检测

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此示例是一个综合的示例，检测的是皮革纹理表面上出现的凸起、凹痕、划痕上的缺陷。使用的依然是光度立体法，只是不同的缺陷，需要使用的是不同参数所生成的图像。

示例代码如下：

* 使用光度立体的方法检测皮革样品 * Initialization dev_update_off () dev_close_window () dev_open_window (0, 0, 640, 480, 'black', WindowHandle) set_display_font (WindowHandle, 14, 'mono', 'true', 'false') Message := 'Inspect leather samples using photometric stereo' disp_message (WindowHandle, Message, 'window', 12, 12, 'black', 'true') disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true') stop () * * Part 1 * * Show input images with different illumination * 先显示并且输入同一图像在不同光照下的图像 * 此缺陷检测，检测的是纹理凸起缺陷 * 1. 一次性读入多个图像 read_image (Images, 'photometric_stereo/leather_1_0' + [1:4]) * 循环，一次选择一张图像 for I := 1 to 4 by 1 Message := 'Sample 1: Acquire image ' + I + ' of 4' select_obj (Images, ObjectSelected, I) dev_display (ObjectSelected) disp_message (WindowHandle, Message, 'window', 12, 12, 'black', 'true') wait_seconds (0.5) endfor * * * Apply photometric stereo to determine the albedo Tilts := [6.1,95.0,-176.1,-86.8] Slants := [41.4,42.6,41.7,40.9] ResultType := ['gradient','albedo'] * 2. 用该算子得到反照率图像和表面梯度图像 photometric_stereo (Images, HeightField, Gradient, Albedo, Slants, Tilts, ResultType, 'poisson', [], []) * * Display the albedo image * 显示反照率图像 dev_display (Albedo) disp_message (WindowHandle, 'The defect is clearly visible in the albedo image', 'window', 12, 12, 'black', 'true') disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true') stop () * * Detect defects * 3. 缺陷检测 * * 该二值化处理有几个处理：均值处理->使用标准差进行二值化处理 var_threshold (Albedo, Region, 15, 15, 0.2, 0.05, 'light') * 计算连通域，得到分隔开的连通域 connection (Region, ConnectedRegions) * 以面积特征，特征直方图选择区域 select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 10, 99999) * 联合，联合成一个区域 union1 (SelectedRegions, RegionUnion) * 闭运算 closing_circle (RegionUnion, RegionClosing, 3.5) * 计算连通域，得到分开的连通域 connection (RegionClosing, Defects) * 计算得到区域面积和中心坐标 area_center (Defects, Area, Row, Column) * 生成圆，圈住缺陷部分 gen_circle (Circle, Row, Column, gen_tuple_const(|Row|,sqrt(Area) + 30)) * Display the defects dev_display (Albedo) dev_set_color ('red') dev_set_draw ('margin') dev_set_line_width (4) dev_display (Circle) disp_message (WindowHandle, 'Albedo image with defect', 'window', 12, 12, 'black', 'true') disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true') stop () * * Part 2 * * Show input images with different illumination * 读入图像，一次读入多张在不同光照下的图像 read_image (Images, 'photometric_stereo/leather_2_0' + [1:4]) for I := 1 to 4 by 1 Message := 'Sample 2: Acquire image ' + I + ' of 4' select_obj (Images, ObjectSelected, I) dev_display (ObjectSelected) disp_message (WindowHandle, Message, 'window', 12, 12, 'black', 'true') wait_seconds (0.5) endfor * * * Apply photometric stereo to determine the albedo * 用该算子得到反照率图像和表面梯度图像 photometric_stereo (Images, HeightField, Gradient, Albedo, Slants, Tilts, ResultType, 'poisson', [], []) * 二值化 threshold (Albedo, Region1, 128, 255) * * Display the albedo image * 仅仅只使用二值化的方法处理反照率图像，并不能检测到缺陷区域 dev_display (Albedo) Message := 'These defects are difficult to detect in the albedo image.' Message[1] := 'Therefore, we use the gradient information to detect them.' disp_message (WindowHandle, Message, 'window', 12, 12, 'black', 'true') disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true') stop () * * Detect texture defects using gradient information. * We are looking for areas with little surface changes. * 使用梯度信息检测纹理缺陷，寻找表面变化很小的区域 * * 获得高斯曲率图像 derivate_vector_field (Gradient, Curl, 1, 'curl') derivate_gauss (Curl, CurlGradient, 1, 'gradient') * * Display changes of the curl of the gradient field dev_display (CurlGradient) Message := 'Changes in the gradient curl' disp_message (WindowHandle, Message, 'window', 12, 12, 'black', 'true') disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true') stop () * * Detect texture defects * 如下代码检测纹理缺陷 * 此处缺陷检测，检测的是纹理的凹痕 * 对高斯曲率图像进行二值化处理 threshold (CurlGradient, Region, 0, 0.01) * 选择区域 rank_region (Region, RegionCount, 10, 10, 30) * 计算连通域，得到分隔开的连通域 connection (RegionCount, ConnectedRegions) * 以面积特征，特征直方图选择区域 select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 2000, 99999) * 联合，联合成一个区域 union1 (SelectedRegions, RegionUnion) * 选择区域 rank_region (RegionUnion, RegionCount1, 25, 25, 170) * 计算连通域，得到分隔开的连通域 connection (RegionCount1, NoTextured) * * Display texture defects * 在反照率图像上显示选择的区域 dev_display (Albedo) dev_set_draw ('margin') dev_set_color ('red') dev_set_line_width (3) dev_display (NoTextured) disp_message (WindowHandle, 'Non-textured areas on leather', 'window', 12, 12, 'black', 'true') stop () * * Detect scratches using curvature information. * We are looking for areas with high curvature * * 使用曲率信息检测划痕，寻找高曲率区域 * * 获得高斯曲率图像 derivate_vector_field (Gradient, MeanCurvature, 1, 'mean_curvature') * * Display the mean curvature of the surface * 显示表面的平均曲率 dev_display (MeanCurvature) Message := 'Mean curvature of the surface' disp_message (WindowHandle, Message, 'window', 12, 12, 'black', 'true') disp_message (WindowHandle, 'Press F5', 'image', 720, 850, 'black', 'true') stop () * * Detect scratches * 划痕检测 * 此处缺陷检测，检测的是划痕 * 计算绝对值图像因为高斯曲率图像中曲率会有负数 abs_image (MeanCurvature, ImageAbs) * 二值化处理 threshold (ImageAbs, Region2, 0.15, 255) * 计算连通域，得到分隔开的连通域 connection (Region2, ConnectedRegions1) * 以面积特征，特征直方图选择区域 select_shape (ConnectedRegions1, SelectedRegions1, 'area', 'and', 10, 99999) * 联合，联合成一个区域 union1 (SelectedRegions1, RegionUnion1) * 闭运算 closing_circle (RegionUnion1, RegionClosing, 1.5) * 计算连通域，得到分隔开的连通域 connection (RegionClosing, ConnectedRegions2) * 以最大直径特征，特征直方图选择区域 select_shape (ConnectedRegions2, SelectedRegions2, 'max_diameter', 'and', 50, 99999) * 以灰度值选择区域 select_gray (SelectedRegions2, MeanCurvature, SelectedRegions3, 'deviation', 'and', 0.2, 255) * * Display scratches * 在反照率图像显示抓痕 dev_display (Albedo) dev_set_draw ('margin') dev_set_color ('red') dev_set_line_width (3) dev_display (SelectedRegions3) disp_message (WindowHandle, 'Deep scratch', 'window', 12, 12, 'black', 'true')

