檢測(cè)金屬墊片缺陷對(duì)已有示例圖片，如圖所示，進(jìn)行仿真訓(xùn)練，運(yùn)用簡(jiǎn)單的像素檢測(cè)工具，對(duì)搜索框內(nèi)的圖像進(jìn)行像素統(tǒng)計(jì)，完成金屬墊片缺陷的檢測(cè)。通過(guò)完成此學(xué)習(xí)任務(wù)，可以掌握像素統(tǒng)計(jì)的三種工具，獲取像素、獲取區(qū)域像素、像素值之和。4.1.1獲取像素獲取像素是指返回圖像的單個(gè)像素。4.1.2獲取區(qū)域像素獲取區(qū)域像素是指返回輸入圖像中像素?cái)?shù)組。4.1.3像素值之和像素值之和是指計(jì)算圖像像素值之和。4.1.4像素強(qiáng)度像素強(qiáng)度是指通過(guò)分析指定區(qū)域中的像素強(qiáng)度來(lái)驗(yàn)證對(duì)象存在。主要應(yīng)用于快速簡(jiǎn)便的驗(yàn)證是否存在。該操作計(jì)算所選區(qū)域的圖像像素的基本統(tǒng)計(jì)信息，并檢查它們是否適合定義的范圍。使用的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是像素值的平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差。4.1.5檢測(cè)工件有無(wú)對(duì)如圖所示的圖片，進(jìn)行仿真訓(xùn)練，運(yùn)用簡(jiǎn)單的像素檢測(cè)工具，對(duì)搜索框內(nèi)的圖像進(jìn)行像素統(tǒng)計(jì)，完成判別工件有無(wú)。4.1.6金屬墊片缺陷判斷以金屬墊片為例，分別拍攝標(biāo)準(zhǔn)件與瑕疵件，并確定其平均像素值，拍攝圖像效果如圖所示。經(jīng)過(guò)比對(duì)標(biāo)準(zhǔn)件和瑕疵件的灰度平均值的大小，設(shè)定最大灰度均值和最小灰度均值，從而判斷工件是否為瑕疵件。零件分類(lèi)如圖所示，對(duì)視野中目標(biāo)圖形進(jìn)行分類(lèi)，區(qū)分釘子、螺釘和螺母。通過(guò)完成此學(xué)習(xí)任務(wù)，可以掌握區(qū)域運(yùn)算，包括區(qū)域交集、差集、并集、對(duì)稱(chēng)差集、數(shù)組并集；掌握區(qū)域數(shù)組處理，包括區(qū)域分類(lèi)、最大特征區(qū)域、最小特征區(qū)域、區(qū)域數(shù)組排序。4.2.1區(qū)域數(shù)組處理1.區(qū)域分類(lèi)區(qū)域分類(lèi)是指根據(jù)所選的特征和范圍，拆分為區(qū)域數(shù)組。應(yīng)用于有一個(gè)區(qū)域數(shù)組，如果需要獲取其中一些區(qū)域，以進(jìn)行進(jìn)一步處理，可以選擇該指令。（1）此操作接受一個(gè)區(qū)域數(shù)組并將其拆分為輸出數(shù)組，具體取決于每個(gè)計(jì)算的特征值如何適合（特征值的最小值，特征值的最大值）范圍。對(duì)于特征值低于特征值的最小值的區(qū)域，將傳遞到數(shù)組區(qū)域（Reject）和數(shù)組區(qū)域（Below）。對(duì)于特征值在（特征值的最小值，特征值的最大值）范圍內(nèi)的區(qū)域，將傳遞到數(shù)組區(qū)域（Accept）。對(duì)于特征值高于特征值的最大值的區(qū)域，將傳遞到數(shù)組區(qū)域（Reject）和數(shù)組區(qū)域（Above）。（2）在特征值的最小值大于特征值的最大值的特殊情況下，使用第一個(gè)匹配條件，這意味著將高于特征值的最大值和低于特征值的最小值的值的對(duì)象傳遞到數(shù)組區(qū)域（Below）。2.最大特征區(qū)域返回輸入?yún)^(qū)域數(shù)組中最大計(jì)算特征值的區(qū)域。應(yīng)用于有一個(gè)區(qū)域數(shù)組，想從中選擇一個(gè)最符合某個(gè)條件的區(qū)域，可以使用該指令。該指令計(jì)算每個(gè)輸入?yún)^(qū)域選定的特征值，并返回最大的那個(gè)。3.最小特征區(qū)域最小特征區(qū)域是指返回輸入?yún)^(qū)域數(shù)組中最小計(jì)算特征值的區(qū)域。