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机器视觉之Label标签检测

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    发表于 2014-12-16 10:47:06 |显示全部楼层
    本帖最后由 石鑫华视觉 于 2014-12-16 10:49 编辑 , C: U7 F8 h9 S

    , M( j$ ?' s7 n机器视觉之Label标签检测; B* g: O5 ]& l. g

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    机器视觉之Label标签检测2 D$ m9 }" G: E2 s3 o- s' z5 [3 e

    : X- _  @/ e, D/ H. z8 ]' z2 |3 L( H机器视觉之Label标签检测
    1 e% C2 x) w& w! B$ S% U
    Label标签检测,在许多的行业里都有相关的视觉检测应用。主要检测对象有字符识别、缺陷检测、条码识别等。如上图所示的,需要检测的就可以有字符检测(用于判断型号等)、外观检测(用于判断字符的印刷不良等)。
    * }4 }0 W# w2 ?; }9 c9 G# h/ @! W
    1 D! r2 B0 J' O+ D0 N" {( X2 ~机器视觉光源
    " b* d; K5 l/ f. B8 h& |* `( M: T: V* M0 H7 z7 D  F9 Q. L
    对于这类产品,因为一般是白底黑字的,所以光源照明特征上是非常好处理的。主要解决的麻烦是光源的均匀性。有些标签可能会很大,所以要均匀性照明,可能需要选择一些均匀性好的无影光源,如四面无影光源、环形无影光源、平面无影光源等。
    5 c, v( x9 v' G' Z9 @( s4 g/ V! [& N6 O5 B- r
    工业相机. i- g* P- i3 g8 m! c' L
    # J$ Q6 x: R  w% m! i, P* C
    如果只是检测字符判断型号的话,分辨率可以低一些。如果是要做印刷不良的缺陷检测,则需要分辨率比较高。建议使用CCD相机。% U$ ~" e7 B/ j
    ) Z% }. t& r( e! h  C/ M: S
    工业镜头3 j+ J( G0 V; H5 M! g# Y
    7 z/ w8 T1 S0 R) Q0 w
    可以使用常规的CCTV镜头应对本方案; K- U, W2 T. G: m
    + ?0 T! v0 o, i. @6 z  n" `3 b
    图像处理
    , s3 _& k2 V5 k- @, @% `% \8 S/ z& N+ r+ b1 V
    OCR字符识别、模式匹配、几何匹配、分类、金板模式匹配等方法都是有可能用上的方法。+ z; N! |( M" {: h
      X0 l3 @# k! V' s
    机器视觉项目实现难度
    , d; C) K; _. i6 A7 W
    9 N3 I3 R& K6 W3 M! G1 u5 r+ e. ]★★~★★★★★
    9 Y! v, g/ a9 I5 X7 G1 E( ~
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