Как распознать дефект на изображении?

Question

[Владимир Ковалев]

Имеется задача распознавания дефекта в сварном шве на автоматической линии. Визуально он отличается от сварного шва без дефекта наличием черного цвета. Изображение получается видеокамерой, требуется это изображение обрабатывать в режиме реального времени и выдавать сообщение при обнаружении дефекта на изображении. Может кто нибудь подсказать, на каком языке программирования можно решить такую задачу? Или может быть знает и может подсказать компании или людей, у которых можно заказать данную работу?
Изучил литературу по обработке изображений, представляю как работает алгоритм, но пока не очень понял на чем его можно сделать

Comments

[sim3x]

А почему не ультразвуком?

[Владимир Ковалев]

sim3x: конечным результатом работы будет являться система, останавливающая линию и сигнализирующая о появлении дефекта. оборудование для ультразвука много дороже видеокамеры и после обнаружения все равно встанет вопрос об обработке сигнала и создании команды для отключения линии. поэтому просто выбран более дешевый и простой способ

[Дмитрий Земсков]

Примеры дефектов в студию, а так же данные о том где установлена камера и что относительно чего движется...
...если всё так как вы описали, и в кадре тупо виден этот шов, то решение может быть вообще тривиальным

[Владимир Ковалев]

Дмитрий Земсков: на данный момент камера не установлена. Ситуация такая, что у нас есть заказчик, которому интересно автоматизировать контроль. Им предложили готовый датчик вихретокового контроля, но цена их не устроила. По внешнему виду шва я предположил, что дефекты выглядят достаточно контрастно к шву. Начальство мою идею не оценило и от заказчика отказались, я с ними теперь работаю по своей инициативе. Камеру планирую купить на этой неделе, установить и отснять видео.
Есть фото дефектов, правда освещение на них не очень удачное.
Двигаться будет труба относительно неподвижной камеры

[Дмитрий Земсков]

Владимир Ковалев: Ну так это вообще сказка, тут и камера не нужна, ну разве что дабы денег больше отжать CV ИИ и всё такое...
...а по факту берём свето\фото диод и оптику фокусирующую линию, линия перпендикулярна шву и там, где будут дефекты, света будет сильно меньше, усё :-) То-же самое делаем с видео камерой, только программно, и никакого CV. С камерой возможна авто настройка, линию бьём на сегменты, и если усреднённое значение центрального сегмента сильно меньше боковых, это дефект... (промышленное машинное зрение оно такое, никаких нейросетей и деревьев, всё банально\тривиально)

PS. А почём нонче "вихретоковый контроль", его-же тоже можно сделать из говна и палок, и для сварки он лучше, ибо даёт объективное представление о качестве шва, тк внешне всё может выглядеть блестяще, а внутри дышать на ладан.

[Владимир Ковалев]

Вся система вихретового контроля с установкой, наладкой и устройством для установки меток на дефектные участки стоит около миллиона. Толщина свариваемых листов 1 мм, так что он непроваре особо речи не идет
Буду изучать на тему диодов тогда, спасибо за наводку

Answer 1

[Sergey Lerg]

Python/C++ и OpenCV. При подходящей камере можно наверно просто по гистограмме определять.

Answer 2

[Алексей Джо]

Задача специализированая и требует написания отдельного алгоритма, можно сказать, что решение подгоняется под задачу. Решается, как написали выше с помощью OpenCV для С++, можно с помощью EmguCV (обертка для .NET для OpenCV)

Answer 3

[Дмитрий Земсков]

Если всё так, как описано, можно обойтись без всякого CV :-)
Писать на любом языке который знаешь, получаем изображение с камеры, строим гистограмму яркости по строкам\колонкам или вообще всему изображению, и изучаем распределение... (так можно не только дефекты находить, но и равномерность шва оценить)
...а если ещё больше упростить, то заменяем камеру на фотодиод, и подбираем подсветку так, что бы получить контраст на кратеры\шлак\окалину итд.

PS.Пишите в личку если что, сделаю\проконсультирую...