图像识别货物外形检测-物体尺寸大小检测-外形外观检测识别

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　　描述：机器视觉技术的应用能够提高货物检测的准确性和效率,减少人力资源的浪费,也降低了仓储运营成本。机器视觉技术在货物检测中的具体应用1.货物识别机器视觉技术可以通过检测来对物体进行尺寸外观外形检测识别

　　很多工业生产的产品，为了追求更高的品质，其检测技术上的要求也越来越高。机器视觉检测相对于人工检测的优点有：在线高速检测，可以保证产品检测的一致性、高效性、稳定性，对于数据的抓取和分析更加方便，可在危险、恶劣的环境下工作等。检测技术由效率和精度较低的人工检测逐步转变为利用机械仪器或者更高级别的机器视觉进行检测，这是未来检测技术的发展趋势。

　　机器视觉系统中的缺陷检测技术

　　如划痕检测是工业产品的外观检测的一部分，是产品表面的缺陷检测。与划痕检测类似的是裂纹检测，多为已使用的零部件的品质检测，在外表上看，两者差不多。

　　利用机器视觉进行划痕检测的基本过程分为两个步骤：

　　1、检测产品表面是否存在划痕。

　　2、对产品表面划痕进行提取。

　　工业产品的图像大多表面光滑，灰度变化均匀，缺乏纹理特征，划痕部分和周围的正常部分相比要暗一些（划痕部分的灰度值偏小）。

　　在这种情况下进行划痕检测时，一般使用基于统计的灰度特征或阈值分割法将划痕部分标记出来。

　　而有些图像的灰度值变化较小，对比度并不明显，划痕部分和正常部分相比，缺乏明显的特征，不能采用固定的阈值分割法将划痕部分标记出来。这时需要采用阈值和形状特征相结合的方法对划痕部分进行标记。

　　因此，把产品表面的划痕包括以下三类：

　　1、易辨认划痕

　　标记方法：选择较小的阈值将划痕部分标记出来。

　　2、整幅图像的灰度变化均匀，划痕部分的灰度值变化并不明显。

　　标记方法：对原图像进行均值滤波，得到较平滑的图像，并与原图相减，当其差的绝对值大于阈值时，就将其置为目标图像，去掉面积较小的部分，剩下的目标图像即可标记为划痕。

　　3、划痕各部分的灰度差异较大，形状通常为长条形，有漏检情况。

　　标记方法：采用阈值和形状特征相结合的方法对划痕部分进行标记。

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