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基于变分模型的缺陷检测

印刷缺陷检测经常用于两种方法:差分模型、变分模型。差分模型包括区域差分和图像差分,对于来料以及光源的一致性要求较高,而变分模型对此具有更好的鲁棒性。

现有5组测试图集,每组分为测试缺陷图和基准缺陷图。

测试图云链接:

链接:https://pan.baidu.com/s/16hUUoyGUx0d60AN0O0zEPw

提取码:u1or

其中一组测试缺陷图

其中4/7/9/10为真正缺陷图

对应基准缺陷图

算法步骤

(1)感兴趣区域分割 (2)以基准图构建变分模型 (3)测试图与变分模型一一对比

检测效果

注:建议按以上步骤进行尝试,若有差异可参考后续源代码。

关键算子解析:

create_variation_model(: : Width, Height, Type, Mode : ModelID)

描述:创建一个图像对比的变分模型

参数:

Width:输入需要对比图像的宽度

Height:输入需要对比图像的高度

Type:输入需要对比图像的类型

Mode :输入变换模型的计算方法,默认‘standard’,参考:‘standard’标准,‘robust’,鲁棒,‘direct’直接

  1. standard standard属性可以通过train_variation_model来训练多张图像,以获取一个平均的变分图像,再通过prepare_variation_model来建立变分模型;

本文分享自微信公众号 - 机器视觉那些事儿(jiqishijue),作者:threeQing

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2020-08-21

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