今天给大家带来视觉助手对于实际有无检测案例的算法设置以及检测的整体思路分析,如何将软件算法调试到我们想要的检测效果。 

首先第一点,我们需要将检测的内容以及初步运用的算法进行分析,下面给大家举例:

机器视觉检测系统实战:有无检测的算法及检测整体思路-机器视觉_视觉检测设备_3D视觉_缺陷检测

图1-1

机器视觉检测系统实战:有无检测的算法及检测整体思路-机器视觉_视觉检测设备_3D视觉_缺陷检测

图1-2

机器视觉检测系统实战:有无检测的算法及检测整体思路-机器视觉_视觉检测设备_3D视觉_缺陷检测

图1-3

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图1-4

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图1-5

上面采集的图中,图1-1为合格样品,那么根据后续图像我们进行对比得出该样品缺陷存在以下几种:图1-2:特征区域缺失

图1-3:特征区域角度偏移

图1-4:特征区域面积较小存同时在角度偏移角度

图1-5:特征区域面积较大

根据检测需求,我们可利用图像中间区域的特征部分作为定位目标建立坐标系,利用模板匹配进行4个特征区域的有无,角度,面积过大或过小等缺陷检测,下面进行步骤解析:

1.将我们所采集到的仿真图像导入视觉助手中

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2.利用中间特征区域进行模板匹配并建立基准坐标系

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3.为4个特征区域建立模板,因为检测需求中存在角度缺陷,我们将模板中间区域屏蔽,使边缘区域权重放大从而得到相应的匹配角度,匹配时的偏移角度上下限设置为合格范围正负5度即可。

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选择坐标检测ROI跟随中心坐标进行仿射变化。

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下面来看最终运行效果:

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专业的事交给专业的人做,如果你的工业生产线中需要用到机器视觉检测方面的技术,那么不妨和我们盈泰德科技聊聊,我们会先根据你的需求分析,免费从一个专业的角度来给你一个合适的方案,再听取你的意见,即使没达成合作,我们也希望能多认识个朋友。