應(yīng)用于有一個(gè)區(qū)域數(shù)組，想從中選擇一個(gè)最符合某個(gè)條件的區(qū)域，可以使用該指令。該指令計(jì)算每個(gè)輸入?yún)^(qū)域選定的特征值，并返回最大的那個(gè)。4.區(qū)域數(shù)組排序區(qū)域數(shù)組排序是指將輸入的區(qū)域數(shù)組的順序根據(jù)其計(jì)算的特征值升序/降序排列。該操作根據(jù)每個(gè)輸入?yún)^(qū)域計(jì)算的所選特征值對(duì)輸入?yún)^(qū)域陣列進(jìn)行排序。4.2.2金屬零件的分類(lèi)保險(xiǎn)絲缺陷檢測(cè)檢測(cè)如圖所示的保險(xiǎn)絲兩引腳之間的導(dǎo)線是否斷開(kāi)。要求將檢查結(jié)果繪制在圖像上。如果保險(xiǎn)絲損壞，則繪制一個(gè)圓圈將其圈出，反之則不繪制。通過(guò)本任務(wù)的實(shí)施，從任務(wù)分析、硬件選型、硬件搭建到軟件實(shí)施，可以系統(tǒng)掌握實(shí)際缺陷檢測(cè)項(xiàng)目的實(shí)施。（a）檢測(cè)前

（b）檢測(cè)后

4.3.1硬件選型1.相機(jī)選型在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下，首先確認(rèn)視野范圍及檢測(cè)精度等需求，通過(guò)計(jì)算公式反推出相機(jī)的分辨率選型范圍。以我們拍攝視野55mm×40mm，精度要求為0.1mm為例，代入公式55/分辨率長(zhǎng)×n=精度，則相機(jī)的分辨率在550×400以上就可達(dá)到要求。通過(guò)觀察實(shí)驗(yàn)物品之間的特征差異判斷，本實(shí)驗(yàn)需要通過(guò)一些區(qū)域處理工具區(qū)分出合格品與不良品之間的差異，分辨率高一些有助于實(shí)驗(yàn)效果，因此實(shí)驗(yàn)選擇分辨率160萬(wàn)（1440×1088）的智能相機(jī)。2.鏡頭選型在物距為有限的情況下，根據(jù)視野與焦距的運(yùn)算公式f=Y'·L/Y，計(jì)算出焦距的大約取值范圍，焦距越小拍攝視野越大，畸變也越大。由于此實(shí)驗(yàn)對(duì)視野與物距的取值沒(méi)有嚴(yán)格的要求，此處鏡頭選型為8mm低畸變工業(yè)鏡頭。3.光源選型觀察檢測(cè)物品可以發(fā)現(xiàn)，差異在于保險(xiǎn)絲斷開(kāi)時(shí)，物品金屬部分被分成完全獨(dú)立的兩個(gè)部分，可以通過(guò)多個(gè)區(qū)域處理工具的配合實(shí)現(xiàn)檢測(cè)功能，因此打光效果需要突出斷裂的特征，且能將金屬部分與半透明部分區(qū)分開(kāi)來(lái)，金屬部分不透光，通過(guò)試驗(yàn)法得知面光源背部打光的方式獲得的圖片效果最好，所以此實(shí)驗(yàn)選擇面光源（注意確認(rèn)樣品厚度），面光源大小只需略大于拍攝特征區(qū)域即可。4.選型清單序號(hào)名稱(chēng)規(guī)格參考型號(hào)1相機(jī)分辨率1440×1088幀率107曝光方式全局曝光靶面1/3”SV-RS160C-C2鏡頭類(lèi)型普通定焦鏡頭焦距8mmSL-LF08-C3光源類(lèi)型背光源尺寸160mm×160mm顏色白色功率20WSI-JB160160-W4.3.2硬件平臺(tái)搭建

4.3.3軟件檢測(cè)保險(xiǎn)絲如果是缺陷產(chǎn)品會(huì)比合格產(chǎn)品多區(qū)域，可以使用多次分割區(qū)域。使用區(qū)域數(shù)組來(lái)獲取區(qū)域數(shù)，并判斷出缺陷產(chǎn)品。金屬零件缺陷檢測(cè)檢測(cè)如圖所示的一組金屬零件。要求將檢查結(jié)果繪制在圖像上。如果零件損壞，則繪制一個(gè)圓圈將其圈出，反之則不繪制。通過(guò)完成此學(xué)習(xí)任務(wù)，掌握形態(tài)學(xué)處理，包括區(qū)域形態(tài)膨脹、腐蝕、關(guān)閉、開(kāi)口、細(xì)化、增濃、移除像素分支、區(qū)域填充。4.4.1形態(tài)學(xué)處理1.區(qū)域形態(tài)膨脹區(qū)域形態(tài)膨脹是指使用預(yù)定義內(nèi)核在區(qū)域上執(zhí)行形態(tài)擴(kuò)張。