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前言
随着工业制造的发展,对产品质量的要求越来越高。工业缺陷检测是确保产品质量的重要环节,而计算机视觉技术的应用能够有效提升工业缺陷检测的效率和精度。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的函数和工具,能够帮助开发者实现各种视觉任务。在工业缺陷检测中,OpenCV被广泛应用于图像处理、特征提取和模式识别等方面。
本文将介绍OpenCV4工业缺陷检测的六种方法,包括基于图像处理的方法、基于特征提取的方法和基于机器学习的方法等。通过学习这些方法,读者将能够了解如何使用OpenCV实现工业缺陷检测,并根据实际需求选择合适的方法。
本文的结构如下: 第一章介绍了工业缺陷检测的背景和意义,以及OpenCV在工业缺陷检测中的应用; 第二章介绍了基于图像处理的工业缺陷检测方法,包括滤波、边缘检测和形态学操作等; 第三章介绍了基于特征提取的工业缺陷检测方法,包括颜色特征、纹理特征和形状特征等; 第四章介绍了基于机器学习的工业缺陷检测方法,包括支持向量机、人工神经网络和深度学习等; 第五章介绍了OpenCV4中的工业缺陷检测应用实例,包括表面缺陷检测、焊缝缺陷检测和产品识别等; 第六章总结了以上内容,并展望了工业缺陷检测的未来发展方向。
通过阅读本文,读者将能够全面了解OpenCV4工业缺陷检测的方法和应用,从而在实际工作中能够更好地应用计算机视觉技术,提升工业生产的质量和效率。
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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一线开发专家与金牌讲师撰写,一站式解决OpenCV工程化开发痛点
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以工业级视觉应用开发所需知识点为主线,讲透OpenCV相关核心模块,案例化详解1000个常用函数、深度学习知识以及模型的推理与加速。
本书专注于介绍OpenCV4在工业领域的常用模块,通过合理的章节设置构建了阶梯式的知识点学习路径。化繁就简、案例驱动,注重算法原理、代码演示及在相关场景的实际使用。本书还介绍了必备的深度学习知识与开发技巧,拓展OpenCV开发者技能。
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