鐵條計數
鐵條計數 傳統影像處理 較佳的影像呈現效果 較差的影像呈現效果 使用面掃描的相機取像的問題 必需使用線掃描的影像處理才能得到最佳影像 理想的影像 分析後得到數量39 電腦視覺軟硬體架構 NO 品項 預估金額 1 工業電腦 2 線掃描相機 3 線掃描相機鏡頭 4 線掃描光源 5 線掃描光源控制器 6 AOI軟體
大尺寸紙張量測
紙張尺寸量測 方案一 A4 紙張 寬x高 210mm x 297mm 使用「校正塊」，校正塊的直徑為31mm 使用工業相機拍攝校正塊 使用AOI程式檢測校正塊 校正塊寬度為248像素 計算「像素 VS 實際尺寸」轉換比例 31 mm / 248 = 0.125 mm 使用工業相機拍A4紙張 使用AOI程式量測A4紙張 A4紙張量測寬度為1680.06像素 AOI量測像素 X 轉換比例 = 實際尺寸 …
Seaborn + SKlearn 資料分析
Seaborn資料分析 + Sklearn Seaborn 資料集中的 “tips” 是一個包含餐廳小費資料的資料集。這個資料集通常用於示範 Seaborn 中的數據可視化功能和統計分析。 “tips” 資料集包含了餐廳服務員收到的小費金額以及與小費相關的一些額外信息，例如顧客人數、就餐日期和時間、就餐者的性別、是否是吸煙區域、就餐的星期幾等等。這些信息可以用於探索性數據分析、統計分析以及建模工作。 這個資料集的結構通常包含以下幾個欄位： 這個資料集是 Seaborn 中內建的範例資料集之一，通常用於示範 Seaborn 中各種圖表的繪製和數據分析。 Seaborn 資料集中的 “diamonds” 是一個包含鑽石價格和屬性的資料集。這個資料集通常用於示範 Seaborn 中的數據可視化功能和統計分析。 “diamonds” 資料集包含了各種鑽石的屬性和價格信息。這些屬性包括鑽石的重量（克拉）、切工、顏色、淨度等，而價格則是以美元為單位。 這個資料集的結構通常包含以下幾個欄位： 這個資料集通常用於示範 Seaborn 中的散點圖、直方圖、盒圖等圖表的繪製，以及數據探索和統計分析。 Categorical …
印刷檢測
客戶需求：使用者會將PDF中的標籤內容印刷到白色的織布上，希望透過視覺檢測可以將印刷不良的情況偵測出來。 我們將計劃使用局部可變形模型來進行標籤內容在織布上的視覺檢測，提供更精細的測試。 局部可變形模型是一種用於視覺檢測的技術，它可以在圖像中尋找局部特定形狀的實例。這種模型具有一定的靈活性，可以應對目標物體在圖像中的變形、旋轉和縮放等情況。 以下是局部可變形模型的一些重要特點和工作原理： 實驗一 我們故意將這張影像上幾處位置，故以把黑色的區域塗白。看看是否可以將差異處檢測出來？ 可以看到左像影像比對出來異常的位置。這幾處位置是塗白的位置。 實驗二 可以看到QRCode被圖白的區域也有偵測出來。 AOI程式比對結果 比對原始資料一 比對原始資料二 比對原始資料三
顏色檢測
客戶需求∶ 我需要檢測車燈的打出來的光的顏色組成，如果超出範圍則發出警示。 檢測手法∶ 色相直方圖分佈∶ 影像的色相直方圖分佈是描述影像中不同色相值的統計分佈情況。在色相直方圖中，色相值通常被劃分成若干個區間，例如0到180度之間的若干個小區間。然後，統計圖像中每個區間內像素的數量或者像素的比例，形成一個直方圖。 色相直方圖可以反映出圖像中各個色相的分布情況，即哪些色相在圖像中佔據主導地位，哪些色相較少出現。通過觀察色相直方圖，可以直觀地了解圖像的整體顏色分布情況，以及圖像中具體顏色的特徵。 通常，色相直方圖是基於圖像的色彩空間進行計算的，例如RGB色彩空間或者HSV色彩空間。在HSV色彩空間中，色相（Hue）表示顏色的種類或者色調，因此色相直方圖反映了圖像中不同種類顏色的分布情況。 通過比較不同圖像的色相直方圖分佈，我們可以評估它們之間的顏色相似度或者差異度，從而用於圖像檢索、圖像分類、圖像匹配等領域。 歸一相似度∶ “歸一相似度”（Normalized Similarity）指的是將相似度值歸一化到特定的範圍內，通常是0到1之間。這樣做的目的是使得相似度值更易於理解和比較，不受圖像尺寸、亮度等因素的影響。 在計算兩個直方圖的相似度時，我們可以得到一個原始的相似度值，表示它們之間的相似程度。但是這個值的範圍通常不是固定的，並且可能受到直方圖的大小、圖像的亮度等因素的影響。因此，將這個相似度值歸一化到0到1之間可以消除這些影響，使得相似度更具有可比性。 在歸一化相似度中，常見的做法是使用以下公式： 歸一化相似度=原始相似度直方圖1的總和+直方圖2的總和−原始相似度 歸一化相似度= 直方圖1的總和+直方圖2的總和−原始相似度 原始相似度 這樣得到的歸一化相似度值會保證在0到1之間，其中1表示完全相同，0表示完全不同。 合格 相似度：0.987 偏紅 相似度：0.552 偏黃 相似度：0.231 偏綠 相似度：0.318 偏藍 相似度：0.239
車燈光型檢測
右駕光型量測規範示意 左駕光型量測規範示意 車燈配光室 AOI 輔助車燈燈型量測架設示意圖 使用 High Dynamic Range (HDR) Imaging 技術可以有效解決影像過曝所造成的影像失真問題，並得到一個明暗對比清晰的影像。這可以通過以下步驟實現： AOI 視覺分析 透過HDR技術取得 Tonemap HDR image 及相機反應函數 得到的Tonemap HDR Image, 用於光形的分析，可以得到下列數值 Golden 光型 中心點、輪廓、角度 亮度分佈 測試品 光型 中心點、輪廓、角度 …
線性回歸(Linear Regression)
首先，使用make_regression函數生成了一些合成數據，然後將數據分成訓練集和測試集。接著創建了LinearRegression模型的實例，並使用訓練集對模型進行訓練。訓練完成後，打印出了模型的係數和對新數據的預測結果。最後，通過可視化將訓練集和測試集的散點圖以及線性回歸的平面呈現出來。
密度聚類算法(DBSCAN)
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一種密度聚類算法，用於將數據點劃分為多個集群，同時可以識別和排除噪音點。該算法基於以下概念： DBSCAN算法運行步驟如下： DBSCAN的主要優勢是： 總的來說，DBSCAN是一種強大的聚類算法，特別適用於處理具有不同密度和形狀的數據集。
自適應或動態閾值化(Dynamic Threshold)
在影像科學中的一個常見應用是將圖像組件從彼此分割開來，這稱為閾值化。傳統的閾值化技術在圖像的背景是平坦的情況下效果很好。不幸的是，這種情況並不常見；相反，圖像中的背景在視覺上會在整個圖像中發生變化。因此，人們開發了自適應閾值化技術，我們可以很容易地在 scikit-image 中使用它們。
稀疏矩陣(SparseMatrices)
稀疏矩陣相對於密集矩陣在處理大多數元素為零的大型數組時的效率。稀疏矩陣僅存儲非零元素及其位置，導致在某些操作中記憶體使用量和計算時間大幅減少。