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_scale
top_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)
4. 查看结果
运行完成后，测量结果图像将保存在 output 文件夹中。每张图像都会标注出小孔的位置和几何尺寸。
示例效果
以下是一个测量结果的示例：
在图像中：
红色区域表示检测到的小孔。
绿色线条表示圆心到左边和上边的距离。
标注的数字为实际距离（单位：毫米）。
适用场景
精密制造：用于测量微小工件的孔径和位置。
质量控制：快速检测批量产品中的小孔尺寸是否符合标准。
科研实验：为材料科学、微纳加工等领域提供精确的测量工具。
总结
通过本文介绍的工具，您可以轻松实现超精密工件小孔几何尺寸的自动化测量。无论是工业应用还是科研实验，该工具都能为您提供高效、准确的解决方案。赶紧下载代码，尝试一下吧！