形状定位视觉分析

随着机械自动化设备制造业的发展，越来越多的场合需要使用到机械视觉代替人眼来提高生产效率。具体的功能需求包括，目标识别，目标定位，目标计数，缺陷分析等。

 

现阶段视觉分析，基本都采用将灰度图像根据特征转换为黑白两种颜色的方式，多种色彩分析据说已经被证明是不可靠的。下图是视觉包对一张扑克的训练的图像和结果。

下图是图像训练的线性结果：

 

分析结果得到了一些线性参数，包括斑点数，自动黑白反转，目标的比重，以及主要斑点也就是最大的斑点的特征信息，此外还获得了一些基于形状的线性数据。

训练的结果将在匹配时使用，下面是对多张扑克进行匹配的图像结果：

蓝色圆形包围的部分被认为是和训练时的扑克相近的，视觉包能够识别随意摆放的目标，支持旋转和缩放。此外这个结果说明了外部光线条件对于视觉识别的重要影响，右下角的那一张扑克由于亮度的关系没有被认为是相似的。

下面是匹配的线性结果：

 

定位结果显示找到了8个目标，以及每个目标的相似度误差，相对与训练结果的旋转角度，相对的缩放比例，几何中心，物理重心的信息。视觉包能够实现对多个目标的定位，并获得多个目标的线性数据，通过对这些数据的分析，可以得到最佳目标的位置角度信息，相似目标的数量信息。在外部光线环境优良的情况下，也可以用于对目标缺陷进行分析。

 

来一个对于MARK点的匹配图像：

上面是训练，下面是匹配。

 

来个苹果的：

老样子，上面是训练，下面是匹配。

灰度图像，看上去和差不多。

 

再来个汉字的。

 

在来个三级管的。

 

最后来个多斑点组合的。

 

组合目标也是可以分析的，视觉包支持对多斑点组合图像的识别，并获得组合图形的误差，角度，缩放，中心等信息。

 

上面对几种类型的应用做了分析，目前改视觉板已经应用于多种自动化设备，同时提高评估包供感兴趣的人士评估测试。网址。