计算机视觉是一种技术，它利用图像处理和机器学习方法来让机器理解并解析图像中的信息。在基于计算机视觉的螺孔自动检测技术中，这一技术被应用于铝合金罩的螺孔检测，以解决传统人工目测效率低、易出错的问题。
系统由图像采集部分构成，包括高分辨率的相机、镜头、图像采集卡和特定光源，以获取清晰的螺孔图像。这些硬件设备确保了图像质量，使得螺纹与背景对比鲜明，便于后续的图像处理和分析。
图像预处理是关键步骤，因为原始图像可能受到各种因素影响，存在噪声。预处理包括滤波和二值化。巴特沃斯低通滤波器（BLPF）用于去除噪声，其优点在于能够平滑图像而不引入“振铃”现象，提高图像质量。接着，使用迭代阈值法进行二值化处理，将图像分割为螺纹特征区域和背景区域，以便更准确地识别螺孔。
在螺孔检测过程中，针对螺孔图像背景干扰严重和高噪声的特点，系统通过设定检测区域、图像比较和区域描述技术进行分析。定义检测目标的灰度值和像素数量作为螺孔特征识别的主要依据。这种方法可以有效地自动检测铝合金罩上的螺孔，避免漏检和误判，提高检测速度和准确性。
此外，该系统还能统计检测数量、不合格数、合格率等数据，并对检测到的不合格产品发出声音警报。这表明了基于计算机视觉的螺孔自动检测技术不仅实现了检测自动化，而且具有高效、可靠的特点，代表了同类产品检测技术的发展方向，具有广阔的应用前景。
基于计算机视觉的螺孔自动检测技术通过集成计算机控制、图像处理和机器学习，实现了对大批量生产的螺孔快速、准确的检测。这项技术不仅降低了人工检测的工作量和错误率，还提升了检测效率，为工业生产中的质量控制提供了有效工具。
