Example実例紹介
使用HALCON的标准软件
| 分类 | 汽车零部件 |
|---|---|
| 工件 | 螺纹缩接 |
| 检测内容 | 外观检测 |
| 应用 | 深度学习 + 基于规则图像处理 |
Before
这是螺纹缩接的拍摄图像。
由于整体为黑色，对比度低，且缺陷形状每次不相同，因此常规的图像处理很难检测出缺陷。
由于整体为黑色，对比度低，且缺陷形状每次不相同，因此常规的图像处理很难检测出缺陷。
After
通过深度学习软件，不需繁琐的设置只要登录合格图像，就可检测出缺陷部分。
【主要特征】
结合基于规则的图像处理和深度学习软件进行检测。
在标准软件上，客户可以简单的利用基于规则图像处理的图像过滤，位置校准，图像剪裁，再通过深度学习进行缺陷检测等处理。
另外还能针对深度学习检测结果，用基于规则来测量面积。
特别适合用于以下用途。
・ 缺陷检出
・ 品种分类
结合基于规则的图像处理和深度学习软件进行检测。
在标准软件上，客户可以简单的利用基于规则图像处理的图像过滤，位置校准，图像剪裁，再通过深度学习进行缺陷检测等处理。
另外还能针对深度学习检测结果，用基于规则来测量面积。
特别适合用于以下用途。
・ 缺陷检出
・ 品种分类