CogPatInspectTool工具使用PatMax检测缺陷(缺陷被定义为运行期间图像中超出正常预期的图像差别的任何变化)，缺陷可能是物体遗失（阻塞）或者多余（杂乱）,原理是通过PMAlign工具实现,用训练图片和当前输入图片进行对比从而得到缺陷。

基本步骤：

  1. 训练基准图案
  2. 训练检查图案
  3. 设置运行期间参数
  4. 运行PatInspect
  5. 从PatInspect中萃取结果或者使用其他视觉工具在差别图像上执行进一步的分析

使用场景:

例如印刷字符检测、部分缺失或者明暗变换、激光打标内容检测等。

添加图片与工具

 

模板匹配 

添加对比工具

运行查看差分图像 

 

两张图片对比,会转换成一个差分图像 

发现问题:两张图像的只有细微差距,也会显示出差分图像

 

点击统计训练新模式,就会把上一张只有细微差距的图片也添加到当前已经训练图像模式 

参数介绍 

重新抓取训练图像与原点 

阈值比例

阈值偏移 

阈值就是训练基准图案和检查的图片之间的差异,值越大,忽略的细节就越多 

如:图案很相似,但是当阈值小的时候,还是会计算出一些差距

如果想忽略一些细微差距,就可以调整阈值

 

阈值的计算 

该检测方法对光照的稳定性要求较高，视野内的光照不均匀极易造成误判与过杀。通过将当前图像与“训练图像”对比，获取“原始差异图像”，再将“原始差异图像”与“阈值图像”进行对比，进而获取“阈值差异图像”得到最终的当前图像与训练图像的差异，通常差异区域为缺陷所在。 

需求:测量工件两部分的尺寸现实到页面上

# 计算机视觉 # 人工智能 # 自动化
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pytorch/vision: 一个基于 PyTorch 的计算机视觉库，提供了各种计算机视觉算法和工具，适合用于实现计算机视觉应用程序。
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