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摘要
本文根据所提供的工业检测中的实际手机镜头图像,通过 OpenCV 对图像进行处理,建立了手机镜头缺陷的自动识别模型,并对工业检测中由于镜头抖动产生的图像偏心现象进行了研究,建立了偏心现象校正模型。首先,为了将手机镜头的待测区域准确地分离出来,本文先对图像进行了灰度化处理和适用阈值的二值化处理,通过 Canny 算法寻找到了目标轮廓,并运用霍夫变换检测识别出了相应的轮廓,再通过掩膜提取轮廓内区域,从而分离手机镜头待测区域图像。并且本文提出了一种更加适应于工业检测的圆形轮廓提取算法,克服了霍夫变换检测的不足。其次,为了确定每个缺陷点的位置和像素大小,在 Canny 算法的基础上提取出轮廓离散点集合,并利用最小二乘法原理将其拟合为椭圆。通过椭圆的中心位置和所含像素点个数描述每个缺陷点的位置和面积大小,并对其进行面积大小排序。
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