技术方案概述: 📌 平台工具:Cognex VisionPro + 图像处理 + Blob 分析 + C# 脚本 📌 目标:在曝光差异较大的条件下稳定识别多种产品结构类型 📌 核心难点:光照变化下传统阈值或特征提取易受干扰,特征位置不稳定 核心策略: 1 引入斑点融合机制: 使用加权几何中心算法,将局部干扰斑点合并成主特征点; 规避因光照导致的虚假点误判,提高鲁棒性; 2 基于特征点关系判断产品类别: 结合圆心拟合与关键点分布拓扑关系,进行产品类型区分; 结构逻辑清晰,无需模板或训练数据支持; 3 整体流程具备良好的通用性与维护性: 可灵活调整容差参数,应对不同批次或视觉环境变化; 所有逻辑均可通过脚本集中管理,方便调试与版本迭代; 应用效果验证: ✅ 实测覆盖多种曝光场景(图像曝光从 2000 到 10000 不等); ✅ 兼容 3 类产品结构识别,准确率稳定; ✅ 系统响应时间控制在毫秒级,满足产线实时性要求; ✅ 全流程无需模型训练,部署成本低,维护简便。
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显存内存的价格将大幅上涨?显卡日报7月9日
一镜到底瞰郑州——穿越贾鲁河(郑州段)
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