OpenCV驱动的回转体零件表面缺陷检测方法探讨

本篇硕士学位论文主要探讨了基于OpenCV的回转体零件表面缺陷检测技术。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉库，广泛应用于图像处理和机器视觉领域。作者崔淑平在2015年3月针对轴对称零件的表面缺陷检测问题进行了深入研究，该研究背景在国内图书分类号TP391（计算机科学技术）和国际图书分类号621（信息技术）下进行。 论文的焦点在于利用Python编程语言结合OpenCV的强大功能，实现对回转体零件表面的自动检测和识别潜在的缺陷。这些缺陷可能包括裂纹、凹陷、划痕等，这些对于制造业的质量控制至关重要。通过图像处理算法，论文旨在提高检测精度和效率，减少人工检查的工作量。 研究方法可能包括图像预处理，如灰度化、滤波、边缘检测等步骤，然后应用形状分析、模板匹配或机器学习技术来识别不同类型的缺陷。作者可能会展示具体的示例代码，以便读者理解OpenCV在实际场景中的应用，这有助于其他工程师理解和模仿。 论文的指导教师是副教授张大庆，他可能在指导过程中提供了关键的技术指导和理论支持。研究是在华北电力大学能源动力与机械工程学院的全日制硕士研究生项目中完成，最终于2015年3月进行答辩，并获得了工程硕士学位。 此外，论文强调了原创性声明，确保所提交的研究是作者独立完成的，没有包含未标注的他人成果，且对所有贡献者都给予了适当的认可。同时，作者也同意遵守学校关于学位论文的保存和使用规定。 这篇论文提供了一个实用的框架，展示了如何使用OpenCV在工业环境中进行回转体零件表面缺陷检测，为相关领域的研究者和实践者提供了有价值的技术参考。通过深入解析论文内容，读者可以了解到计算机视觉技术在实际生产环境中的具体应用和优化策略。