摘  要

 

在现在这个科学技术发展日新月异的时代，自动化和信息化也悄悄地渗透进了工业制造、生产检测的方方面面。由于人工生产检测相较于机器自动化具有效率低下、不可靠等特性，因此在许多的企业中，人工制造检测的传统模式也渐渐地被机器自动化生产检测淘汰。但是很多工业生产企业还是存在过度依赖人工的情况，基于此现状，设计了基于机器视觉的螺纹计数检测系统，以帮助企业实现螺纹工件生产的自动化分拣检测需求。该系统有利于帮助企业降低人力成本，提升检测的效率，完成数据的实时反馈。

基于机器视觉的螺纹计数检测系统基于开源的视觉库算法OpenCV，使用c#语言开发设计。该系统可以实现企业生产的螺纹工件参数的快速检测，生成的检测信息存于后台数据库中。

论文为基于机器视觉的螺纹计数检测系统的研究背景和研究意义做了简要介绍；为该系统的开发进行了可行性分析；对该系统的开发环境、使用对象、操作流程等进行了简要概述；详细介绍了实现系统核心检测功能的算法设计；最后对该系统进行了系统测试。

 

关键词：机器视觉，自动化，螺纹计数

目  录

 

第一章 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究意义 1

1.3 论文主要研究内容 1

1.4 论文主要组织架构 2

第二章 可行性分析 3

2.1 技术可行性 3

2.1.1 C#介绍 3

2.1.2 OpenCV介绍 3

2.2 经济可行性 3

2.3 操作可行性 3

第三章 系统概述 4

3.1 系统简介 4

3.1.1 系统需求概述 4

3.1.2 系统使用对象 4

3.1.3 系统功能概述 4

3.1.4 系统基本组成 4

3.2 开发环境 4

3.3 系统操作流程 5

第四章 系统详细功能及实现 6

4.1 文件处理 6

4.1.1 文件的导入 6

4.1.2 文件的保存 6

4.2 图像处理 7

4.2.1 检测区域的选取 8

4.2.2 灰度阈值的设定 8

4.2.3 图像二值化处理 8

4.3 螺纹数量与间距检测 9

4.3.1 灰度图像整列灰度值的获取 9

4.3.2 灰度值和最大、最小列的获取 10

4.3.3 螺纹数量的检测 15

4.3.4 螺纹间距的检测 15

4.3.5 误差处理 15

第五章 系统测试 17

5.1 系统测试目的 17

5.2 系统测试 17

5.2.1 图片导入测试 17

5.2.2 图片检测测试 18

5.2.3 图片保存测试 19

5.3 测试报告 20

第六章 总结与展望 21

6.1 总结 21

6.2 展望 21

参考文献 23

致  谢 24