询问编程难度：用OpenCV检测刺绣时绣花线的到位程度
本帖最后由 hzpyl 于 2019-1-24 13:02 编辑绣花线快速拉到位，用OpenCV编程，
判断绣花线的到位程度：没有到位、剩90%到位、剩80%到位 。。。。。。剩10%到位、到位。
到位程度用于控制电机的速度。
难点：
1，布底有同颜色的线。
2，背景没有图片这么干净，有底图案。
3，反面 有光线干扰。
4，估计得检测 绣花线的运动。
5，线比较细，最细时比头发丝还要细。
询问，完成这个软件的价格，十万级？百万级？ 十万级 做不下来。 调低拉线速度，改变针颜色，减少干扰源。 降低开发难度，是可行的。 gonboy 发表于 2019-1-24 08:47
十万级 做不下来。 调低拉线速度，改变针颜色，减少干扰源。 降低开发难度，是可行的。...
不检测针颜色，
需要检测线颜色，但线的颜色有几百种。 hzpyl 发表于 2019-1-24 08:51
不检测针颜色，
需要检测线颜色，但线的颜色有几百种。
同一个相机视野中？？几百种颜色？？？
视觉检测受环境影响很大。 方法不太可行。
减少相机视野中颜色数量，增加相机视野中颜色的对比，可能还有的做。 gonboy 发表于 2019-1-24 09:00
同一个相机视野中？？几百种颜色？？？
视觉检测受环境影响很大。 方法不太可行。
同一个相机视野中？几百种颜色？？？
答：一个相机视野中，可能几种吧。但线的颜色种类有几百种。
减少相机视野中颜色数量，增加相机视野中颜色的对比，
答：颜色的配比是作品决定的，改不了。
请问：
在一个不变的背景中，检测运动的物体（线的直径很细，如头发丝），是不是可行？
hzpyl 发表于 2019-1-24 09:22
同一个相机视野中？几百种颜色？？？
答：一个相机视野中，可能几种吧。但线的颜色种类有几百种。
只是做demo是可行的，要上线，就难了
用雕刻机那种方式，步进电机开环控制位置，行不？
拉线力度用滚轮作一个压力检测估计就行了，或从驱动电机的电流判断力度。 lcw_swust 发表于 2019-1-24 09:34
用雕刻机那种方式，步进电机开环控制位置，行不？
拉线力度用滚轮作一个压力检测估计就行了，或从驱动电机 ...
拉线力度的压力检测，是要的。
摄像头检测是为了防止其他事件发生，如线打结。 hzpyl 发表于 2019-1-24 09:22
同一个相机视野中？几百种颜色？？？
答：一个相机视野中，可能几种吧。但线的颜色种类有几百种。
1. 这个需求， 做个DEMO在特定场景问题不大。
但是要真正工业化，比较难。 场景约复杂，成功率不会很高。
2. 视觉在PCB行业可以识别可能的断线点，才4mil.理论上识别出线问题不大。 但需要特定的场景。
改变工作场景，部分来适应识别，会提高成功率
工业话，需要谨慎。 这个项目总开销，100多万，肯定是需要的。
pcb应该容易好多，背景和目标比较明显。你这个需求，环境和速度确定么？有无环境光干扰，一秒有多少针 是的。背景往往是同颜色的线，目标非常不明显。 方向不是很正确，首选还是MV（机器视觉）而不是CV（计算机视觉）
1.我们一般不关心颜色，因为用的是黑白摄像机，目的是快，同分辨率黑白摄像机的帧率可以是彩色的10倍以上，同时，我们检测的其实是目标边缘的轮廓。要是对颜色敏感，就在光源和滤镜上作文章。通过不同角度不同滤镜的摄像头，来还原目标并消除光线干扰。
2.比头发细完全不是问题，我们检测是80um的透明光纤里的1um纤芯。镜头选好了完全没压力。 本帖最后由 hzpyl 于 2019-1-25 15:56 编辑
hackerboygn 发表于 2019-1-25 14:55
方向不是很正确，首选还是MV（机器视觉）而不是CV（计算机视觉）
1.我们一般不关心颜色，因为用的是黑白摄 ...
请问， MV（机器视觉）是不是也用OpenCV来编程？ 还是用其他？
后加：
是不是指象 基恩士视觉系统 那种设备？ hzpyl 发表于 2019-1-25 15:47
请问， MV（机器视觉）是不是也用OpenCV来编程？ 还是用其他？
后加：
OpenCV是计算机视觉，通常用于非常复杂的场合，如人脸识别，对实时性和准确率要求不太高
机器视觉通常处理的对象都比较简单，如工件尺寸检测，外观缺陷检测，运动采集，对对实时性和准确率要求较高
计算机视觉的核心是各类算法，如kNN、SVM、PCA、RNN等等，需要使用者对算法背后的数学原理理解的比较透彻，不然只会调点API使用默认参数的话，往往效果都不会很理想。计算机视觉一般都使用现有的高级语言进行编程。
机器视觉的核心成为算子，算子是将一系列图像处理方法进行打包的接口，如自动量化，边缘检测，中心检测，多维重建，特征测量等等。用的是各厂家自己的开发环境和编程语言，这类语言相对封闭，但非常简单，它没有什么复杂的编程能力，你只需要把这些算子来回调用，实现检测的目的。一般就三五十行代码就能搞定。
总体来说，机器视觉追求的是快和准，为实现这一目的，我们会使用上万的工业摄像头，帧率上百，低照度，大尺寸高分辨率CCD，千兆以太网接口。同时为了降低处理难度，需要稳定的检测环境，还要配上上千的线或点单色光源，好几千的定制光学镜头
而计算机视觉，恨不得用个淘宝十块钱的摄像头就可以开始了
再简单来说，计算机视觉是把摄像头对着人，机器视觉是把摄像头对准机器……
基恩士是机器视觉的代表，但它侧重的是整体解决方案，而不是机器视觉本身。 hackerboygn 发表于 2019-1-25 22:34
OpenCV是计算机视觉，通常用于非常复杂的场合，如人脸识别，对实时性和准确率要求不太高
机器视觉通常处 ...
路过。。。确实有好多人总是把机器识别，和人脸识别混到一起去，总认为人脸识别满大街，识别一个机器还不是手到擒来吗。
换个思路，没有到位，线会凸起来，用双目检测深度。识别到突起比率大于阈值就报警。 hackerboygn 发表于 2019-1-25 22:34
OpenCV是计算机视觉，通常用于非常复杂的场合，如人脸识别，对实时性和准确率要求不太高
机器视觉通常处 ...
受教了。
谢谢。
请问，能推荐性价比高的厂家吗？ qwe2231695 发表于 2019-1-26 13:28
换个思路，没有到位，线会凸起来，用双目检测深度。识别到突起比率大于阈值就报警。 ...
你的想法很有道理。 机器视觉最常用的软件halcon 做运动处理难度很大不确定因素太多，百万的费用看起来多真正做起来你会发现镜头相机不知道要实验几个，客户能不能承受项目失败造成的损失。 背景和前景对比度要大，转化成黑白图像，用传统算法就可以处理。另外现在的人工智能都是针对特定场景的，没有通用的算法 背景和检测的线，往往是同颜色的。
估计只能检测运动，
最后时检测平整度。 摄像头帧率跟得上吗
页:
[1]