简介

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污点检测专题
1、均衡
均衡
原图
均衡图
Alg
均衡
目的:消除每列之间的亮暗影响
均衡图=原图+平均灰度值-每列平均灰度
2、模糊梯度
模糊梯度
某贝床垫污渍:
考虑折痕处干扰
模糊梯度
Blur均值图当前像素在X方向左右像素之间对比梯度差检测,满足某值则为缺陷候选;
水平方向梯度比较
3、模糊差分
模糊差分
某健口罩毛发:
模糊差分
模糊图
原始图
差分图
-
=
4、SSE
SSE
_128i:16字节对其的联合体
最大16个字节
以均衡图为例分析
SSE
均衡图=原图+平均灰度值-每列平均灰度
看代码1
对比结果
2048*2000 均衡图计算 SSE:7ms 原始:13ms
2048*2000 二值化 SSE:1.09ms cv阈值:0.16ms
SSE
拓展对其
字节对齐
size_a与size_b?
01
03
05
02
04
内耳带专题
样图
样图
分块阈值
分块阈值
1、图像分块处理
2、大核子梯度差
3、存在部分干扰
单次梯度
单次梯度
SobelAmp
单次梯度
Emphasize
单次梯度
减原图原因
EquHistoImage
单次梯度
VarThreshold
单次梯度
自适应阈值
问题
单次梯度存在问题
梯度核与阈值核的配合问题
轮循梯度
轮循梯度
备选参数双重遍历
梯度复检
梯度复检
判定条件增加焊点区域
效果
实例分割
实例分割
2、训练数据增强
1、传统算法生成标注数据
......
旋转
模糊
灰度变换
1
N
旋转检测
常规检测模式
常规检测模式
Cam1
Cam2
1、卫品
2、口罩
产品方正,倾斜则旋转图像。
检测方法
瓶子试验田
1、线扫带来的图像畸变
2、旋转图无法实现
3、模型搜索+补正检测框
案例分析
鱼型案例
1、鼻梁与耳带有无
2、均衡图废了?
检测框基于模板中心旋转
图像仿射变换配合
原图
转正后处理
3、针对需要方正图像的算法
反旋转回原角度
01
02
03
西子金华山论剑
结构光原理
1、点云
点云
1、线激光
点云获取-线激光
利用激光测距的原理
一、定义:2维图像拓展维度
2、双目相机
点云获取-双目相机
两个相机,利用三角原理测得
点的三维坐标
二、获取
3、深度相机
点云获取-深度相机
近红外激光器把具有结构特征的光线
投影到物体上,通过红外摄像头采集
得到深度信息。
4、激光雷达
点云获取-激光雷达
SLAM
2、结构光编码与解码
编码&解码
1、正弦条纹
正弦条纹
2、调制相位
调制相位
主动投射结构光
一、编码
3、解码
解码
4、究其原理
本源
原理(PK双目)
3、二值码与格雷码
二值码与格雷码对比
1、二值码
二值码
2、格雷码
格雷码
主动投射结构光
3、编码比较
编码比较
二进制编码缺点:相邻区域的编码的位数变化太多了!
对条纹图进行二值提取过程中,漫反射导致的光照影响导致误提!
(结合说明)
段差测量
1、项目需求
段差-项目需求
1、产品
段差-产品
2、旧检测方式
段差-旧检测
人眼判定误差
3、自动化检测
段差-自动检测
现场视频:
精度要求 +-2si(1si=10um=0.01mm)
2、深度图可视化
段差-可视化
Alg
1、16位图导致,有效数据4800=>18
段差-可视化
2、归一化增强特征,去除无用区间
3、特征提取
段差-特征提取
1、预处理
段差-特征提取-预处理
消除焊渣干扰
2、建模板
段差-特征提取-建模板
基于预处理图创建模板
确定圆弧与分割基准线
3、搜寻基底圆弧
段差-特征提取-搜寻
通过基底确定圆弧头部搜索区域
4、计算偏差并判定
段差-特征提取-计算偏差
个数判定=>偏差判定
5、小技巧
段差-特征提取-技巧
低匹配度&候选区域筛选
8位图取特征,16位图取数据
ML-CV
ML-CV
1、CV大分支
cv分支介绍
2、CNN基础
CNN基础
ToPDF
3、经典模型分析
经典模型分析
1、AlexNet
2、RCNN系列
3、YOLO
ToPDF
4、发展
发展
1、论文一大堆、落地项目少
2、Transform应用于CV

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