5.对每个框进行缺陷提取,原理依然是轮廓检测加面积判断。效果如下: 6.缺陷类型判断,这里利用直方图统计。即统计0-255中每个像素的个数,根据个数,转为百分比,接着我们设定一个阈值,就可以判断出缺陷类型。部分代码: //---直方图计算 Mat hist; //设定像素取值范围 int histSize = 256; float range[] = {0,...
if(filePath!=""){picBoxShowDel.Image=image;picShowOri.Image=image;}}/// /// 脏污缺陷检测/// /// 测试图像/// <returns>结果图</returns> //也可设置bool类型表示OK或NGstaticMatDirtyDetection(Matimg){Matresult=img.Clone();Matgray=newMat();Cv2.CvtColor(img,gray,ColorConversionCodes.BGR2GR...
4、当A,B,C在一起 A扫描显示方式即显示器的横坐标是超声波在被检测材料中的传播时间或者传播距离,纵坐标是超声波反射波的幅值。 在一个钢工件中存在一个缺陷,由于这个缺陷的存在,造成了缺陷和钢材料之间形成了一个不同介质之间的交界面,交界面之间的声阻抗不同,当发射的超声波遇到这个界面之后,就会发生反射,反...
【附源码数据集】毕设有救了!基于OpenCV+YOLOV5+Deepla的缺陷检测实战保姆级教程,原理详解+代码复现,看完就能跑通!计算机视觉/目标检测共计32条视频,包括:1.1-任务需求与项目概述、2.2-数据与标签配置方法、3.3-标签转格式脚本制作等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号
一、利用直方图的方式进行批量的图片缺陷检测(方法简单) 二、步骤(完整代码见最后) 2.1灰度转换(将原图和要检测对比的图分开灰度化) 灰度化的作用是因为后面的直方图比较需要以像素256为基准进行相关性比较 img = cv2.imread("0.bmp") #原图灰度转换
本文使用opencv实现Halcon中的一个瓶口缺陷检测实例(C++实现),Halcon中对应的例子为inspect_bottle_mouth.hdev,用于检测酒瓶瓶口是否出现破损等缺陷情形。 Halcon实例主要步骤包含五步,分别是: 使用阈值处理和形态学粗定位品口位置; XLD轮廓拟合最近似的圆形区域作为瓶口的轮廓; ...
opencv印刷缺陷对齐匹配 opencv缺陷检测 01. 简介 焊接缺陷是指焊接零件表面出现不规则、不连续的现象。焊接接头的缺陷可能会导致组件报废、维修成本高昂,在工作条件下的组件的性能显着下降,在极端情况下还会导致灾难性故障,并造成财产和生命损失。此外,由于焊接技术固有的弱点和金属特性,在焊接中总是存在某些缺陷。不...
OpenCV缺陷检测 本文内容出自书籍: 《计算机视觉40例从入门到深度学习(OpenCV-Python)》 简单介绍 轮廓与原始对象高度拟合,包含的信息非常丰富。通过一个对象的最小包围圆形与其轮廓面积的比值,能够将不规则的圆形筛选出来,从而实现缺陷检测 findContours返回图像内所有轮廓...
常见得工业品缺陷主要包括划痕、脏污、缺失、凹坑、裂纹等,这些依赖人工目检(眼睛检测)的缺陷都可以通过机器视觉的缺陷检测算法来实现替代。当前工业缺陷检测算法目前主要分为两个方向,基于传统视觉的算法和基于深度学习的算法,前者主要依靠对检测目标的特征进行量化,比如颜色,形状,长宽,角度,面积等,好处是可解释性强、对...
可以通过图像来检测焊接中的缺陷,并精确测量每个缺陷的严重性,这将有助于并避免上述危险情况的出现。使用卷积神经网络算法和U-Net架构可提高检测的效率,精度也能达到98.3%。 02. 图像分割 图像分割是指将图像划分为包含相似属性的不同像素区域。为了对图像分析和解释,划分的区域应与对象特征密切相关。图像分析的成功...