2D图像处理:缺陷检测--实现Halcon的Variation Model

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本文介绍了使用C++和OpenCV实现Halcon的Variation Model进行2D图像缺陷检测的方法,包括准备和训练模型、比较模板以及过滤缺陷特征的区域。在robust模式下,通过MAD(绝对中位差)处理异常值,提高检测鲁棒性。

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  • 语言:C++
  • IDE:Qt Creator
  • 第三方库:Opencv

Robust模式-MAD

1. Variation Model

      Halcon中的Variation Model主要是将待检测的图像与标准图像对比,检测出待检测图像与标准图像的差异,即缺陷。该缺陷检测方法对光照要求还是比较严格,尽量在封闭环境中使用。
      C++&Opencv 实现Variation Model流程主要是:准备和训练模型和比较模板;创建模板和正式检测时需要将待检测区域对齐(一般可以通过匹配的方式进行对齐);

1.1 准备和训练模型方法

Halcon中创建模板主要有三种模式:‘standard’, ‘robust’, ‘direct’;

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