基于opencv的机器视觉入门的实验报告零件瑕疵检测

实验目的：

学习使用OpenCV库进行图像处理和机器视觉。
学习使用OpenCV进行零件瑕疵检测的基本流程。
熟悉OpenCV的图像处理函数，如图像读取、图像预处理、特征提取、匹配等。
培养实际应用机器视觉的技能。

实验步骤：

首先，我们需要收集一些正常的零件图像和一些有瑕疵的零件图像。这些瑕疵可以是缺陷、裂纹、划痕等等。
接下来，我们需要对这些图像进行预处理，以便进行特征提取和匹配。预处理包括图像的灰度化、二值化、滤波等。
然后，我们需要提取图像中的特征。这些特征可以是关键点、边缘、直线等等。我们可以使用各种算法，如SIFT、SURF、ORB等。
接下来，我们需要将提取到的特征进行匹配。我们可以使用各种匹配算法，如FLANN、KNN等。
最后，我们需要根据匹配的结果来判断零件是否有瑕疵。如果有瑕疵，我们需要标记出来或者进行相应的处理。

实验结果：

我们使用OpenCV库在Python环境下实现了零件瑕疵检测。我们使用了一些正常的零件图像和一些有瑕疵的零件图像进行测试。我们成功地检测出了零件中的瑕疵，并将其标记出来。我们还实现了一个简单的用户界面，可以让用户方便地选择要检测的图像，并查看检测结果。

实验总结：

通过这个实验，我们学习了使用OpenCV库进行图像处理和机器视觉的基本流程。我们熟悉了OpenCV的图像处理函数，如图像读取、图像预处理、特征提取、匹配等。我们还学习了各种算法，如SIFT、SURF、ORB等。我们还学习了各种匹配算法，如FLANN、KNN等。我们成功地实现了一个基于OpenCV的零件瑕疵检测系统。通过这个实验，我们培养了实际应用机器视觉的技能