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图像增强模块在检测中的应用实例 
(发布日期:2019/5/31 19:49:44) 来源:
 
   

OPT小讲堂之SciSmart智能视觉软件系?#20449;?#35757;课程已推出七个课时。这个系列自推出以来,受到很多机器视觉专家、从业者的青睐。本次推出的案例从图像增强模块入手,以实际应用验证SciSmart智能视觉软件的稳定与易用。

图像增强的应用场景举例

● 成像背?#26696;?#26434;、产品表面干扰大

● 成像不稳定,感兴趣区域不明显,误?#23567;?#28431;判风险高

● 图像数据量大,处理效?#23454;?/p>

● 产品规格过大,无法用相机一次完成整个产品拍摄

图像增强应用的效果

当成像效果无法满足我们的检测要求时,可以通过图像增强模块中算子的应用,对图像进行二次处理,将图像的特征更直观地呈现出来,提高检测质量,如以下三组图所示:

预处理算子应用:对图像进行手动二值化、开运算和膨胀综合处理,如图1;

形态学算子应用:对图像进行闭运算处理,如图2;

亮度调整算子应用:对图像进行亮度、?#21592;?#24230;、伽马值调整,如图3。




图1 预处理算子应用效果示意图




图2 形态学算子应用效果示意图




图3 亮度调整算子应用效果示意图

下面通过图像增强的一个应用实例来演示效果。

(1)检测需求

分析石墨片的通孔是否有冲压不良。




图4 石墨片通孔指示图

(2)两种实现方式?#21592;?/p>

方式一:直接对原图进行分析

● 成像中含有多个产品,不方便对单个产品图像进行分析处理

● 产品图像表面干扰点多,不利于筛选目标

方式二?#21512;?#23545;图像进行二值化、图像操作等综合?#28304;?#29702;后,再进行分析

● 提取单个产品图像,便于分析处理

● 产品图像表面无干扰点,利于筛选目标,更直观且稳定




图5 原图(左)与综合?#28304;?#29702;后的效果图(右)

通过以上两个实现方式的?#21592;?#21487;以看出,对图像进行综合?#28304;?#29702;后再进行处理和分析,能够更加直观提取目标特征,有效降低误检?#30465;?#21516;时处理后的图像数据量减小,提高了检测效?#30465;?#37027;么接下来,我们一起来看看方式二是如何实现?#27169;?/p>

(3)方式二的实现步骤

a、屏蔽视野中不完整的产品,提出单个完整的产品

通过二值化将原图转换为一张背景为黑色的黑白图像,接着进行闭运算处理将二值化后还保留的?#24863;?#19981;良通孔?#23433;?#21697;表面的干扰屏蔽处理,最后通过Blob筛选设定合理筛选条件(如:面积大小)提取出完整的产品,并屏蔽不完整的产品。这样处理便于后面能够更加快速、稳定、准确地对通孔进行检测与分析。具体的处理流程如下:




图6 提取单个产品处理流程

b、通孔提取、结果分析:

● 通孔提取:在上一步的基础上通过Blob分析工具设定合理的参数,提取出通孔位置及个数

● 结果分析:当?#23433;?#21697;识别得到的通孔个数与标准产品通孔个数进行?#21592;齲?#20174;而判?#31995;鼻安?#21697;是否?#32454;?/p>

以上的操作步骤如下流程图所示:




图7 通孔提取、分析流程图

c、结果显示




图8 不良品运行效果图(图片可放大看细节)




图9 良品运行效果图(图片可放大看细节)

通过以上实例可以看出,在机器视觉图像分析领域,图像增强可?#36816;?#26159;既基础?#31181;?#20851;重要。在SciSmart智能视觉软件图像增强模块下,除了“OPT小讲堂”此前推过的滤波、形态学、二值化,还有缩放、图像拼接、图像操作、通道提取、直方图均衡化、光度立体技术等功能。无论任何行业,运用图像增强模块下的各种功能,都可以对图像质量进行优化处理,满足我?#23884;?#22270;像分析的需求。


 
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