基于OpenCV的回转体零件表面缺陷检测技术研究

"这篇硕士研究生论文主要探讨了基于OpenCV的回转体零件表面缺陷检测技术。作者崔淑平在导师张大庆副教授的指导下，针对工业生产中回转体零件的表面缺陷检测问题，利用OpenCV这一开源计算机视觉库进行了深入研究。 论文首先介绍了课题的背景和意义。回转体零件在工业生产中起着关键作用，其表面缺陷直接影响到产品的使用安全。传统的人工检测方法效率低、主观性强，易出现漏检和误检。随着机器视觉技术的发展，利用计算机进行自动化检测已成为趋势，能提高检测效率并适用于大规模生产线。 论文详细阐述了国内外的研究现状。机器视觉检测技术虽是新兴领域，但还面临图像质量差、环境影响大、图像处理和模式识别理论不完善等问题。作者选择铸铁材料的回转体零件作为实验对象，运用图像处理技术和形态学理论，通过图像预处理、图像分割和特征提取等步骤，旨在提升缺陷检测的准确性和效率。 论文的核心部分是基于OpenCV的算法实现。OpenCV提供了丰富的图像处理函数，能够帮助优化图像质量，减少环境因素的影响。通过图像预处理，可以去除噪声，增强缺陷特征；图像分割则用于区分零件表面和缺陷区域；特征提取则有助于识别和分类不同的缺陷类型。这些步骤结合，构建了一个有效的回转体零件表面缺陷检测系统。 最后，论文指出该研究具有较高的实用价值和经济价值，对于提升工业生产中的产品质量控制具有重要意义。同时，也指出了未来可能的研究方向，如进一步优化图像处理算法，增强系统的鲁棒性和适应性，以应对更多种类和更复杂的零件缺陷检测挑战。" 这篇论文展示了如何利用Python的OpenCV库解决实际工业问题，对于从事相关领域的工程师和技术人员来说，具有很强的参考价值。