龙熙视觉：滤波与4种缺陷检查方法详解

在"3.滤波与4种缺陷检查方法龙熙视觉.docx"文档中，主要讨论了机器视觉领域中的关键技术——滤波以及其在检测过程中的应用。滤波是图像处理中的核心环节，它通过改变图像的高频和低频特性来增强或平滑图像，从而提高后续处理的精度和效果。文档特别关注了两种常见的滤波类型：线性滤波和非线性滤波。 1. 线性滤波： - 方框滤波：简单地将每个像素周围的固定大小邻域的平均值赋给中心像素，常用于快速实现图像平滑。 - 均值滤波：同理，但使用所有邻域像素的平均值，适用于消除噪声。 - 高斯滤波：利用高斯函数进行卷积，具有平滑效果，能有效去除高斯噪声，因为它在频域表现为低通滤波器。 2. 非线性滤波： - 中值滤波：基于像素邻域的中值，对图像进行排序后取中间值，对于椒盐噪声有很好的抑制作用，因为它不易受到异常值的影响。 - 双边滤波：结合空间距离和强度差异进行滤波，既能平滑图像又能保持边缘，对噪声抑制更精确。 3. 频域分析： - 傅里叶变换：通过将图像从空间域转换到频率域，可以分析图像的高频和低频成分，有助于检测如划痕、油污等缺陷。例如，通过计算图像的实值并进行频域滤波，如使用`rft_generic`函数。 - Blob分析：一种特定的结构分析技术，用于检测图像中的目标区域（blob），在缺陷检测中可能用于识别特定形状或大小的异常区域。 4. 具体操作步骤： - 表面划痕检测：首先反转图像，然后使用高通滤波器（如`gen_sin_bandpass`）在频域操作，接着通过卷积和逆傅里叶变换恢复滤波后的图像，最后通过纹理分析（如`texture_laws`）来识别划痕特征。 文档详细介绍了如何通过滤波技术（特别是高斯和非线性滤波）优化图像质量，以及在实际应用中如何使用傅里叶变换进行频域分析来检测各种缺陷。这些方法在Halcon机器视觉软件中得到了广泛应用，并且是提升图像处理精度和自动化检测能力的关键步骤。学习和掌握这些技术对于从事机器视觉工程师来说至关重要。