Python 图像零件瑕疵检测实验报告：基于 VSC 和 TensorFlow

实验目的

利用 Python 语言基于 VSC 平台进行图像零件瑕疵检测，掌握图像处理技术和算法，实现对零件瑕疵的自动识别和分类。

实验步骤

1. 准备数据集：收集不同种类的零件瑕疵图像，包括缺陷、裂纹、异物等。
2. 利用 Python 语言中的 OpenCV 库进行图像处理，包括图像读取、图像灰度化、图像二值化、图像滤波等操作。
3. 利用 Python 语言中的机器学习库 TensorFlow 进行模型训练，利用卷积神经网络 (CNN) 进行图像分类。
4. 将模型应用于新的零件瑕疵图像上，实现对零件瑕疵的自动识别和分类。

实验结果

在实验中，我们尝试了利用 Python 语言基于 VSC 平台进行图像零件瑕疵检测。通过对数据集的收集和处理，我们得到了一组具有不同瑕疵的零件图像。接着，我们使用 OpenCV 库对这些图像进行了预处理，包括图像读取、图像灰度化、图像二值化、图像滤波等操作。然后，我们使用 TensorFlow 库中的 CNN 模型对这些预处理后的图像进行训练，并得到了一个较为准确的分类模型。最后，我们将模型应用于新的零件瑕疵图像上，实现了对零件瑕疵的自动识别和分类。

总结

本次实验利用 Python 语言基于 VSC 平台进行图像零件瑕疵检测，通过对数据集的处理和 CNN 模型的训练，实现了对零件瑕疵的自动识别和分类。在实验中，我们学习了图像处理技术和算法，掌握了图像分类的基本原理和方法，提高了我们的编程技能和实践能力。在今后的学习和工作中，我们将继续深入研究图像处理和机器学习技术，为实现更加精确和高效的图像识别和分类提供更为坚实的基础。