2202_75557553的博客

八，判定长度信息与落点位置（例如黄色轮廓不满足两次落点间隔，则粉色轮廓的初次落点位置为（指定间隔长度-黄色轮廓长度）以此类推，直至落点布满全部轮廓）四，get_contour_global_attrib_xld 获取Attrib值，通过值判定拟合类型。五，轮廓拟合（直线/圆/椭圆）获取每个轮廓的端点/半径/起始角度信息。指定点在指定直线指定间隔平移 与 指定点在圆弧上指定间隔平移。二，九点标定（图像位姿与点焊/点胶坐标转换）一，指定点在指定直线指定间隔平移。二，指定点在圆弧上指定间隔平移。

光度立体法的典型应用是检测物体表面微小变化，例如，受打光方向影响的缺陷。

此类型项目较为经典，实现方式有很多种，挑战其算法时间，定位精度或许是一种乐趣。

关键算子junctions_skeleton，lines_gauss，length_xld。方式2，上方端点为中心，铜线长度为半径，获取轨迹直线与圆交点，选择距离焊盘近的交点为目标点。5，铜线长度测量：提取骨架—去除毛刺——提取骨架中心线——XLD长度测量。6，生成最优轨迹：焊盘中心点与铜线上方端点生成线段并将线段延申为直线。4，铜线起始端点确定：为生成轨迹及位姿变换做准备。3，颜色提取：精准获取铜线的图像区域。2，手眼标定：获取位姿变换关系。1，标定板标定：获取像素当量。7，末端端点变换至轨迹路线。

总结：在可控CT范围内，增加适量计算量后会增加一部分运算时间，但是可以增强算法的兼容性，以减少定位不稳定带来的经济损失。方案六，在方案五的基础上增加开运换/点线位置判定，当偏幅过大是可以反向找线等，以增强一次性检测通过率。方案五，在方案四的基础上增加仿射变换+绘制区域，增强其兼容性，防止圆弧区域断开，导致运行检测失败。方案三，在方案二的基础上增加上方找线，求取交点，两点中心为Mark点。方案一：横向找线，竖向找线，求取交点（缺点兼容性，稳定性差）

Vp使用简单,精度优化要一段时间，调用的基本都是工具模块，耗时基本是固定的Hc要自行构建检测思路，检测逻辑不通耗时，稳定性等不一，相比固定模块耗时会短不少，

1，准备素材（写一段代码将疑似缺陷部分进行自动切割，手动分类OK/NG）③生成检测区域（外部风险/内部非风险）④Blob分析划分疑似缺陷区域。②四点定位（并行处理）