有关于胶条识别被光照影响过大的问题

m0_72209678 2025-06-30 10:57:46

这是全部图片，现在的主要问题是在这个光照的影响下hsv和自适应阈值都不太适用，有没有什么方法能够检测出胶条来啊大佬们，我的方法总是把背景也识别为胶条

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点胶缺陷的类别定义在实际的点胶过程中，往往因为点胶量的大小、点胶压力、针头大小、胶水的粘度以及胶水温度等因素，导致生产的胶条会存在各种各样的缺陷，从而影响产品的质量。工业生产中比较常见的几种缺陷种类，其具体定义如下所示：(1)多胶：胶条中间部分宽度大于其他部分，如图a)所示；(2)少胶：胶条中间部分宽度小于其他部分，如图b)所示；(3)断胶：胶条出现一次或多次的断裂，如图c) 所示；(4)扭曲：胶条整体存在多处弯曲现象，如图d) 所示；(5)气泡：胶条中含有数目较多的气泡，如图e) 所示；

文章目录问题描述解决方法1 介绍2 方法2.1 产品水平矫正2.2 定位产品的外轮廓2.3 产品对齐2.4 缺陷检测3 实验结果及分析4 讨论问题描述如下图所示为某种用于试剂检验的产品，需要利用机器视觉的方法检测产品的缺陷。本设计的目的是综合运用图像处理的知识，检测产品是否有严重缺陷。在检测算法之前，作为图像的预处理，检测和定位产品的外轮廓，矫正产品的姿态，对于后续的算法处理有着重要的意义。数据为真实的工业产品成像，分为放在OK，NG目录下。数据提取地址链接提取码：s3jl，OK目录下的

在实际的点胶过程中，往往因为点胶量的大小、点胶压力、针头大小、胶水的粘度以及胶水温度等因素，导致生产的胶条会存在各种各样的缺陷，从而影响产品的质量。工业生产中比较常见的几种缺陷种类，其具体定义如下所示：(1)多胶：胶条中间部分宽度大于其他部分，如图 3-1 a)所示；(2)少胶：胶条中间部分宽度小于其他部分，如图 3-1 b)所示；(3)断胶：胶条出现一次或多次的断裂，如图3-1 c) 所示；(4)扭曲：胶条整体存在多处弯曲现象，如图3-1 d) 所示；

目前，钢管的表面缺陷的检测大多通过人工方式实现，人工方式依赖于现场经验且效率低，受现场环境的影响，劳动强度大，易产生漏检和误检现象，不能全面反应钢管表面的质量，检测实时性差，检测种类少，检测效率低，缺乏对产品的表面质量的综合评估。当图像获取不理想时，会增加图像处理的难度。根据图像饱和度、像素分布、目标图像边沿、亮度等信息转换成计算机识别的数字信号，利用先进的算法对图像进行特征识别，将特征识别出来的结果进行评价，输出最终的缺陷结果，包括缺陷、尺寸、角度、个数、合格与不合格、有无等，实现自动识别功能。

摘要：本文聚焦 OpenCV 在汽车零部件表面缺陷检测的实战应用，针对发动机缸体划痕、车灯密封胶涂覆质量等检测需求，采用多光谱成像增强缺陷对比度，结合 HALCON 的 Blob 分析、Canny 边缘检测、轮廓分析等技术定位缺陷，并利用深度学习分类器区分缺陷类型。通过详细阐述开发环境搭建、硬件准备、图像采集与处理等实操流程，给出完整代码示例。实际应用显示，该系统缺陷检出率达 99.5%，检测速度每秒 2 件，误判率仅 0.5%，有效提升检测效率与产品质量，同时对常见问题提出解决方案并展望技术发展方向。

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