檢測表面異物我們將介紹如何使用正運動機器視覺來檢測面餅上是否存在異物。首先，我們需要檢測當(dāng)前放置的面餅表面是否存在異物。如果表面存在異物，則樣品為NG；反之，則為OK。這個判定結(jié)果將決定面餅的質(zhì)量和可

檢測表面異物

我們將介紹如何使用正運動機器視覺來檢測面餅上是否存在異物。首先，我們需要檢測當(dāng)前放置的面餅表面是否存在異物。如果表面存在異物，則樣品為NG；反之，則為OK。這個判定結(jié)果將決定面餅的質(zhì)量和可用性。

二值化處理

在進行面餅異物檢測前，需要對面餅圖像進行預(yù)處理。我們首先將圖片進行二值化處理，以便后續(xù)操作能更好地分析圖像中的異物。二值化處理可以將彩色或灰度圖像轉(zhuǎn)化為只包含黑白兩種顏色的圖像。通過設(shè)定一個閾值，將圖像中的灰度值高于閾值的像素點設(shè)置為白色，低于閾值的像素點設(shè)置為黑色。

BLOB分析

接下來，在矩形檢測區(qū)域內(nèi)進行BLOB（Binary Large Object）分析。BLOB分析是一種用于計算圖像中連通區(qū)域的面積、中心位置等特征的方法。對于面餅圖像，我們將利用BLOB分析來計算黑色連通區(qū)域的面積（像素數(shù)量），以便后續(xù)對區(qū)域進行過濾。

異物數(shù)量計算

我們通過獲取區(qū)域列表中符合條件的異物數(shù)量，并計算當(dāng)前檢測到的異物面積。通過設(shè)置一定的條件，比如面積、形狀等，我們可以過濾掉不符合要求的區(qū)域。然后，計算剩余符合條件的區(qū)域的異物數(shù)量和總面積。這些數(shù)據(jù)將用于最終的檢測結(jié)果判定。

判定檢測結(jié)果

根據(jù)異物數(shù)量是否大于0，我們可以判定當(dāng)前面餅的檢測結(jié)果。如果異物數(shù)量小于0，則當(dāng)前檢測結(jié)果為OK，表示面餅中沒有發(fā)現(xiàn)異物。反之，如果異物數(shù)量大于0，則當(dāng)前檢測結(jié)果為NG，表示面餅中存在異物。這個結(jié)果將被用于判斷面餅是否合格。

通過以上步驟，我們可以使用正運動機器視覺來檢測面餅上是否存在異物。這個例程可以應(yīng)用于食品加工行業(yè)中，確保生產(chǎn)出的面餅符合質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，提高產(chǎn)品的可靠性和安全性。