的参考价值。