29、工业产品视觉检测方法解析

工业产品视觉检测方法解析

1. 基于PTZ相机的存在验证

在工业检测场景中，对于发动机等部件的检测常使用PTZ相机进行存在验证，其涉及定位、目标检测和结果验证三个关键环节。

1.1 定位

发动机在检测站中位置固定，但可绕两个轴倾斜，这会导致图像中出现位置偏差，且不同视角下偏差不同。由于发动机尺寸较大，图像中的旋转可忽略，但小角度倾斜也会使检测特征的位置发生显著变化。并且，离固定装置越远的发动机部分，位置变化越大，因此不能进行全局位置调整，需为每张图像计算偏差。

若直接使用模板匹配在足够大的感兴趣区域内搜索检测特征，因检测特征尺寸小，需极小的搜索步长，耗时久，且发动机表面及其部件的反射可能导致错误匹配和分割。所以，需进行位置调整。位置调整的参考搜索同样使用模板匹配，应选择面积大、形状独特且细节少的物体作为参考，如螺丝或弯管，这样可使用较大的搜索步长。

1.2 目标检测

检测对象通过模板匹配来查找。一种方法是仅使用正确安装的检测对象作为模板，根据模板与找到的对象的匹配程度判断检测特征是否安装正确。但在某些情况下，正确和错误安装的匹配相关性差异较小，此时需同时使用正确和错误安装的模板进行搜索。例如，对于传感器，通过匹配的模板可明确区分其安装是否正确。

在程序操作上，NeuroCheck提供了Evaluate Classes检查函数用于根据分类移除对象。若启用Verify target value，可指定可接受的类别列表，不在列表中的感兴趣区域将被视为错误。Delete pattern可使被判定为错误的感兴趣区域从列表中移除，而不会导致检查函数因目标值错误而终止。

1.3 结果验