cognex2019給的文件cve培訓vpro功能介紹patinspect

1、PatInspect學習目標學員將學會正確地：識別PatInspect可能是視覺解決方案一個部分的應(yīng)用創(chuàng)建并配置一個PatInspect工具來探測不同運行條件下的缺陷1PatInspect其目的是使用 PatMax 技術(shù)探測缺陷缺陷被定義為運行期間圖像中超出正常預期的圖像差別的任何變化缺陷可能是物體遺失（阻塞）或者多余（雜亂）1PatInspect缺陷在訓練圖像和運行期間圖像中的類似區(qū)域之間的像素灰度值不同支持圖像標準化最小化燈光差別對結(jié)果的影響1訓練圖像運行期間圖像濃度不同的圖像使用PatInspect使用PatInspect的基本步驟：訓練基準圖案訓練檢查圖案設(shè)置運行期間參數(shù)運行PatIn

2、spect從PatInspect中萃取結(jié)果或者使用其他視覺工具在差別圖像上執(zhí)行進一步的分析1基準圖像通常，您的運行期間圖像和訓練圖像并不總是在圖像中的同一位置上甚至在位置上的微小差別也會造成問題，除非在對準步驟中得到解釋創(chuàng)建并且配置PMAlign工具查找能可靠地用作對準的特征這可能是：待檢查的整個元件待檢查元件的一部分與您要檢查的完全不同的東西，只要其與檢查保持一致的位移1檢查圖案培訓一個或的圖像可以做為培訓圖案使用PatInspect 將在統(tǒng)計學方面合并這些圖像為一個獨立的圖案創(chuàng)建一個圖案模型它將在一個運行期內(nèi)的圖像中，提供期望高差別性的位置信息目前，您只能在差分訓練中建立一個檢查圖案，該項

3、限制措施將在未來的正式執(zhí)行中刪除。1訓練檢查圖案傳遞到PatInspect中：一個輸入圖像（InputImage）一種姿態(tài)通常直接來自運行在同樣圖像上的PMAlign結(jié)果作為輸入圖像您還可以選擇性地在訓練訓練圖像（ TrainImage ）和原點中直接傳遞1訓練檢查圖案對于第一個訓練圖像：1訓練檢查圖案技術(shù)上，您所需要的只是一個訓練圖案。但是，多數(shù) “實際”檢查需要解釋元件中的自然的可接受的變化統(tǒng)計訓練 允許您提供多個 好圖像，但是元件不同1統(tǒng)計圖案訓練對于隨后的圖像：將圖像傳遞到輸入圖像運行統(tǒng)計培訓當前圖案訓練區(qū)域數(shù)量會增加圖像數(shù)量多少沒有限制訓練圖像沒有變化1訓練的圖案圖像訓練的圖案圖像是

4、提供給圖案訓練的對準圖像的算術(shù)平均數(shù)1遮罩訓練圖像可選項，您可以遮罩任何訓練圖像，忽略訓練中一些像素1閥值圖像PatInspect 還計算閥值圖像閥值圖像為每個像素設(shè)置一個閥值PatInspect使用該閥值圖像通過給發(fā)生變化的地方分配一個較高的值而給沒有變化的地方分配較低的值來去除不代表缺陷的差別1閥值圖像在PatInspect運行時，它會從模板圖像中減去運行期間圖像中的像素并且將結(jié)果與閥值圖像相比較。因此，閥值越高，沒有傳遞缺陷的運行期間圖像中的差別越大。1計算閥值使用coeffs計算一個像素的閥值T：T =coeffs.x( )|比例*StdDev+coeffs.y( )|位移系數(shù)的默認值

5、是（1.0、0.0）StdDev 是灰度值對為訓練提供的所有圖像中單個像素的標準差1計算閥值使用默認值的例子：如果對于所有訓練圖像的具體像素的標準差是2.4，那么對于該像素的閥值也是2.4：1.0 2.4 + 0.0 = 2.4這意味著對于某仿射轉(zhuǎn)換的運行期間區(qū)域中的該像素的灰度值可以與對應(yīng)的訓練圖案圖像中該像素的灰度值相關(guān)多達2.4灰度級，并且不會計為一個缺陷1計算閥值使用其他值的例子：對于特定像素的標準差是2.4比例= 3.0位移= 10.0那么對于該像素的閥值是17.2：3.0 2.4 + 10.0 = 17.2這意味著對于某仿射轉(zhuǎn)換的運行期間區(qū)域中的該像素的灰度值可以與對應(yīng)的訓練圖案圖

6、像中該像素的灰度值相關(guān)多達17.2灰度級，并且不會計為一個缺陷1使用一個圖像計算閥值如果您只使用一個圖像進行訓練，那么對于每個像素需要人為地建立一個標準差（StdDev）邊線像素的值更高邊線像素還往往是多數(shù)圖像之間存在最大差別的地方因此，如果人為操作，Sobel圖像可以作為合理的標準差值的基礎(chǔ)，1差別圖像標準化有時，您想化明在燈光或者環(huán)境條件下可能發(fā)生的變這樣灰度差別不會被當作缺陷探測您可以在比較運行期間圖像和訓練圖像之前標準化運行期間圖像，以便消除這些預期差別的影響1差別圖像標準化四種標準化類型：尾部匹配適合含有改變柱狀圖形狀但不會改變其范圍的較大缺陷的圖像平均和標準差適合含有“中等尺寸”缺

7、陷的圖像柱狀圖均衡適合總體缺陷面積小的地方或者在一般缺陷幅度小的時候非常適合燈光或者賞光差別會導致非線性灰度差別的應(yīng)用場合識別轉(zhuǎn)換在圖像中沒有變化1差別圖像標準化的運行期間圖像從訓練圖像中減去（從訓練圖像中減去具有平均灰度值的圖像）該減法的結(jié)果是原始差別圖像1設(shè)置差別圖像的閥值PatInspect比較原始差別圖像中的像素灰度和閥值圖像中的灰度值灰度值超過對應(yīng)的閥值圖像像素的任何差別圖像像素將在差別圖像中保持不動灰度值低于對應(yīng)的閥值圖像像素的任何差別圖像像素將被賦予灰度值01匹配圖像PatInspect 還生成一個 匹配圖像表示運行期間圖像和訓練圖像之間匹配的區(qū)域在高度的圖像中會很有用1匹配圖像還可以顯示圖形表示在匹配圖像上顯示的閥值差別圖像青色像素代表1和19之間的灰