作者：cshyxxxl

以iPhone背殼為例，進(jìn)行瑕疵檢測

需求：利用傳統(tǒng)算法檢測iPhone手機(jī)背殼是否瑕疵并給出瑕疵率

工具：攝像頭/iPhone 6s/偏振鏡等

傳統(tǒng)算法方向的選擇

最近做圖像處理與識(shí)別相關(guān)的事情，先從OpenCV/Matlab入手，看傳統(tǒng)算法在瑕疵檢測方向能做到什么程度。

因之前并沒有相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)，乍開始生怕閉門造車，遂多方搜尋，相關(guān)的會(huì)議與論述很多，不乏深度學(xué)習(xí)或者深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)算法相結(jié)合的，以有限的資源來看，深度學(xué)習(xí)并沒有特別大的優(yōu)勢：表現(xiàn)在

1. 深度學(xué)習(xí)對(duì)訓(xùn)練圖庫的要求很高，很難得到很好的訓(xùn)練結(jié)果
2. 深度學(xué)習(xí)的靈活度較低，若適用場景有些許改變，均需要重新訓(xùn)練，這在商用時(shí)會(huì)是很大的問題
3. 深度學(xué)習(xí)的部署成本較高，同時(shí)對(duì)部署場景有較高要求（光線/攝像效果等）
當(dāng)然，深度學(xué)習(xí)大勢所趨，也不必因噎廢食，萬一是一時(shí)的淺見呢。后續(xù)也會(huì)投身到這個(gè)方向去。

瑕疵檢測關(guān)注的兩個(gè)問題

瑕疵的標(biāo)注

對(duì)瑕疵的標(biāo)注是為了更直觀的展示，主要是給人看的

瑕疵的量化

真正機(jī)器關(guān)心的是怎么量化，是用數(shù)量表示還是百分比是個(gè)值得考慮的問題

歷程

1.圖像去噪->灰度化->二值化

二值化之后就可以看到絕大部分的瑕疵點(diǎn)已經(jīng)凸顯出來了，但是有三個(gè)問題：

1.黑點(diǎn)瑕疵與白點(diǎn)瑕疵是二值化的兩個(gè)極端，故無法同時(shí)出現(xiàn)。
2. 量化如何去除Logo與其他印刷的干擾
問題1后續(xù)用邊緣檢測替代
問題2采用像素點(diǎn)計(jì)數(shù)的方法，計(jì)算百分比，然后與無瑕疵的百分比作比較，準(zhǔn)確度不高，也顯得low low的。

2.圖像去噪->灰度化->canny->形態(tài)學(xué)（閉運(yùn)算）->連通域

邊緣檢測后進(jìn)行閉運(yùn)算，瑕疵會(huì)形成大大小小的連通域，可以統(tǒng)計(jì)連通域的個(gè)數(shù)，然后與無瑕疵logo與其他印刷形成的連通域個(gè)數(shù)作比較，這種情況幾乎不會(huì)漏掉。這是感覺可行的選擇之一。

3.OpenCV matchTemplate

實(shí)驗(yàn)室條件下，可以營造比較理想的條件，所以考慮了OpenCV的模板匹配，同時(shí)也測試了模板匹配在不理想情況下的表現(xiàn)。
結(jié)果證明因?yàn)槭謾C(jī)瑕疵檢測的需求目標(biāo)較低，模板匹配是比較能夠勝任的一個(gè)辦法。只要模板與識(shí)別目標(biāo)的拍攝角度差別不是太大，都可以很好的識(shí)別瑕疵。圖片的輕微縮放大多也可以應(yīng)付。

其他處理

前面都是軟件方面處理的流程，在如何獲得更加理想的圖片方面也做了一些嘗試：

采用各種不同顏色的光源，如藍(lán)光/紅光，區(qū)別不大

對(duì)圖片進(jìn)行白平衡調(diào)整，有改善

攝像頭加偏振鏡防止圖像反光，有改善但不明顯

圖片浮雕處理，肉眼看上去瑕疵顯著了，但對(duì)機(jī)器而言并沒有區(qū)別，故沒有采納

原文標(biāo)題：關(guān)于利用傳統(tǒng)圖像處理方法進(jìn)行瑕疵檢測的總結(jié)

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