Visinopro项目实战分享 - 在光照变化条件下实现稳定识别：Blob+脚本融合一次结构分析驱动的识别任务实现
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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