正运动机器视觉应用例程 | 检测面饼有无异物

检测表面异物

我们将介绍如何使用正运动机器视觉来检测面饼上是否存在异物。首先，我们需要检测当前放置的面饼表面是否存在异物。如果表面存在异物，则样品为NG；反之，则为OK。这个判定结果将决定面饼的质量和可用性。

二值化处理

在进行面饼异物检测前，需要对面饼图像进行预处理。我们首先将图片进行二值化处理，以便后续操作能更好地分析图像中的异物。二值化处理可以将彩色或灰度图像转化为只包含黑白两种颜色的图像。通过设定一个阈值，将图像中的灰度值高于阈值的像素点设置为白色，低于阈值的像素点设置为黑色。

BLOB分析

接下来，在矩形检测区域内进行BLOB（Binary Large Object）分析。BLOB分析是一种用于计算图像中连通区域的面积、中心位置等特征的方法。对于面饼图像，我们将利用BLOB分析来计算黑色连通区域的面积（像素数量），以便后续对区域进行过滤。

异物数量计算

我们通过获取区域列表中符合条件的异物数量，并计算当前检测到的异物面积。通过设置一定的条件，比如面积、形状等，我们可以过滤掉不符合要求的区域。然后，计算剩余符合条件的区域的异物数量和总面积。这些数据将用于最终的检测结果判定。

判定检测结果

根据异物数量是否大于0，我们可以判定当前面饼的检测结果。如果异物数量小于0，则当前检测结果为OK，表示面饼中没有发现异物。反之，如果异物数量大于0，则当前检测结果为NG，表示面饼中存在异物。这个结果将被用于判断面饼是否合格。

通过以上步骤，我们可以使用正运动机器视觉来检测面饼上是否存在异物。这个例程可以应用于食品加工行业中，确保生产出的面饼符合质量标准，提高产品的可靠性和安全性。

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