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基于图像处理的螺纹表面缺陷检测技术研究的中期报告 中期报告摘要： 通过图像处理技术进行螺纹表面缺陷检测已成为一种常见的方法，本研究针对螺纹表面的质量问题，提出了一种基于图像处理的缺陷检测技术方案。本研究首先使用数字相机获取螺纹表面的图像，并运用图像处理技术对图像进行预处理和特征提取，针对预处理过程中可能出现的偏差及噪声，本研究提出了基于小波变换的预处理方法，通过小波变换的滤波操作有效地降低了噪声的影响。接着，本研究针对螺纹表面的特点使用了梯度算子和角度算子进行特征提取，并采用自适应阈值法进行缺陷检测，针对自适应阈值法未能检测出所有的缺陷问题，本研究提出了一种基于人工神经网络的缺陷检测方法，以提高缺陷检测的准确性和鲁棒性。经过实验验证，本研究的方法可以有效地识别螺纹表面缺陷，并能够对不同类型的缺陷进行分类判断。 未来工作计划： 1. 优化预处理算法以提高图像质量； 2. 研究基于深度学习的缺陷检测算法，提高缺陷检测的准确性和鲁棒性； 3. 进一步完善缺陷分类算法； 4. 将该技术应用到实际螺纹表面质量检测中。