在零件缺陷检测时,很多时候需要定位零件的位置,比如下图:

零件是多孔的工业常见部件,上图是打光后二值化的图像。一般来说,二值化后的图像不可能没有噪声,经常有很多斑点,如下图:
这时需要确定零件的区域,将零件区域填充后和原图像相加(或运算)。而且有时候获取ROI区域时,这样做也很有效。填充结果如下:

得到填充图后,就可以很方便的进一步处理了。
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这时需要确定零件的区域,将零件区域填充后和原图像相加(或运算)。而且有时候获取ROI区域时,这样做也很有效。填充结果如下:

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openCV缺陷检测学习(一)
·参考论文: 《基于OpenCV的PCB元件缺陷检测》-- 郑帅兵,贾小军,季汉华 缺陷检测流程 · 平滑处理 · 图像二值化 · 边缘检测 · 缺陷检测 1.平滑处理 平滑处理也成为模糊处理。通常用来压制,弱化或消除图像中的细节,突变,边缘和噪声。 ·论文中选择使用中值滤波的方法进行平滑处理,因为其对脉冲噪声有较好的滤除作用,且边缘不会被模糊。 平滑滤波函数: void cvSmooth(const CvArr* src,CvArr* dst,int smoothtype = CV_GAUSSIAN,
OpenCV C++案例实战三十三《缺陷检测》
本案例将使用OpenCV C++ 进行PCB印刷缺陷检测。目前缺陷检测算法可分为两大类:一:基于模板匹配的缺陷检测二:基于深度学习的缺陷检测,主要利用目标检测去识别缺陷部分。本文算法主要是基于模板匹配算法进行缺陷检测,参考《基于差异模型的印刷标签缺陷检测算法》一文,进行算法复现,感兴趣的朋友可以去阅读一下原文。本文使用OpenCV C++ 进行PCB印刷缺陷检测,主要操作有以下几点。1、将图像进行仿射变换,与模板图像进行配准2、计算差异图像,得到基于模板的亮、暗阈值图像。
python+opencv实现机器视觉基础技术(2)(宽度测量,缺陷检测,医学检测
本篇博客接着讲解机器视觉的有关技术和知识。包括宽度测量,缺陷检测,医学处理。 一:宽度测量 在传统的自动化生产中,对于尺寸的测量,典型的方法就是千分尺、游标卡尺、塞尺等。而这些测量手段测量精度低、速度慢,无法满足大规模的自动化生产需求。基于机器视觉的尺寸测量属于非接触式的测量,具有检测精度高、速度快、成本低、安装简便等优点。可以检测零件的各种尺寸,如长度、圆、角度、线弧等测量。 利用python+opencv方法可以进行宽度的测量。步骤是先选取出一个矩形,然后进行阈值分割,再进行反色,边缘提取
基于机器视觉的缺陷检测汽车零部件
https://www.toutiao.com/a6713860404323287566/ 基于机器视觉的缺陷检测汽车零部件 1. 缺陷检测的意义 汽车行业是支撑我国实体经济发展的重点行业,目前我国是世界上汽车消费量最大的国家,与汽车相关的产业形形色色。 汽车行业事关我们每个人的人身安全, 因此汽车行业也是对检测要求较高的行业,几乎每个零件都需要全检。所以,汽车零部件尺寸缺陷检测的意义就显得...
python+opencv实现机器视觉基础技术(2)(宽度测量,缺陷检测,医学处理)
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【实战项目】利用机器视觉的圆孔零件尺寸精准检测系统
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基于机器视觉的多孔零件边缘缺陷检测(源码C++、opencv、凸包、凸缺陷检测)
哈哈又翻出了一篇很久之前写的小论文,依然是放在手中许久,这次也不能让它在我的文件夹里吃灰了… 针对多孔冲压件的边缘缺陷问题,提出了一种基于机器视觉的检测方法。首先在平面光下采集图像,对图像进行灰度化、二值化的预处理操作;然后寻找轮廓,根据轮廓面积特征筛选得到零件的有效的内外侧轮廓;接着对内外侧轮廓分类,计算凸包及其凸缺陷;最后,通过凸缺陷的特征筛选得到零件边缘缺陷及其特征信息。实验结果表明,该边缘缺陷检测方法检测速度快、准确率高、鲁棒性好,可有效的满足工厂检测要求。
基于机器视觉的圆孔类零件尺寸测量系统
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OpenCV项目实战机器视觉之零件缺陷检测(2)
这是OpenCV项目实战机器视觉之零件缺陷检测第二篇,第一篇的传送门:OpenCV项目实战机器视觉之零件缺陷检测(1) 1—缺陷检测工程介绍 项目名称:检测汽车尾气排放过程中有缺陷的零件 项目描述:在流水线上,上位机软件以一定的频率通过工业摄像机拍摄图片,然后检查图片中的零件质量,然后把零件质量用特定编码以串口通信方式发送给硬件,硬件收到信号后将有缺陷的零件过滤,以实现零件质量把控的目的。 硬件:basler工业相机、串口通信 软件:win10+vs 2010、VC++ 项目状态:已投产 2—工程整体流程
基于深度学习的工业零件缺陷检测系统
工业零件缺陷检测系统摘要 本文介绍了一个基于深度学习的工业零件缺陷检测系统解决方案。该系统采用Faster R-CNN目标检测算法,结合PyTorch框架和OpenCV图像处理库,实现了对工业零件表面缺陷(如裂纹、划痕、凹坑等)的自动检测与定位。系统包含完整的开发流程:从数据采集与标注、数据增强预处理、模型构建与训练,到最终的评估与部署。相比传统机器视觉方法,该深度学习方案具有更强的特征表示能力和环境适应性,能够有效提升工业质检的准确率和效率。文章详细阐述了系统架构设计、实现细节和优化策略,并提供了完整的代
