qq_38625239
大略easy
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2018-01-31 18:22

新手小白求教:简单图像的外观检测识别方法

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现在需要对一些LED芯片进行缺陷识别,如下图



![![![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201802/01/1517422353_811669.png)图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201802/01/1517422340_806002.png)图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201802/01/1517422331_426354.png)图片说明

图片说明

目标任务是识别图片里的 黑点 和线状异物 ,目前的方法是 原图-灰度化-滤波-边缘提取 该算法最后的结果如下:

图片说明

这种处理过后只是把边缘检测出来 希望把边缘内部缺陷也保留


对一些黑点识别到这样子 结果很一般,希望各位大神能在图像处理的流程上面给一些建议,比如说是否需要阈值分割 或者 边缘提取之后还可以做些什么之类的

一些处理比较好的图片(不知道具体处理流程)如果可以还原一下算法就更好了,或者最终可以达到这个效果

图片说明

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希望各位大神指教!

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3条回答

  • zhangli00 csulizhang 3年前

    你的芯片一直都是这样的颜色么,如果是的话,可以考虑从颜色和区域入手来判断
    1、预处理:图像缩小->灰度化->高斯滤波->二值化
    2、找轮廓:canny边缘检测->寻找边缘轮廓->筛选最大轮廓
    确定轮廓范围后,你就应该知道什么坐标位置,大概是什么颜色值,超过了阈值,就表示此处颜色异常,如果异常颜色点的n邻阈内还有颜色异常的点,就持续查找下去,直到找出的连续异常点数量超过某一阈值,可以判定为缺陷

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  • caozhy 回答这么多问题就耍赖把我的积分一笔勾销了 3年前
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  • Lkmansd Lkmansd 3年前

    楼主现在算法存在的问题是只能找到边缘的缺陷,找不到中间的缺陷,
    那么可以提取颜色通道,
    橙色部分在R通道里面灰度值偏大,
    可以在R通道里进行一次阈值分割,然后再提取内部的缺陷,
    最后把内部和边缘的缺陷合并即可

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