编程知识 cdmana.com

1.3视觉检测项目过程分解——视觉算法模拟

上期我们将项目的硬件选型部分完成,并利用相机镜头光源等硬件采集了产品图像,本期就根据项目的具体检测需求通过VISION视觉助手模拟一下需要使用的视觉算法有哪些。


1.3视觉检测项目过程分解——视觉算法模拟_微信公众号

检测需求:

①按挚是否存在

1.3视觉检测项目过程分解——视觉算法模拟_微信公众号_02

②NO端是否存在

1.3视觉检测项目过程分解——视觉算法模拟_公众号_03

③触点间距检测

1.3视觉检测项目过程分解——视觉算法模拟_视觉算法_04

因为机构无法满足产品的位置绝对统一,我们在添加检测算法之前首先需要建立定位坐标系,建立坐标系要点在于找到产品上一处特征明显的区域进行算法捕捉,这里我们利用常用的模板匹配进行定位坐标系的建立,如下图:


利用下图中的特征区域建立模板

1.3视觉检测项目过程分解——视觉算法模拟_灰度_05

1.3视觉检测项目过程分解——视觉算法模拟_公众号_06

建立坐标系

1.3视觉检测项目过程分解——视觉算法模拟_触点_07

这里选择带角度的坐标类型

1.3视觉检测项目过程分解——视觉算法模拟_微信公众号_08


定位搞定后下面就是检测需求①,②的有无检测,按挚的有无我们使用灰度分析来得到按挚前端区域的灰度值设置上下限来区分有无。

1.3视觉检测项目过程分解——视觉算法模拟_微信公众号_09


检测需求②NO端有无,通过区域掩膜,二值化,二值颗粒分析可以实现

1.3视觉检测项目过程分解——视觉算法模拟_公众号_10

1.3视觉检测项目过程分解——视觉算法模拟_微信公众号_11

其余两项运用相同方式即可

 

检测需求③触点间距,通过卡尺算法进行测量

1.3视觉检测项目过程分解——视觉算法模拟_触点_12


本期总结:检测需求所需算法,灰度分析,二值,滤波,凸包,颗粒分析,卡尺检测。


本期的内容就到这里,下期我们来进行软件部分的思路分析,以及框架搭建。

 

版权声明
本文为[视觉龙哥]所创,转载请带上原文链接,感谢
https://blog.51cto.com/u_14066810/4690036

Scroll to Top