山东零部件缺陷检测-视觉-汽车零部件缺陷检测

天津理想动力科技有限公司是集研究、开发、生产和销售为一体，专门从事生产自动化和机器人应用技术领域的新型科技类公司。

与各大机器人公司如：库卡、a b b、等均保持着紧密的战略合作关系，公司的产品广泛的应用到了全的各行各业。如：点焊、焊接、切割、搬运、打磨、喷涂、装配的机器人系统和自动化专机的应用。为用户解决方案、给您贴心的服务。

什么是roi生成？roi生成，通过在图像上绘制一个roi或者用前







面模块的输出结果，或用户定义的数据生成特定roi。可以创建的roi类型有：点、直线、旋转矩形、椭圆、环形、不规则。在后面的算子中调用所生成的roi，将不进行全图搜索检测，只在roi区域内进行搜索，这样可以屏蔽不感兴趣区域，令检测时间缩短。一、roi生成的应用场合1、目标物体周边存在干扰点时，可以通过限定感兴趣区域来---；2、图片数据量大，感兴趣区域小，可以通过划定感兴趣区域，令检测时间缩短；

二、roi生成算法界面如图1中蓝色矩形框即为划定的旋转矩形roi：图1roi生成功能界面三、roi生成参数设置roi类型：支持自定义的roi类型。1、点2、直线3、旋转矩形4、椭圆5、环形6、不规则7、多边形roi的生成可手动自定义参数，也可以从外部引用变量参数，如图2所示：图2roi类型示例四、应用场合案例图3中矩形框即为划定的矩形roi，天津零部件缺陷检测，roi设置选定roi生成后，找直线功能只在该roi区域进行搜索边缘点。

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定位系统具体工作流程图如图2所示。先设定训练模式，对模板图像进行预处理，滤除干扰、噪声后再经特征提取得到训练样本，对样本进行学习，提供分类决策。在待识别模式中对待识别图像同样经过预处理、特征提取后，用训练模式中的分类器中提取的分类决策进行rbf网络识别，得到结果。若分类器不能提供目前的分类决策，则得到错误检测，需要更新训练模式，直到重新获得正确的分类决策。其中的一个环节就是特征提取与选择，电机零部件缺陷检测，影响到后的定位精度。图像特征提取小波变换具有多分辨率特性，对原始图像的分解呈mallat塔式分解，具有集中信号能量的能力，小波变换后图像的信息仅仅集中在少数几个变换系数上，多数变换系数为零，有助于降低图像目标小波变换的时间复杂度和空间复杂度（如图3所示）。同时小波变换后代表图像顶点等特征点的模---值的范数不随图像的旋转、平移和伸缩的变化而改变，故本文在小波变换的基础上对图像提取特征。