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[原创] NI Vision Assistant视觉助手图像处理教程 第7章 图像处理-Grayscale灰度 7.12 Detect Texture Defects检测 |
NI Vision Assistant视觉助手图像处理教程 第7章 图像处理-Grayscale灰度 7.12 Detect Texture Defects检测纹理缺陷
NI Vision Assistant视觉助手教程 第七章 图像处理-Grayscale灰度 第十二节 DetectTexture Defects检测纹理缺陷 [attach]7525[/attach] 图1 DetectTexture Defects检测纹理缺陷函数 检测纹理缺陷函数是在NIVision 2010后才出现的功能,在此之前的Vision工具包中,是没有这个函数功能的。所以即使在最新的2012版的视觉助手中,灰度选项卡中的即时帮助中也没有提到检测纹理缺陷的功能。不过好在点击函数进入后,还是有帮助的。 [attach]7526[/attach] 图2 DetectTexture Defects检测纹理缺陷函数无概述性描述 检测纹理缺陷概述检测纹理缺陷基于使用不含缺陷的纹理样本进行纹理分类器训练。检查期间,纹理缺陷检测算法识别判断任何与纹理训练的样本不匹配的区域为缺陷。所识别的缺陷在输出图像中当作粒子斑点。用户可以使用NI Vision库中的粒子分析(Particle analysis)工具来分析检测缺陷的属性。检测纹理缺陷并不是设计用于连续的织物或表面检查应用的。 什么时候使用纹理缺陷检测纹理缺陷检测识别纹理表面上可能出现的不同大小和形状的划痕、裂纹、污渍和其它缺陷。当传统的机器视觉技术,如动态阈值和边缘检测,不足以找到被测零件的缺陷时,可以使用纹理缺陷检测。常见应用包括自动化检测的材料如瓷砖、纺织、木材、纸、塑料表面和玻璃等这些有不规则纹理模式的特征材料。 下面的图显示了纹理缺陷的示例,传统的机器视觉技术可能并不能充分的应对这种检测。 [attach]7527[/attach] 图3 可以使用纹理缺陷检查的应用 从纹理缺陷检查中期望得到什么纹理缺陷检查检测纹理中的缺陷是基于纹理分类器训练的,在进行训练时使用不含缺陷的样本进行训练。纹理分类器是经过训练识别纹理样本并在当前的检测中可以接受样本。纹理缺陷检测算法接受一个纹理缺陷图像作为输入,识别纹理缺陷,返回一个二值的纹理缺陷图像。下图展示了一些比较典型的输入和输出图像效果:
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