2016-11-09 6 views
2

enter image description hereКак обнаружить дефект перчаточного пальца в OpenCV?

Как я должен обнаружить дефект ли (как показано на изображении выше - это называется «привяжите ошибка») присутствует в пальце перчатки?

Я уже извлек каждый кончик пальца (используя контуры и контурное приближение), и алгоритм может определить, является ли форма перчатки не идеальной.

enter image description here

Но он не обнаруживает галстука вниз на кончик пальца перчаток.

enter image description here

Как я могу обнаружить это с помощью OpenCV?

+0

Вы пытались подсчитать края контура? – Marat

+0

Я сделал. Большую часть времени я получаю ребро (на кончике), даже если наконечник сложен. – Ivantha

+0

Очевидной особенностью, которая отличает дефект, является ее интенсивность. Вы можете попробовать порог на разных уровнях, и если бинарная версия не является идеальной формой, это является недостатком. Но это очень просто и может потерпеть неудачу на большинстве условий. Вы должны найти отличительные черты недостатка и их использования. Если у вас есть большие данные перчаток, как идеальных, так и сломанных, вы можете попытаться использовать алгоритм машинного обучения. НО это сложный и очень конкретный случай, вы не можете найти предопределенный метод для этого, вы должны создать свой собственный. –

ответ

2

Сегмент каждого пальца, а затем примените к каждому пальцу анализ, основанный на цвете или уровне серого: хороший палец имеет почти такой же серый уровень/цвет, в то время как дефектный имеет темную часть.

Для того, чтобы сегмент пальцев: для каждого пальца нашли ориентиры: B1 (основание 1) В2 (основание 2) и T (наконечник); см. их в фиолетовом изображении ниже.

enter image description here

Мне кажется, что у вас уже есть эти ориентиры, потому что вы рисуете голубые графики.

После того, как вы их можно определить область с этими границами: прямая линия между B1 и B2 и красный контур у вас уже есть (красный контур рисовании здесь https://i.stack.imgur.com/hXfoC.jpg), начиная с В1 и происходит до B2 до T.

enter image description here

Затем вы применяете для каждого региона свой анализ, например, марки, как дефектный все пикселя с интенсивностью ниже порогового значения.

Смежные вопросы