重点说明： 1. 第一部分的检测，待检测的是皮革表面的凸起，该检测，直接使用的是反照率图像，进行预处理和Blob后，即可得到皮革凸起的缺陷。 2. 待检测的是皮革表面的凹痕和划痕，该检测，示例中先直接对反照率图像进行二值化之后，确认该方法无法完成对皮革表面缺陷的检测。 3. 第二部分的检测，待检测的是皮革表面的凹痕，先使用如下算子得到高斯曲率图像： derivate_vector_field (Gradient, Curl, 1, 'curl') derivate_gauss (Curl, CurlGradient, 1, 'gradient') 然后使用该高斯曲率图像Blob分析，即可得到皮革凹痕的缺陷。 4. 第三部分的检测，待检测的是皮革表面的划痕，先使用如下算子得到高斯曲率图像： derivate_vector_field (Gradient, MeanCurvature, 1, 'mean_curvature') 然后使用该高斯曲率图像Blob分析，即可得到皮革划痕的缺陷。 5. 算子rank_region，使用一个Mask依次对待处理的整个区域过滤，选择需要的区域。 6. 算子select_gray，按照灰度值来选择区域。

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执行流程：凸起反照率图像如下：

在反照率图像中标记处凸起缺陷：

凹痕反照率图像：

凹痕高斯曲率图像：

在反照率图像中标记处凹痕：

划痕的高斯曲率图像：

在反照率图像中标记处划痕：

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