halcon 纹理检测_Halcon 纹理缺陷检测 apply_texture_inspection_model

在纹理中找瑕疵。基于高斯混合模型(GMM)分类器的纹理检查模型，适用于图像金字塔，可以分析纹理的多个频率范围。

【要求】训练样本，必须完美无瑕疵。

【步骤】

1、创建模型

2、加载训练样本

3、训练模型

每层金字塔都会训练一个GMM模型，并确定该层的'novelty_threshold'(区分有无瑕疵的阈值)。

参数的获取与设定

'patch_normalization'：'weber'对亮度鲁棒，‘none’需要亮度作为评判(默认)

'patch_rotational_robustness'：'true'对旋转鲁棒，'false'需要旋转作为评判(默认)

加快训练的方法：

① 缩放训练样本(zoom)，通常模型对低分辨率纹理瑕疵检测效果更好。

② 调低 'gmm_em_threshold'，但会降低模型准确度，训练终止的条件之一，0.001(默认)。

【重要参数】

'levels'：设置具体的金字塔层参与训练，纹理越粗糙，则较低的金字塔层级越可省略。默认auto。

'sensitivity'：灵敏度，影响'novelty_threshold'的计算结果。负值会导致更高的阈值，从而更少的发现缺陷。默认0。

'novelty_threshold'，阈值，自动计算得到，若结果不理想，可以手动微调。

4、测试