机器视觉：键盘字符与零件尺寸自动检测

《机器视觉》大作业是自动化工程学院电机与电器专业160401班学生王舒完成的一份课程实践任务，由指导教师黄福珍指导。作业分为两部分：键盘字符检测和零件尺寸测量。 1. 键盘字符检测部分 - 实现目标：编程打开并显示一张键盘图片，然后通过图像处理技术（如灰度化、二值化、去除小面积对象）来检测字母和数字。设计了一种基于字符库的方法，首先读取图像，然后将其与预定义的模板库进行匹配，匹配成功的字符被输出，保持原图像顺序。 - 实现步骤： - 创建字符模板库：通过特定形状或特征来代表每个字符。 - 主程序main.m中，依次执行图像处理流程，包括图像分割、模板匹配等。 - 分析结果显示：尽管数字“6”受到噪声干扰误识别为“L”，但其他字符识别准确，且保持了原始排列。 2. 零件尺寸测量 - 任务：对零件图进行分析，检测圆环的圆心、内外半径和面积。 - 方法：使用Hough变换技术，这是一种全局特征提取方法，用于在图像中寻找满足特定解析式的曲线，如圆。Hough变换将图像空间转换为参数空间（半径范围R、圆心坐标X和Y），通过对每个“箱格”的量化值进行搜索，找出圆心和半径的可能组合。 - 实现过程： - 应用Hough变换圆检测原理，将图像中的圆环转换为参数空间中的多个可能圆心和半径组合。 - 计算圆的面积，得出测量结果。 - 结果分析：Hough变换能够有效定位圆心，但由于可能存在噪声干扰，精确度可能受其影响。 通过这份作业，学生不仅锻炼了编程能力，还深入理解了机器视觉中的图像处理算法，如二值化、模板匹配和Hough变换，对实际问题进行了有效的数值分析和解决。同时，也体现了对计算机视觉在工业应用中的实用性有深入认识。