機(jī)器視覺(jué)缺陷檢測(cè)算法是機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要應(yīng)用,它涉及多種算法和技術(shù),用于自動(dòng)化生產(chǎn)線上的產(chǎn)品質(zhì)量控制。以下是幾種常見(jiàn)的機(jī)器視覺(jué)缺陷檢測(cè)算法:

表面缺陷檢測(cè)

表面缺陷檢測(cè)主要關(guān)注產(chǎn)品表面的劃痕、凹陷、裂縫、污點(diǎn)等缺陷。這類(lèi)檢測(cè)通常通過(guò)圖像分割、形態(tài)學(xué)操作、邊緣檢測(cè)等算法來(lái)識(shí)別和定位缺陷。

形狀缺陷檢測(cè)

形狀缺陷檢測(cè)旨在檢查產(chǎn)品的形狀是否符合規(guī)定要求,例如測(cè)量產(chǎn)品的長(zhǎng)度、寬度、高度等參數(shù),以檢測(cè)是否存在形狀偏差或變形等問(wèn)題。

機(jī)器視覺(jué)缺陷檢測(cè)算法有哪些種類(lèi),機(jī)器視覺(jué)算法與應(yīng)用pdf

變色缺陷檢測(cè)

變色缺陷檢測(cè)關(guān)注產(chǎn)品顏色是否均勻、準(zhǔn)確,是否存在色差、色斑等問(wèn)題。這種檢測(cè)通常采用顏色分析和色差檢測(cè)算法進(jìn)行。

異物檢測(cè)

異物檢測(cè)用于識(shí)別產(chǎn)品中是否存在異物,如雜質(zhì)、異色物體等。通過(guò)灰度分析、背景建模、形態(tài)學(xué)操作等方法進(jìn)行檢測(cè)和分析。

缺陷分類(lèi)

除了檢測(cè)缺陷的存在,還可以對(duì)不同類(lèi)型的缺陷進(jìn)行分類(lèi)和識(shí)別。例如,將產(chǎn)品的缺陷分為大、中、小缺陷,或者根據(jù)缺陷的特征進(jìn)行分類(lèi),以便更好地進(jìn)行后續(xù)處理。

深度學(xué)習(xí)算法

深度學(xué)習(xí)算法,如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),可以自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像中的缺陷特征。CNN通過(guò)層疊卷積層和池化層,可以提取不同層級(jí)的特征,增強(qiáng)《機(jī)器視覺(jué)與缺陷檢測(cè)》。

特征提取算法

特征提取算法在缺陷檢測(cè)中也扮演著重要角色。例如,尺度不變特征轉(zhuǎn)換(SIFT)可以檢測(cè)和描述圖像中的關(guān)鍵點(diǎn),具有尺度不變性和旋轉(zhuǎn)不變性,可用于定位缺陷并提取它們的局部幾何特征。

機(jī)器視覺(jué)算法與應(yīng)用PDF

《機(jī)器視覺(jué)算法與應(yīng)用》是一本關(guān)于機(jī)器視覺(jué)算法與應(yīng)用的中英文對(duì)照版教材,詳細(xì)介紹了機(jī)器視覺(jué)的各種算法及其實(shí)際應(yīng)用。本書(shū)的作者在MVTec公司負(fù)責(zé)著名機(jī)器視覺(jué)算法軟件包HALCON的研發(fā)工作,同時(shí)還在慕尼黑工業(yè)大學(xué)(TUM)擔(dān)任客座學(xué)者從事機(jī)器視覺(jué)研究教學(xué)工作,具備深厚的理論功底和實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

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