OpenCV驱动的回转体零件缺陷检测：图像采集与解决方案

本篇文档主要探讨的是图像采集系统的设计和应用，特别是在回转体零件表面缺陷检测方面的技术。首先，提到了漫射照明和同轴照明两种照明方式，其中同轴照明由于其能够减少阴影干扰并提高成像清晰度，对于检测像金属、玻璃、胶片等高反射物体以及易受环境影响的物体特别适用。漫射照明则适用于需要对比度较高的图像以区分目标和背景的场合，如本文选择LED光源和前向照明方式处理回转体零件的表面缺陷检测。 文章的核心内容聚焦在图像采集的整体结构，该系统主要包括回转体零件、固定平台、转动装置、松下DS60工业相机以及LED光源。固定平台作为基础组件，要求表面光滑且白色，以提供良好的照明条件。使用OpenCV（一种开源计算机视觉库）进行表面缺陷的检测，这表明了论文研究的技术基础和方法论，OpenCV在这里扮演了关键角色，提供了图像处理和分析的功能。 作者崔淑平针对此问题进行了深入研究，并在2015年3月完成了硕士研究生学位论文，指导教师为副教授张大庆。论文不仅涵盖了理论探讨，还包含了实际操作中的应用案例，强调了在全日制教育模式下，通过OpenCV进行复杂零件缺陷检测的实际操作与优化。 本文还涉及了学位论文的原创性和使用授权的相关声明，确保了作者对于论文中研究成果的原创性和知识产权的认识，明确了论文的所有权归属以及对学校规定和知识产权保护的尊重。 这篇论文深入研究了如何利用OpenCV在回转体零件表面缺陷检测领域的实践，展示了图像采集技术在工业检测中的重要性，特别是针对不同照明条件和目标物体特性进行的适应性设计。