《機器視覺系統(tǒng)應(yīng)用》課件-太陽能硅片檢測案例檢測方案講解

太陽能硅片檢測案例方法講解課程框架課程引入模型獲取和導(dǎo)入施加載荷與約束模型簡化與拆分實踐訓(xùn)練交流討論實踐訓(xùn)練評價反饋課程總結(jié)，布置作業(yè)激學(xué)導(dǎo)思講授新知教學(xué)鞏固教學(xué)提升教學(xué)延伸課程總結(jié)及5S整理5分鐘15分鐘15分鐘30分鐘15分鐘10分鐘情景引入相關(guān)庫的獲取和導(dǎo)入原理分析6S管理一二三四目錄能力目標(biāo)（1）能夠?qū)μ柲芄杵谢A(chǔ)的認(rèn)識；（2）能夠?qū)ν瓿蓪μ柲芄杵叽绲臏y量。知識目標(biāo)（1）了解太陽能硅片尺寸測量的原理。素質(zhì)目標(biāo)（1）具有嚴(yán)謹(jǐn)求實精神；（2）具有自主學(xué)習(xí)的能力；（3）具備5S職業(yè)素養(yǎng)。課程目標(biāo)情景導(dǎo)入

隨著工業(yè)時代的到來，人們使用的能源越來越多，但是越來越多的國家認(rèn)識到一個能夠持續(xù)發(fā)展的社會應(yīng)該是一個既能滿足社會需要，而又不危及后代人前途的社會。因此，盡可能多地用潔凈能源代替高含碳量的礦物能源，是能源建設(shè)應(yīng)該遵循的原則。隨著能源形式的變化，常規(guī)能源的貯量日益下降，其價格必然上漲，而控制環(huán)境污染也必須增大投資。某公司抓住這個機遇，開始對太陽能硅片進(jìn)行研發(fā)，因此在生產(chǎn)的時候需要檢測產(chǎn)品出硅片的尺寸是否符合標(biāo)批準(zhǔn)。

模擬企業(yè)端一情景引入二相關(guān)庫獲取和導(dǎo)入導(dǎo)入庫本章節(jié)我們需用到的庫如下圖示意。cv2是opencv-python，用于圖像處理。numpy是Python的一種開源的數(shù)值計算擴展。這種工具可用來存儲和處理大型矩陣，比Python自身的嵌套列表（nestedliststructure)結(jié)構(gòu)要高效的多（該結(jié)構(gòu)也可以用來表示矩陣（matrix）），支持大量的維度數(shù)組與矩陣運算，此外也針對數(shù)組運算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫。二庫導(dǎo)入pycharm軟件界面相關(guān)庫獲取和導(dǎo)入三原理分析圖像二值化就是將圖像上的像素點的灰度值設(shè)置為0或255，也就是將整個圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果的過程。圖像的二值化使圖像中數(shù)據(jù)量大為減少，從而能凸顯出目標(biāo)的輪廓。三原理分析圖像二值化的一些方法：三原理分析總結(jié)：cv2.THRESH_BINARY當(dāng)像素值>閥值時，為默認(rèn)值；否則為0cv2.THRESH_BINARY_INV與cv2.THRESH_BINARY相反cv2.THRESH_TRUNC當(dāng)像素值>閥值時，為默認(rèn)值；否則為原圖片值cv2.THRESH_TOZERO當(dāng)像素值>閥值時，為原圖片值；否則為0cv2.THRESH_TOZERO_INV與cv2.THRESH_TOZERO相反三原理分析膨脹與腐蝕原理：圖像的膨脹（Dilation）和腐蝕（Erosion）是兩種基本的形態(tài)學(xué)運算，主要用來尋找圖像中的極大區(qū)域和極小區(qū)域。其中膨脹類似于“領(lǐng)域擴張”，將圖像中的高亮區(qū)域或白色部分進(jìn)行擴張，其運行結(jié)果圖比原圖的高亮區(qū)域更大；腐蝕類似于“領(lǐng)域被蠶食”，將圖像中的高亮區(qū)域或白色部分進(jìn)行縮減細(xì)化，其運行結(jié)果圖比原圖的高亮區(qū)域更小。三原理分析開操作原理：開操作：即先腐蝕然后對腐蝕后的結(jié)果進(jìn)行膨脹。三原理分析閉操作原理：閉操作：即先膨脹，然后對膨脹后的結(jié)果進(jìn)行腐蝕三原理分析透視變換原理：透視變換(PerspectiveTransformation)是將成像投影到一個新的視平面(ViewingPlane)，也稱作投影映射(ProjectiveMapping)。如圖所示。OpenCV提供了warpPerspective()函數(shù)來實現(xiàn)圖片的透視變換，只需要輸入梯形四個頂點的坐標(biāo)和目標(biāo)畫布四個角的坐標(biāo)，即可自動完成轉(zhuǎn)換。核心代碼只有兩行：首先讀取兩個坐標(biāo)數(shù)組，計算變換矩陣；然后根據(jù)變換矩陣對原圖進(jìn)行透視變換，并輸出到目標(biāo)畫布。三原理分析透視變換的基本原理：透視變換（PerspectiveTransformation）的本質(zhì)是將圖像投影到一個新的視平面，其通用變換公式為：（u，v）為原始圖像像素坐標(biāo)，（x=x′/w′，y=y′/w′）為變換之后的圖像像素坐標(biāo)。透視變換矩陣圖解如下：三原理分析透視變換的基本原理：仿射變換（AffineTransformation）可以理解為透視變換的特殊形式。透視變換的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：所以，給定透視變換對應(yīng)的四對像素點坐標(biāo)，即可求得透視變換矩陣；反之，給定透視變換矩陣，即可對圖像或像素點坐標(biāo)完成透視變換，如右圖所示：三原理分析高斯濾波原理：常用的高斯模板有如下幾種形式：高斯模板是通過高斯函數(shù)計算出來的，公式如下：三原理分析高斯濾波原理：以3×3的高斯濾波器模板為例，以模板的中心位置為坐標(biāo)原點進(jìn)行取樣。模板在各個位置的坐標(biāo)，如下所示（x軸水平向右，y軸豎直向上）。這樣，將各個位置的坐標(biāo)帶入到高斯函數(shù)G中，得到的每個值按照位置排列，就得到了模板。三原理分析高斯濾波原理：這樣輸出的模板有兩種形式：①小數(shù)類型：直接計算得到的值，沒有經(jīng)過任何處理。②整數(shù)類型：將得到的值進(jìn)行歸一化處理，即將坐上叫的值歸一化為1，其他每個系數(shù)都除以左上角的系數(shù)，然后取整。在使用整數(shù)模板時，則需要在模板的前面加一個系數(shù)，該系數(shù)為模板系數(shù)之和的倒數(shù)。例如：生成高斯核為3×3，σ=0.8的模板小數(shù)模板：整數(shù)模板：三原理分析高斯濾波原理：再經(jīng)過四舍五入和添加系數(shù)得到最終結(jié)果：三原理分析