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前面我们讲过识别，讲过标定，讲过测量，讲过匹配，但就是没有讨论过基于图像的产品检测。但事实上，产品检测和测量、拟合是一脉相承的。和深度学习不同，因为深度学习是通过定位、标定和训练来完成的，而传统机器视觉仍然是借助于图形拟合之后，判断拟合后的特征，和实际标准图像特征之间的差距，判断产品质量是否有问题。这种拟合可以是直线、矩形、圆或者是其他凸多边形，都是ok的，只要有一个参考的标准就行。
今天正好验证一种使用的方法，那就是查找圆缺角。
1、创建项目和流程
使用qmacvisual之前，第一步就是创建项目和流程。
2、导入图像
导入图像主要使用了【图像处理】中的【获取图像】控件。直接用鼠标，将它从树形控件拖到流程当中，双击打开，配置一下图像的路径即可，
从图像上面看，在左下角有一个很明显的缺角，这正是我们需要检测的部分。
3、查找圆缺角
插件位于【几何测量】下面。直接用鼠标拖到流程配置区域，双击即可，
这是已经配置、计算好的效果。整个插件有三个地方需要进行配置。第一处，就是输入图像的来源。第二处，就是ROI区域配置。由于是圆缺角的设置，所以这里ROI是一个有内外圆的蓝色图形。双击后，会出现两个蓝色圆点，借助于这两个圆点，就可以分别调试内外圆的直径。实际配置的时候，内圆需要放在白色区域，外圆需要放在黑色区域。
第三处，就是参数的配置。整个配置和之前寻找圆是差不多的，比如扫描方向、灰度方向、边缘强度等。唯一不同的就是缺口差值，也就是需要我们告诉算法，差值是多少的时候，会被认为是缺口，这一点很重要。
所有三处都配置完毕之后，直接单击执行按钮即可。如果不出意外，就会在图像中找到一条绿色的连线，提示我们缺角在什么方位。这条线如果看的不是很清楚，那么在整个图像的左下方会有一些字符打印，这里面也有我们需要的检测结果信息，截图如下所示，
4、泛化的产品检测
所谓的产品检测，就是将实际生产的产品，和标准产品进行对比。经过设计、调优的图像，总能够在图像当中提取一些有用的信息，比如说长度、宽度、长宽比例、周长、面积、圆度、惯性、凸性、颜色等等。这些图形如果提取出来，并且分割好了，就可以被拿来和标准模块进行比对和验证，如果比较的结果在误差范围之内，那就代表产品本身是ok的、没有问题的；但是如果误差超过了我们设置的范围，这就代表产品本身其实是有改进空间的，这就是利用机器视觉技术对产品进行检验的基本原理，听上去其实也不复杂。