基于轮廓识别和霍夫圆变换的齿轮缺陷检测 python

项目描述

基于轮廓识别和霍夫圆变换的齿轮缺陷检测
OpenCV、NumPy、霍夫圆检测、轮廓分析、掩膜运算、图像滤波、形态学处理

项目功能：
1. 使用自适应阈值 + 霍夫圆检测，获取齿轮中空圆与外接圆的几何特征，计算结构比例用于筛查异常；

2. 构建标准合格齿轮掩膜，与检测对象进行位图异或操作，实现缺齿/多齿区域的识别；

3. 利用轮廓面积差值与像素点计数方式，识别裂纹、轮廓缺失、中空突变等结构缺陷；

4. 参数可配置化，支持多尺度齿轮模板自动适配；

5. 实现中间过程可视化与调试，方便人工标注与验证。

### 备注
要求相机固定，开始时需要一个合格齿轮以设置相应的初始参数，设置一次即可进行不断的检测。
可识别齿轮的缺齿、多齿、漏洞、破损、内外圆比例误差等缺陷。
运行环境
开发工具：PyCharm
运行环境：python3.8 此配置为本人调试所用，仅供参考

项目技术：
后端：pyqt5

以上系统源码经过技术整理与调试，确保能正常运行