基于计算机视觉的富士康金属件自动尺寸测量Python算法及项目资料包含数据.zip

简介：
本项目提供了一种基于计算机视觉技术的Python算法，用于实现对富士康工厂内金属零件的自动化尺寸检测。项目资料包括相关数据集和代码文件，有助于提高生产效率与质量控制精度。 【资源说明】1. 该资源包含项目的全部源码，下载后可以直接使用！2. 本项目适合作为计算机、数学、电子信息等相关专业的课程设计、期末大作业或毕业设计参考。3. 若需实现其他功能，则需要能够理解代码并具备钻研精神，自行调试。 ### 资源详情 - **项目名称**：富士康金手指连接件尺寸自动测量 - **目标**：通过程序自动识别并测量以下图纸中标注的1至15处位置的尺寸，并将实际测量结果与标准尺寸进行对比。 - **参考图样**： - 图纸  - 实物俯视图  ### 技术实现 该项目旨在通过计算机视觉技术（如OpenCV或深度学习模型）识别并测量金属件各位置的尺寸，具体步骤如下： - **定位与测量**：首先使用图像处理算法对目标位置进行精确定位。随后计算该区域占有的像素面积，并根据比例尺换算为实际物理尺寸。 - **技术挑战** - 使用OpenCV中的多种匹配方法难以准确识别出特定的1至15号位置，因为这些标记是人为划分的结果，整个物件被视为一个整体对象。 - 尝试采用深度学习模型进行图像识别时遇到的问题包括实物样本过小导致特征提取困难。尽管尝试使用工业相机放大倍数来改善这一情况，但受限于现有设备的最大放大能力而无法达到理想效果。 - 部分测量任务需要确定角度值，这在技术上也带来了额外的挑战。 ### 成果展示 部分成果包括但不限于上述描述的技术难点解决方案及相关代码实现。