opencv金属匣缺陷检测

### 使用OpenCV实现金属匣缺陷检测

#### 1. 图像预处理
在进行任何类型的缺陷检测之前，图像预处理是非常重要的一步。这通常包括灰度转换、噪声去除以及边缘增强等操作。

对于金属匣的缺陷检测，可以先将彩色图像转换为灰度图以减少数据量并简化后续处理：

import cv2

def preprocess_image(image_path):
    image = cv2.imread(image_path)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转换为灰度图[^3]
    
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)  # 高斯模糊去噪
    
    return blurred

#### 2. 模板匹配与配准
为了更精确地识别缺陷位置，在某些情况下可能需要对原始图像和标准模板之间执行配准操作。此步骤有助于消除因拍摄角度不同而导致的位置偏差问题。

可以通过仿射变换来完成这一目标，使待测件能够更好地与已知良好样本相吻合：

def register_images(template_img, test_img):
    orb = cv2.ORB_create()  # 创建ORB特征点检测器
    kp1, des1 = orb.detectAndCompute(template_img, None)
    kp2, des2 = orb.detectAndCompute(test_img, None)

    bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
    matches = bf.match(des1, des2)

    src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)
    dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)

    M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)
    registered_test_img = cv2.warpPerspective(test_img, M, (template_img.shape[1], template_img.shape[0]))

    return registered_test_img

#### 3. 差异分析
一旦完成了上述准备工作，则可通过计算两幅图像之间的差分来进行初步筛选。这里采用绝对差的方式获取二者的区别之处，并设置合理的阈值范围用于区分正常区域与潜在缺陷区：

def detect_defects(reference_img, inspected_img, threshold=30):
    diff = cv2.absdiff(reference_img, inspected_img)  # 计算差异图像[^2]

    _, thresh = cv2.threshold(diff, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    contours, _ = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:]

    defect_areas = []
    for contour in contours:
        area = cv2.contourArea(contour)
        if area > 10:  # 只保留较大面积的变化作为疑似缺陷
            defect_areas.append(area)

    return defect_areas, thresh

以上代码片段展示了如何利用Python版本的OpenCV库实施基本的金属匣表面缺陷探测流程。当然实际情况可能会更加复杂，具体应用时还需要考虑更多因素如光照条件变化的影响等问题。