摘要：本课程设计针对工业生产中垫片尺寸检测的实际需求，开发了一个基于计算机视觉技术的垫片尺寸自动检测系统。系统采用 Python 语言和 OpenCV 图像处理库，通过图像预处理、Canny 边缘检测、形态学操作和轮廓提取等算法，实现对垫片外径、内径等关键尺寸的非接触式自动测量。
内容简介
系统采用标准参考物校准方法，建立像素与实际长度（厘米）的转换关系，可同时检测多个垫片并自动标注尺寸信息。核心算法包括：高斯滤波降噪、Canny 边缘检测（阈值50-100）、形态学闭操作封闭边缘、最小外接矩形拟合、欧几里德距离计算等。系统还实现了命令行参数配置、日志记录、结果保存等工程化功能。
测试结果表明，系统能够准确识别垫片轮廓并测量其尺寸，在良好光照和清晰图像条件下，测量误差小于 5%。该系统可应用于垫片生产质检、入库检验、智能分拣等场景，具有低成本、高效率、易部署的优势，对提升垫片生产自动化水平具有实际意义。
文档概述
文档信息
版本：初稿
页数：29页
字数：12438个字
格式：word（可编辑）
图表：9张图、6张表、13个公式
文档目录
第1章 绪 论 5
1.1 课题研究背景 5
1.2 课题研究意义 6
1.3 国内外研究现状 6
1.4 课程设计主要内容 7
1.5 本章小结 7
第2章 系统需求分析与总体设计 8
2.1 系统功能需求分析 8
2.2 系统性能需求分析 8
2.3 系统总体架构设计 9
2.4 系统工作流程设计 9
2.5 本章小结 10
第3章 图像处理与尺寸测量算法设计 12
3.1 图像灰度化处理 12
3.2 图像滤波降噪处理 12
3.3 Canny边缘检测算法 12
3.4 形态学闭运算处理 13
3.5 垫片轮廓提取与筛选 13
3.6 参考物比例标定方法 14
3.7 垫片尺寸计算方法 15
3.8 本章小结 16
第4章 系统功能模块实现 17
4.1 开发环境介绍 17
4.2 图像加载模块实现 17
4.3 图像预处理模块实现 17
4.4 轮廓检测模块实现 18
4.5 尺寸测量模块实现 18
4.6 结果标注模块实现 18
4.7 命令行检测模块实现 18
4.8 本章小结 19
第5章 图形用户界面设计与系统测试 20
5.1 GUI界面总体设计 20
5.2 图像选择与加载功能实现 20
5.3 参数设置功能实现 21
5.4 检测控制功能实现 21
5.5 多线程检测功能实现 21
5.6 检测结果显示与保存 21
5.7 系统测试方案 23
5.8 测试结果分析 24
5.9 本章小结 24
第6章 总结与展望 25
6.1 课程设计总结 25
6.2 系统优点分析 25
6.3 系统不足分析 25
6.4 后续改进方向 25
6.5 本章小结 26
附录A 系统运行环境 27
附录B 主要程序文件说明 27
附录C 核心算法流程 27
附录D 关键公式 28
附录E 系统运行步骤 28
附录F 部分核心代码说明 28
附录G 测试图像与结果说明 29
配套项目
作者联系
作者信息
原创作者：bob（可提供二次开发有偿修改服务）
项目编号：IP-2-Doc
原创声明：本项目为原创作品