本研究提出了一种利用图像处理技术对瓶口进行缺陷检测与分类的方法。瓶口的检测与分类在瓶装产品的质量控制和自动化生产中具有重要意义。
项目信息
编号：PCV-2
大小：7.8M
运行条件
Python开发环境：
– PyCharm的安装包：Download PyCharm: Python IDE for Professional Developers by JetBrains
– Anaconda的安装包：Anaconda | Start Coding Immediately
– Python开发版本：Python==3.8.5
需要安装依赖包：
– pip install opencv-python==4.6.0.66
项目介绍
针对瓶口图像进行中值滤波和Hough圆变换检测出瓶口的圆形区域，并利用极坐标变换对图像进行处理。接着，通过图像二值化、开运算和膨胀等图像处理技术，对处理后的图像进行缺陷检测，并标记出缺陷区域。
针对整箱瓶口图像，通过透视变换获取图像轮廓，进行灰度转换、高斯模糊和Canny边缘检测，再通过轮廓检测获取目标轮廓。对裁剪后的图像进行灰度转换、自适应直方图均衡化、二值化、腐蚀和膨胀处理，最终通过轮廓检测和最小外接矩形标记出缺陷区域。实验结果表明，该方法能够有效地检测出瓶口和整箱瓶口的缺陷，为工业生产中的质量控制提供了一种有效的解决方案。
算法流程
– bottle_create
代码讲解
Tipps：仅对bottle_mouth.py简单讲解。该项目可以按需有偿讲解，同时提供后续答疑。
运行分析
– bottle_mouth.py
– bottle_create.py
项目文档
Tipps：可根据您的需要有偿文档撰写及文献翻译。
– 文档格式：WORD、PPT (后续免费修改服务)
– 文献翻译：中译英、英译中 (后续免费修改服务)
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
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