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如何在LabVIEW視覺助手中運用灰度分析進行有無檢測

lPCU_elecfans ? 來源:電子發燒友網 ? 作者:電子發燒友網 ? 2021-01-06 09:27 ? 次閱讀

前兩章講解對于圖像處理的轉換方式,彩色圖像至灰度圖的轉換,灰度圖至二值圖的轉換,以及他們的基本性質,本章所講的算法是基于灰度圖像的區域數據分析,該算子作用于產品有無檢測,表面壓傷檢測這一類型的缺陷檢測項目效果明顯,算法輸出結果為檢測區域的灰度最小值,最大值,平均值,標準偏差,像素數量等參數,下面給大家簡單演示一下怎樣通過這些結果分辨檢測缺陷。

函數位置

34f598de-4fa4-11eb-8b86-12bb97331649.png

3722cba4-4fa4-11eb-8b86-12bb97331649.png

首先利用模板匹配進行定位坐標系的建立,灰度分析的ROi根據定位坐標系進行仿射變換,設置區域如下,檢測微動開關標有39字號的部件是否缺失。

375c5d92-4fa4-11eb-8b86-12bb97331649.png

部件存在時灰度分析結果如下:

37a635f2-4fa4-11eb-8b86-12bb97331649.png

37ca4c3a-4fa4-11eb-8b86-12bb97331649.png

部件不存在時灰度分析結果如下:

37fcdd6c-4fa4-11eb-8b86-12bb97331649.png

這里我們就可以很容易的通過灰度均值判斷該區域是否存在部件。

以上就是在LabVIEW視覺助手中,結合模板匹配定位,運用灰度分析進行有無檢測的視覺過程。大家可以試著熟悉視覺助手中的其他算法和例程,了解輸入參數以及輸出參數有哪些。

責任編輯:xj

原文標題:實戰視覺圖像處理系列——LabVIEW視覺助手之灰度分析

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原文標題:實戰視覺圖像處理系列——LabVIEW視覺助手之灰度分析

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