工业视觉检测

工业视觉检测

1、表面质量的检测

主要是划痕、脏污、亮斑、缺角和凸起等。

计算方法：

• 图像分块
• 图像匹配
• 图像矫正：仿射变换、透视变换
• 像素比对
• 缺陷类型分类

2、视觉定位（双目、多目定位）

检测对象：机械零部件等

计算方法：

• 特征点提取
• 图像（旋转）匹配
• 变换矩阵的拟合

3、工业视觉主要组成部分

• 相机、光源的配置
• 视觉检测工位的机械设计
• 图像处理算法
• 人机交互软件

4、考虑的因素

检测对象特征：光源的照射角度（定制）、相机景深（远心镜头）

检测的实时性：对相机的帧率、光源亮度

其他：曝光时间、运动模糊、光源亮度（定制）

5、图像核心算法

图像预处理：图像去噪、灰度转换、二值化、提取梯度、LBP

图像分割：灰度、梯度、角点

边缘检测：Canny、形态学方法、图形拟合

图像匹配：NCC、NC++、Rotated-NCC

图像矫正：仿射变换、透视变换

像素比对：定义多种规则

缺陷分类：连通域分析、长宽比、占空比等指标

6、关于机器学习在工业检测中的应用

因为通常情况下，工业检测中比较难获得足够多的样本，机器学习应用并不多。