超精密工件小孔几何尺寸测量：自动化解决方案

下载链接：（最新版本）超精密工件小孔几何尺寸测量：自动化解决方案python脚本代码，可直接运行，内包含测试数据，亲测好用资源-CSDN文库

在现代制造业中，超精密工件的质量控制至关重要，尤其是对小孔几何尺寸的精确测量。无论是航空航天、医疗器械还是电子元器件，小孔的尺寸和位置精度直接影响到产品的性能和可靠性。然而，传统的手动测量方法不仅耗时耗力，还容易引入人为误差。那么，有没有一种高效、准确的自动化解决方案呢？

本文将介绍一种基于 OpenCV 和 Python 的超精密工件小孔几何尺寸测量工具。通过该工具，您可以快速检测工件图像中的小孔，并自动计算小孔的几何尺寸（如圆心位置、直径等），同时生成带有标注的测量结果图像。无论是批量处理还是单张图像分析，该工具都能轻松应对。

工具亮点

自动化检测：无需手动标注，工具自动识别图像中的小孔。
高精度测量：支持像素到实际尺寸的转换，测量结果精确到毫米级别。
可视化标注：自动在图像上标注小孔位置，并显示圆心到边缘的距离。
批量处理：支持对文件夹中的多张图像进行批量处理，节省时间。
开源免费：基于 OpenCV 和 Python，代码完全开源，可自由修改和扩展。

工具原理

该工具的核心原理是通过 图像处理 和 连通域分析 来实现小孔的自动检测与测量。以下是主要步骤的详细说明：

1. 图像预处理

首先，工具会将输入的彩色图像转换为灰度图像，以便后续处理。接着，通过二值化处理将图像中的小孔区域与背景分离。二值化处理的关键在于选择合适的阈值，以确保小孔区域能够被准确提取。

2. 连通域分析

通过 OpenCV 的 connectedComponentsWithStats 函数，工具会对二值化后的图像进行连通域分析。连通域分析能够识别图像中的所有独立区域（即小孔），并统计每个区域的面积、中心点等信息。

3. 筛选小孔

在实际应用中，图像中可能存在噪声或其他无关区域。因此，工具会根据预设的面积范围（例如 30x30 到 100x100 像素）筛选出符合条件的小孔，排除不符合要求的区域。

4. 几何测量

对于每个检测到的小孔，工具会计算其圆心位置，并测量圆心到图像左边和上边的距离。通过像素与实际尺寸的转换系数（例如 0.01 毫米/像素），工具能够将像素距离转换为实际尺寸。

5. 结果可视化

最后，工具会在原始图像上标注出小孔的位置，并绘制距离线和尺寸标注。标注结果以图像形式保存，方便用户查看和分析。

如何使用

1. 安装依赖

首先，确保您的电脑上安装了 Python 和 OpenCV。如果没有安装，可以通过以下命令安装 OpenCV：

bash

复制

pip install opencv-python

2. 准备图像

在项目根目录下创建一个名为 images 的文件夹，并将需要测量的工件图像放入其中。支持的图像格式包括 .jpg、.jpeg 和 .png。

3. 运行代码

以下是核心代码片段：

python

复制

import cv2
import numpy as np
import os# 定义参数
font_scale = 1.5  # 标注字体大小
pixel_scale = 0.01  # 每个像素代表的毫米数
input_folder = 'images'  # 输入图片所在文件夹
output_folder = 'output'  # 输出结果保存的文件夹# 创建输出文件夹（如果不存在）
if not os.path.exists(output_folder):os.makedirs(output_folder)# 遍历输入文件夹中的所有图片
for filename in os.listdir(input_folder):if filename.endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png')):# 读取图像并预处理image_path = os.path.join(input_folder, filename)image = cv2.imread(image_path)gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)_, binary = cv2.threshold(gray, 90, 255, cv2.THRESH_BINARY)inverted_binary = cv2.bitwise_not(binary)# 连通域分析num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(inverted_binary, connectivity=8)# 筛选小孔并标注small_holes = [i for i in range(1, num_labels) if 30 * 30 < stats[i, cv2.CC_STAT_AREA] < 100 * 100]marked_image = image.copy()for hole in small_holes:centroid = centroids[hole]left_distance_pixel = int(centroid[0])top_distance_pixel = int(centroid[1])left_distance_mm = left_distance_pixel * pixel_scaletop_distance_mm = top_distance_pixel * pixel_scale# 绘制标注marked_image[labels == hole] = [0, 0, 255]cv2.line(marked_image, (0, top_distance_pixel), (left_distance_pixel, top_distance_pixel), (0, 255, 0), 2)cv2.putText(marked_image, f'{left_distance_mm:.2f}mm', (left_distance_pixel // 2, top_distance_pixel - 10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale, (0, 255, 0), 2)cv2.line(marked_image, (left_distance_pixel, 0), (left_distance_pixel, top_distance_pixel), (0, 255, 0), 2)cv2.putText(marked_image, f'{top_distance_mm:.2f}mm', (left_distance_pixel + 10, top_distance_pixel // 2),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale, (0, 255, 0), 2)cv2.circle(marked_image, (left_distance_pixel, top_distance_pixel), 5, (0, 255, 0), -1)# 保存结果output_path = os.path.join(output_folder, filename)cv2.imwrite(output_path, marked_image)