OpenCV零件检测实战:边缘与轮廓分析
OpenCV,全称为Open Source Computer Vision Library,是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV为图像处理、视频分析、机器视觉等领域提供了丰富的函数接口。它被广泛应用于研究和商业项目,以处理图像和视频数据,进行模式识别等任务。边缘检测的算法有很多,每种算法都有其特定的优缺点。常见的边缘检测算法包括:Sobel算法:利用卷积核对图像进行处理,检测图像中的水平和垂直边缘。Prewitt算法。
人工智能专业-基于机器视觉的回转体零件表面缺陷检测研究-OpenCV
人工智能-基于机器视觉的回转体零件表面缺陷检测研究-OpenCV :传统的检测方法通常是通过人工对零件进行缺陷检查的,该方法工作量大、效率低下并且占用太多的人力资源。由于检测人员具备的技术素质以及经验各不相同,所以判别零件是否有缺陷也会因人而异。在缺陷检测过程中,人工检测的主观性较强,很难保证零件的质量要求并且容易出现漏检、误检的现象。近些年来,随着机器视觉技术的迅猛发展,用机器代替人眼进行缺陷检测已经成为了当今现代化工业的一种发展趋势。它不仅可以提高产品的检测效率,而且可用于大批量生产的在线缺陷检测。 近
计算机视觉-缺陷检测实战系列
计算机视觉-缺陷检测实战系列,缺陷检测实战课程旨在帮助同学们快速掌握该领域经典算法及其应用实例,项目实战主要基于两大模块:1.基于深度学习的缺陷检测实战,主要讲解检测与分割算法并进行应用实战;2.基于传统算法(opencv)进行缺陷检测与分析。所有项目均逐行解读源码并进行实例应用,在整体风格通俗易懂,提供全部课程所需数据代码。
工业产品缺陷检测Opencv+Python
文章目录问题描述解决方法1 介绍2 方法2.1 产品水平矫正2.2 定位产品的外轮廓2.3 产品对齐2.4 缺陷检测3 实验结果及分析4 讨论 问题描述 如下图所示为某种用于试剂检验的产品,需要利用机器视觉的方法检测产品的缺陷。 本设计的目的是综合运用图像处理的知识,检测产品是否有严重缺陷。 在检测算法之前, 作为图像的预处理, 检测和定位产品的外轮廓,矫正产品的姿态,对于后续的算法处理有着重要的意义。 数据为真实的工业产品成像,分为放在OK,NG目录下。数据提取地址链接 提取码:s3jl,OK目录下的
ABAP代码检查(Code Review)
1、SLIN 扩展程序检查 也可通过(SE38工具栏->检查-扩展程序检查) 进入 2、ATC 检查 通过<SE38菜单栏-检查-ABAP测试主控室> 或事物代码SCI, 支持自定义检查变式 SCI可以配置检查变式满足特殊需求,配置对象集用于批量检查 3、通过ABAP测试主控室实现统一管理,定期检查作业和监控功能(事务代码ATC) 参考 SLIN...
树莓派5安装ROS1避坑指南:从系统配置到cmake报错全解决
本文详细介绍了在树莓派5上安装ROS1的完整流程,包括系统配置、环境变量设置、cmake报错解决等关键步骤。针对树莓派5的ARM架构特性,提供了从基础安装到高级调试的系统级解决方案,帮助开发者高效部署ROS1并避免常见编译陷阱。特别针对cmake报错问题,给出了深度解析和实用修复方法。
基于OPENCV和图像减法的PCB缺陷检测
在PCB制造业中,生产的一个最重要方面是质量检查。PCB板经历了从面板切割到层压的大量生产过程,一块板上的一个缺陷将使整个板过时。随着电子电器需求的日益增长,对更高质量元器件的需求也在不断增长。由于商用AOI价格高昂,许多制造商无法进行自动检测。在这方面,计算机视觉可以为商业AOI提供一种替代方案,以帮助小型制造商进行自动检测。图像减法和斑点检测使用户能够轻松地发现PCB中......
RK3506开发板实战:5分钟搞定开源鸿蒙OpenHarmony5.1+星闪功能配置
本文提供了一份基于RK3506开发板快速配置开源鸿蒙OpenHarmony 5.1并启用星闪功能的实战指南。文章详细介绍了从开发环境搭建、系统镜像编译烧录,到星闪驱动加载验证、应用开发及性能调优的全流程,帮助开发者高效上手,将新一代短距无线通信技术应用于物联网项目。
【精选】基于机器视觉的圆孔类零件尺寸测量系统
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C#实现网络寻路(附完整源码)
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MATLAB与ROS联合仿真——ROS环境搭建及相关准备工作(上)
本篇文章主要介绍在安装完ROS后,在进行MATLAB与ROS联合仿真之前,需要进行的一些环境搭建以及准备工作,主要分为 创建ROS工作空间及功能包、必备功能包安装、安装Gazebo11、导入实验功能包至工作空间、安装Visual_Studio_Code(选做)、常用便捷工具安装(选做) 六部分。 本部分内容共分为上下两篇,上篇包括创建ROS工作空间及功能包和必备功能包安装这两部分,下篇包括、安装Gazebo11、导入实验功能包至工作空间、安装Visual_Studio_Code(选做)、常用便捷工

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