2022-03-23 14:49:58 索炜达电子 862
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文件大小:4.1M
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简要概述:在工业生产中总是经常遇到裂痕、划痕和变色等产品的表面缺陷问题,而这些问题不管对于人工检测还是机器视觉检测都极富挑战。其难度在于该类缺陷形状不规则、深浅对比度低,而且往往会被产品表面的自然纹理或图案所干扰。因此,表面缺陷检测对于正确打光、相机分辨率、被检测部件与工业相机的相对位置、复杂的机器视觉算法等要求非常高。
机器视觉划痕检测的基本分析过程分为两步:首先,确定检测产品表面是否有划痕,其次,在确定被分析图像上存在划痕之后,对划痕进行提取。表面划痕通常可分为二大类:
第一类划痕,从外观上较易辨认,同时灰度变化跟周围区域对比也比较明显。可以选择较小的阈值精缺陷部分直接标记。
第二类划痕,部分灰度值变化并不明显,整幅图像灰度比较平均,划痕面积也比较小,只有几个像素点,灰度也只比周围图像稍低,很难分辨。可以对原图像进行均值滤波,得到较平滑的图像,并与原图像相减,当其差的绝对值大于阈值时就将其置为目标,并对所有的目标进行标记,计算其面积,将面积过小的目标去掉,剩下的就标记为划痕。
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├ 2.运行截图
└ 3.演示视频