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附录
此步骤通过深度学习算法来检测输入图像是否存在缺陷,并且可以对缺陷类型进行分类。
注意
使用此步骤,需准备待测量物体的深度学习模型。
单击 缺陷检测 ,在 步骤输入端口选择 窗口,将 输入1(彩色图) 的下拉栏设置为 读取图像_1_彩色图 。
读取图像 设置:
单击此步骤,在 步骤参数 窗口中,设置待检测物体的图像数据路径等参数(用户需准备包含待检测物体的彩色图)。 此例中的待检测物体如下图所示:
单击此步骤,在 步骤参数 窗口中,设置待检测物体的图像数据路径等参数(用户需准备包含待检测物体的彩色图)。
此例中的待检测物体如下图所示:
缺陷检测 设置:
单击此步骤,在 步骤参数 窗口中设置 模型文件 与 配置文件 。 检查深度学习服务器是否启动。 设置完成后,单击 运行 来运行工程。 工程运行成功后,缺陷部位将被标记,如下图所示:
单击此步骤,在 步骤参数 窗口中设置 模型文件 与 配置文件 。
检查深度学习服务器是否启动。
设置完成后,单击 运行 来运行工程。
工程运行成功后,缺陷部位将被标记,如下图所示:
在 测量结果输出 窗口与 结果视图 中可查看检测结果。此例中的被检测物体有缺陷,检测结果为 False ,如下图所示。若被检测物体无缺陷,检测结果将为 True 。
此外用户可自定义检测区域,即添加感兴趣区域。
单击 缺陷检测 ,在 步骤参数 ‣ 缺陷筛选设置 单击 + 来增加一个或多个感兴趣区域。 增加一个感兴趣区域: 增加两个感兴趣区域:
单击 缺陷检测 ,在 步骤参数 ‣ 缺陷筛选设置 单击 + 来增加一个或多个感兴趣区域。
增加一个感兴趣区域:
增加两个感兴趣区域: