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你玩Blob分析,你玩它有啥用啊?∣ OPT小讲堂
发布时间:2019-11-08   新闻摘自:OPT

    在第九课的内容中,我们介绍了SciSmart智能视觉软件中图像定位-ROI校正算法,今天我们来讲解图像检测模块中的Blob分析功能。在展开内容之前,先了解三个小问题:什么是图像检测?什么是Blob分析?Blob分析的用途是什么?

    什么是图像检测?

    图像检测,简单理解就是根据产品已知的特征对目标进行提取、筛选、分类等。
    打开SciSmart智能视觉软件,在主界面右下方工具箱栏点击图像检测的图标。在图像检测功能模块列表中可以看到,除了Blob分析,还有划痕检测、边缘提取、轮廓操作等工具,如图1所示:

图1  图像检测工具箱


    什么是Blob分析?

    Blob是指图像中的具有相似颜色、纹理等特征所组成的一块连通区域。Blob分析是将图像进行二值化,分割得到前景和背景,然后进行连通区域检测,从而得到Blob块的过程。


    Blob分析的用途是什么?

    Blob分析为机器视觉应用提供图像中斑点的数量、位置、形状和方向,还可以提供相关斑点间的拓扑结构。Blob分析可应用于特定目标定位、缺陷检测、数量统计等,主要适用于二维目标图像、高对比度图像,以及存在缺陷检测、数量范围和旋转不变性的场景需求。同时,Blob分析不适用于低对比度图像,以及必要的图像特征不能用2个灰度级描述的图像等。
    

    一、Blob分析工具界面
    点击Blob分析中的“设置”按钮,打开设置参数界面,如图2。

图2  Blob工具界面示意图


    二、Blob分析的参数设置及解析

    1、参数设置
    SciSmart智能视觉软件中Blob分析工具界面参数设置,如图3。

图3  Blob分析工具参数栏示意图

    2、参数解析
    2.1 图3中的参数1二值化和参数2形态学,是针对图像进行预处理。
    2.2 图3中的参数3详解。
    2.2.1 忽略靠近边界的对象:
    图4中蓝色框为ROI,勾选表示忽略靠近图像边缘或者ROI边界的Blob块区域,否则靠近边界的Blob块将被保留,进行后续的计算。

图4  忽略靠近边界对象效果图

    2.2.2 填充孔
    勾选表示填充轮廓区域内的孔洞,如图5。

图5  填充孔效果图

    2.2.3 Blob筛选
    勾选表示结果图像将输出一张二值图,符合筛选条件的Blob作为白色区域输出,并将此结果图像显示在图像控件上;否则结果图为源图,将源图显示在图像控件上,并以绿色区域表示符合筛选条件的Blob块。 

图6  Blob筛选效果图

    2.3 图3中的参数4筛选Blob详解
    面积:Blob的面积,单位为像素。 
    中心X,Y:Blob的中心X,Y坐标。 
    重心X,Y:Blob的重心X,Y坐标。 
    方向:Blob几何重心的方向。 
    长宽比:Blob外接矩形的长宽比。 
    孔洞数:表示一个Blob内有多少个孔洞(孔洞指Blob轮廓内与之不连通的区域)。例如一个白色连通区域内有3个不连通的黑色区域,则孔洞数为3。 
    角度:外接矩形与水平轴的夹角。 
    外矩宽度:Blob的最小外接矩形的宽度。 
    外矩高度:Blob的最小外接矩形的高度。 
    轮廓长度:Blob块的轮廓的长度。 
    紧凑度:Blob的紧凑度,范围是[0, 10000]。 
    对称性:以经过中心和重心的一条直线为分界线,求直线两侧的对称性,对称性数值越接近0,表示Blob块越对称。 
    中重距离:中心到重心的距离。

    3、数据输出:
    在Blob分析工具界面将参数设定好,分析到目标数据后,点击“确定”退出,切换到输出界面:勾选想要进行输出的测量值,才能在其它数据处理中对测量值进行调用。

图7  数据输出界面

    三、应用场合

图8  应用场合效果图

    1、适用于初定位,中心坐标数据可在ROI中引用,做基准定位使用。
    2、适用于有无检测、缺陷检测等应用场景。

    以上为OPT小讲堂之SciSmart智能视觉软件操作培训第十课的内容,如对课程有任何问题欢迎在留言区留言或来电咨询,全国服务热线400-0769-068。

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