主要應(yīng)用于使區(qū)域更厚或者填充其中的小孔，如圖所示。2.區(qū)域形態(tài)腐蝕區(qū)域形態(tài)腐蝕是指使用預(yù)定義的內(nèi)核對(duì)區(qū)域執(zhí)行形態(tài)腐蝕。主要應(yīng)用于使區(qū)域更薄或者消除小部件，如圖所示。3.區(qū)域形態(tài)關(guān)閉區(qū)域形態(tài)關(guān)閉是指使用選定的預(yù)定義內(nèi)核在區(qū)域上執(zhí)行形態(tài)關(guān)閉。主要應(yīng)用于填充區(qū)域內(nèi)的小縫隙，但是不會(huì)使它變厚，如圖所示。4.區(qū)域形態(tài)開(kāi)口區(qū)域形態(tài)開(kāi)口是指使用預(yù)定義核在區(qū)域上執(zhí)行形態(tài)開(kāi)口。主要應(yīng)用于從區(qū)域中移除小部件，而且不會(huì)使它變薄，如圖所示。5.移除像素分支移除像素分支是指從區(qū)域中移除一個(gè)像素寬度的分支。該操作將從輸入?yún)^(qū)域中刪除長(zhǎng)度不超過(guò)最大長(zhǎng)度的所有分支，如圖所示。6.區(qū)域形態(tài)細(xì)化區(qū)域形態(tài)細(xì)化是指使用預(yù)定義內(nèi)核在區(qū)域上執(zhí)行形態(tài)細(xì)化。該操作執(zhí)行形態(tài)細(xì)化。和其他區(qū)域形態(tài)學(xué)操作相似，使用叫做內(nèi)核（或者結(jié)構(gòu)元素）的形狀進(jìn)行細(xì)化。7.區(qū)域形態(tài)增濃區(qū)域形態(tài)增濃是指使用預(yù)定義的內(nèi)核在區(qū)域上執(zhí)行形態(tài)增濃。該操作執(zhí)行形態(tài)增濃。和其他區(qū)域形態(tài)學(xué)操作相似，使用叫做內(nèi)核（或者結(jié)構(gòu)元素）的形狀執(zhí)行增濃。8.區(qū)域填充區(qū)域填充是指擴(kuò)展輸入?yún)^(qū)域，使其包含先前位于其孔中的所有像素。該操作擴(kuò)展一個(gè)區(qū)域，以包含任何區(qū)域孔內(nèi)的所有像素。區(qū)域的孔是像素的連接區(qū)域，不屬于該區(qū)域，不接觸區(qū)域框架的邊界，如圖所示。4.4.2硬件選型1.相機(jī)選型在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下，首先確認(rèn)視野范圍及檢測(cè)精度等需求，通過(guò)計(jì)算公式反推出相機(jī)的分辨率選型范圍。觀察產(chǎn)品差異得知，實(shí)驗(yàn)需要通過(guò)區(qū)域分析分辨出合格和不合格產(chǎn)品，相機(jī)像素高有助于區(qū)分差異，以我們拍攝視野120mm×90mm，精度要求為0.1mm為例，代入公式120/分辨率長(zhǎng)×n=精度，則相機(jī)的分辨率在1200×900以上就可達(dá)到要求。因此實(shí)驗(yàn)選擇分辨率160萬(wàn)（1440×1088）的智能相機(jī)。2.鏡頭選型在物距為有限的情況下，根據(jù)視野與焦距的運(yùn)算公式f=Y'·L/Y，計(jì)算出焦距的大約取值范圍，焦距越小拍攝視野越大，畸變也越大。由于此實(shí)驗(yàn)對(duì)視野與物距的取值沒(méi)有嚴(yán)格的要求，此處鏡頭選型為8mm低畸變工業(yè)鏡頭。3.光源選型本實(shí)驗(yàn)需要通過(guò)多個(gè)區(qū)域工具配合實(shí)現(xiàn)功能，產(chǎn)品為金屬薄片，由于金屬反光特性，正面打光難以提取產(chǎn)品完整區(qū)域，通過(guò)測(cè)試可知，面光源打背光的方式得到的外輪廓和整體區(qū)域效果最好，所以此實(shí)驗(yàn)選擇面光源（注意確認(rèn)樣品厚度），面光源大小只需略大于拍攝特征區(qū)域即可。4.選型清單序號(hào)名稱(chēng)規(guī)格參考型號(hào)1相機(jī)分辨率1440×1088幀率107曝光方式全局曝光靶面1/3”SV-RS160C-C2鏡頭類(lèi)型普通定焦鏡頭焦距8mmSL-LF08-C3光源類(lèi)型背光源尺寸160mm