金属元素检测模型

Question

我是图像处理新手，只从学习中学到了基础知识。 我有以下问题：

1. 是否可以创建一个 CNN 模型来检测金属物体中的划痕、针孔等？
2. 是否已经有任何解决方案，或者是否需要为所需的项目手动完成？ 划痕可能非常小，以至于人眼几乎看不见。那么，CNN 模型是正确的选择还是需要计算机进行大量计算？
3. 如何设置适当的照明条件以减少反射并可能使物体变平？

我正在整个互联网上搜索任何可用的解决方案。我已经阅读了有关该主题的多篇文章，最终决定唯一的选择是使用神经网络，因为划痕大小和位置可能是无限的，因此硬编码算法在大多数情况下可能是错误的。

正如我所说，我没有经验，但我现在有时间学习，获得新的经验和知识真是太棒了。

希望有人知道我需要采取哪些步骤才能达到预期的效果。

实际上，我只有使用 Python 和 Opencv 来预处理图像、获取对象的形状并突出显示其上的暗场的示例代码。但这一切都取决于适当的照明，因此针孔的颜色并不完全相同。

下面是我尝试正确设置灯光的照片。

Answer 1

您似乎有多个问题，并且有点不知道从哪里开始。我缩小了3个问题，我会尝试一一回答：

1. 正如 Hissaan 已经提到的，可以创建自己的神经网络来检测您感兴趣的对象。您需要有一个带标签的数据集来训练您的模型。
2. 您可以使用现成的目标检测器，例如 YOLO、MaskRCNN 等，但它们并不总是能很好地完成特定任务。通过使用自定义数据集对它们进行微调，您将获得更好的性能。对于初学者，您可以从 Roboflow 查看此实现，了解如何使用自定义数据集训练 YOLOv8。这将为您提供一些标记数据集和微调预训练模型的想法。您还可以查看这篇文章，它为车辆划痕检测项目实现了 MaskRCNN 和 YOLOv5。 没有单一的通用技术可以控制图像中的光强度。您需要应用这些技术，但它可能看起来适合您的问题。您可以检查此链接以获得基本想法。
3. 祝您的项目顺利！

一种可能性是使用细节增强脚本/应用程序来增强细节。下面，我使用 Imagemagick 来增强细节脚本。然后，我使用深度学习/AI

http://remove.bg

Answer 2

输入：

bash enhance6.sh pliers.jpg x.png
magick pliers-removebg-preview.png -alpha off -resize 1156x867! -threshold 50% mask.png
magick pliers.jpg x.png mask.png -compose over -composite pliers_detail.png

是的

Answer 3

可能

。您可以使用图像处理和机器学习模型来做到这一点。 鉴于您提供的详细信息，我相信对象检测模型应该能够检测到这些对象。由于您没有上传任何示例图像，我不能保证，但像 yolov8 和

yolov5

这样的工具只需少量示例就可以检测图像中的对象，并且效果很好。 这里是 Yolov8 github 存储库，它很好地解释了训练模型和检测对象的过程。我相信任何对 Python 有一般了解的人都应该能够遵循：https://github.com/ultralytics/ultralytics

您可以在免费的 Colab GPU 上训练它并在普通 CPU 设备上运行推理（检测）。