洛阳做网站那家好,网站的首页需要什么内容,慧聪网首页,网站建设经费申请报告机器视觉 机器视觉是使用各种工业相机#xff0c;结合传感器跟电气信号实现替代传统人工#xff0c;完成对象识别、计数、测量、缺陷检测、引导定位与抓取等任务。其中工业品的缺陷检测极大的依赖人工完成#xff0c;特别是传统的3C制造环节#xff0c;产品缺陷检测依赖于人…机器视觉 机器视觉是使用各种工业相机结合传感器跟电气信号实现替代传统人工完成对象识别、计数、测量、缺陷检测、引导定位与抓取等任务。其中工业品的缺陷检测极大的依赖人工完成特别是传统的3C制造环节产品缺陷检测依赖于人眼睛来发现与检测不仅费时费力还面临人员成本与工作时间等因素的制约。使用机器视觉来实现产品缺陷检测可以节约大量时间跟人员成本实现生产过程的自动化与流水线作业。
缺陷检测 常见得工业品缺陷主要包括划痕、脏污、缺失、凹坑、裂纹等这些依赖人工目检眼睛检测的缺陷都可以通过机器视觉的缺陷检测算法来实现替代。当前工业缺陷检测算法目前主要分为两个方向基于传统视觉的算法和基于深度学习的算法前者主要依靠对检测目标的特征进行量化比如颜色形状长宽角度面积等好处是可解释性强、对样本数量没有要求、运行速度快缺点是依赖于固定的光照成像稍有改动就要改写程序重新部署而且检测规则和算法跟开发者经验其主导作用。基于深度学习的缺陷检测算法刚好能弥补前者的不足之处能够很好适应不同的光照更好地适配同类缺陷要求缺点是对样本数量有一定要求对硬件配置相比传统也会有一定要求。 《OpenCV应用开发入门、进阶与工程化实践》一书第十四 章 通过案例详细介绍基于OpenCV如何实现传统方式的缺陷检测跟基于深度学习的缺陷检测。 工业上常见缺陷检测方法 方法一基于简单二值图像分析实现划痕提取效果如下 方法二复杂背景下的图像缺陷分析基于频域增强的方法实现缺陷检测运行截图 方法三复杂背景下的图像缺陷分析基于空域增强实现图像缺陷分析针对复杂背景的图像通过空域滤波增强以后实现缺陷查找运行截图如下 方法四基于样品模板比对实现基于空域增强实现图像缺陷分析通过二之分析与轮廓比对实现缺陷查找运行截图如下 方法五基于深度学习UNet模型网络实现裂纹与划痕检测运行截图如下 方法六基于深度学习实例分割网络模型网络实现细微缺陷检测运行截图如下 以上内容均来自最近出版的一本新书《OpenCV应用开发入门、进阶与工程化实践》一书第十四章分享给大家。
延伸阅读 OpenCV4应用开发入门、进阶与工程化实践
贾志刚 张振 著
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推文出处 本文摘编自《OpenCV4应用开发入门、进阶与工程化实践 》机械工业出版社出版
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