vp08-1--探测缺陷.ppt

文档介绍：学****目标
学员将学会正确地：
识别PatInspect可能是视觉解决方案一个部分的应用
创建并配置一个PatInspect工具来探测不同运行条件下的缺陷
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PATINSPECT
其目的是使用 PatMax 技术探测缺陷
缺陷被定义为运行期间图像中超出正常预期的图像差别的任何变化
缺陷可能是物体遗失（阻塞）或者多余（杂乱）
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PATINSPECT
缺陷在训练图像和运行期间图像中的类似区域之间的像素灰度值不同
支持图像标准化
最小化灯光差别对结果的影响
训练图像
运行期间图像
浓度不同的图像
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使用PATINSPECT
使用PatInspect的基本步骤：
训练基准图案
训练检查图案
设置运行期间参数
运行PatInspect
从PatInspect中萃取结果或者使用其他视觉工具在差别图像上执行进一步的分析
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基准图像
通常，您的运行期间图像和训练图像并不总是在图像中的同一位置上
甚至在位置上的微小差别也会造成问题，除非在对准步骤中得到解释
创建并且配置PMAlign工具查找能可靠地用作对准的特征
这可能是：
待检查的整个元件
待检查元件的一部分
与您要检查的完全不同的东西，只要其与检查保持一致的位移
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检查图案培训
一个或更多的图像可以做为培训图案使用
PatInspect 将在统计学方面合并这些图像为一个独立的图案
创建一个图案模型
它将在一个运行期内的图像中，提供期望高差别性的位置信息
目前，您只能在差分训练中建立一个检查图案，该项限制措施将在未来的正式执行中删除。
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训练检查图案
传递到PatInspect中：
一个输入图像（InputImage）
一种姿态
通常直接来自运行在同样图像上的PMAlign结果作为输入图像
您还可以选择性地在训练训练图像（ TrainImage ）和原点中直接传递
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训练检查图案
对于第一个训练图像：
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训练检查图案
技术上，您所需要的只是一个训练图案。但是，多数“实际”检查需要解释元件中的自然的可接受的变化
统计训练 允许您提供多个 好图像，但是元件不同
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统计图案训练
对于随后的图像：
将图像传递到输入图像
运行统计培训当前图案
训练区域数量会增加
图像数量多少没有限制
训练图像没有变化
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