對生產零件進行在線表面缺陷檢測是機器視覺檢測最常見的應用之一。在這些應用中，作為整個檢測環節的其中一環，技術工程師需要依賴2D Blob分析來對表面隨機分布的區域進行初始分割。
在提取2D Blob時，只能基于指定的強度數據閾值將圖像待檢測特征與背景分離開來。2D無法識別基于形狀的Blob，例如零件表面上的凹痕或凸起，或不均勻表面上的Blob（存在臺階高度差時）。
為應對這一檢測挑戰，我們開發出一套特定的測量算法 - 點云Blob工具來執行3D點云斑點分割。
檢測挑戰
為解釋2D Blob提取的局限性，我們檢測了具有傾斜表面和多個隨機分布凹痕的黑色托架。
表面傾斜的樣品
樣品的2D強度掃描圖
我們可以發現，由于樣品表面是黑色的（低對比度），2D掃描無法捕獲待檢測Blob的任何可用邊緣，從而無法成功進行Blob分割。
您可使用點云Blob工具從形狀數據（即3D高度圖）中提取特征，優于標準的2D分割。這意味著您可以識別出平坦表面的凸起或凹陷的區域。這些平坦表面可設為參考區域或參考平面，您便可處理因臺階高度變化造成局部表面差異，且其中單個高度閾值不足以準確地分割所需特征等特殊情況。
樣品的3D掃描圖：使用高度圖數據成功進行blob分割
通過設置參考平面，您可以執行3D Blob分析識別樣品的凹陷或淺的凹痕，而這些是無法使用2D強度檢測出來的。
點云Blob工具使用3D高度圖數據識別傾斜表面上基于形狀的特征
除了可執行典型的2D Blob分析之外，您還可以使用點云Blob工具從3D高度圖數據中提取Blob，以識別基于形狀的特征。并且，您現在可以識別出相對于參考平面的凹陷或凸起特征，或傾斜表面上任意區域的特征，在測量和檢測過程中實現更大的靈活度和控制力。
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