使用OpenCV 2.4.0 实现FPC上焊点检测功能

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工业缺陷检测项目实战(一)——基于opencv的工件缺陷检测C++和python实现 这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar 阅读详情 


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1 要求检测FPC上的焊点高度是否合格 （是否高于或者低于标准值范围，以FPC板为准）
2 实现思路 确定基准线，然后查找每个焊点，检测焊点高度，判断焊点是否合格，标注焊点。
3 下载最新的OpenCV 2.4.0 
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opencv缺陷检测 因此，我们可以使用颜色进行缺陷检测。在机器视觉系统中，缺陷检测是指在图像采集过程中，自动地将采集到的图像通过一定算法处理后，自动地对目标物体进行提取、分割、识别和跟踪。目前，国内外对基于区域生长算法的应用研究比较多，如：张军红等人将数学形态学与区域生长相结合，利用形态学腐蚀运算对目标进行增强处理，然后对增强后的图像进行区域生长，最后得到分割结果。缺陷识别是一种自动识别缺陷的方法，其基本思想是，当目标物体存在缺陷时，它会发出一定的信号，当这种信号与其周围的背景信号达到一定比例时，就会发现目标物体存在缺陷。 阅读详情

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