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halcon视觉缺陷检测常用指标是什么(6种指标详情)

来源:易简智能作者:欣欣时间:2023-12-08 09:53:37
摘要:

一、缺陷检测综述

缺陷检测是视觉需求中难度最大一类需求,主要是其稳定性和精度的保证。首先常见缺陷:凹凸、污点瑕疵、划痕、裂缝、探伤等。常用的手法有六大金刚(在halcon中的ocv和印刷检测是针对印刷行业的检测,有对应算子封装):

1.blob+特征

2.blob+差分+特征

3.光度立体

4.特征训练

5.测量拟合

6.频域+空间结合

二、频域+空间结合法

1、频域结合空间,其实频域就是用波动观点看世界,看问题角度变了,光经过镜头其实发生的是傅立叶变换,此思想在傅立叶光学上有所阐述,就像光经棱镜分光,而光进入计算机内部,进行了采样和量化,然后我们用函数f(x,y)来表示这些数据描述。图像处理应用傅里叶变换就是将空间域(图像本身)转换至频率域。傅里叶变换可以将一个信号函数,分解一个一个三角函数的线性组合。由于任何周期函数都可以由多个正弦函数构成,那么按照这个思想,图像由f(x,y)来表示,那么这时你就可以拆成多个正弦函数构成,这样每个正弦函数都有一个自己的频率。

2、频率特征是图像的灰度变化特征,低频特征是灰度变化不明显,例如图像整体轮廓,高频特征是图像灰度变化剧烈,如图像边缘和噪声。一个重要的经验结论:低频代表图像整体轮廓,高频代表了图像噪声,中频代表图像边缘、纹理等细节。

3、什么时候使用傅里叶变换进行频域分析?

1)具有一定纹理特征的图像,纹理可以理解为条纹,如布匹、木板、纸张等材质容易出现。

2)需要提取对比度低或者信噪比低的特征。

3)图像尺寸较大或者需要与大尺寸滤波器进行计算,此时转换至频域计算,具有速度优势。因为空间域滤波为卷积过程(加权求和),频域计算直接相乘。

4、举例

另外,halcon自带的例子
detect_mura_defects_texture.hdev也值得学习

三、光度立体法

在工业领域,表面检测是一个非常广泛的应用领域。在halcon中,使用增强的光度立体视觉方法,三维表面检测被加强。利用阴影可方便快速的检测物体表面的缺口或凹痕。使用光度立体视觉方法可在复杂图像中轻松找到表面缺陷 。

四面打光,合成图像,求取梯度图型,然后Halcon里的光度立体法也是这方面的应用,关键的算子就是photometric_stereo。

潜在问题:

1.看官方例子貌似都是条形组合光源打光,用光度立体法检测,一定要把缺陷打出来才行吗?

2.一定要取4张图片吗?

3.photometric_stereo (Images, HeightField, Gradient, Albedo, Slants, Tilts, ResultType, 'poisson', [], [])该算子的配置有什么讲究吗?

举例:检测-光度立体法检测药片包装背面的缺陷

官方例子:皮革检测,
inspect_leather_photometric_stereo.hdev

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