Blob 统计信息

Blob 统计信息是什么？

Blob 统计信息是在图像中对经过训练/标注的对象（称为“blobs”）进行处理后获得的数据。这些 blob 是相机看到并基于训练数据标记的形状。我们会测量它们的大小、颜色以及位置等属性。

这些统计信息能帮助我们：

检查部件是否正确制造
计数和分拣物品
随时间监测对象的变化
进行精准测量

为什么重要

及早发现问题 – 发现划痕、缺失部件或对位不良等缺陷，在问题扩大前解决
节省时间和精力 – 自动进行质量检查，而非人工逐一检查
加速生产 – 在装配线上直接完成检验流程
实现极高的测量精度 – 像素级精度
将数据用于更多用途 – 将结果发送到 Node-RED 用于仪表板、基于算术的计算、质量控制（QC）决策，或触发警报
推动持续改进 – 跟踪趋势、比较单元，并使用真实测量结果来优化流程

Sample Masks

1. 在图像中查找形状

首先，我们在图像中查找 blob（形状）。我们在每个形状周围绘制轮廓。

轮廓：环绕形状的线条
外接矩形：一个包围 blob 的矩形

Basic Detection - Circle
Basic Detection - Irregular

2. 质心与几何中心

质心：形状的质量中心。
几何中心：能够完整包围该形状的最小矩形的中心点，无论内部形状如何。

Centroid Analysis - Circle
Centroid Analysis - Irregular
Centroid Analysis - Ellipse

3. 长轴和短轴长度

这些数据告诉我们形状的长度和宽度。

长轴：最长的部分
短轴：最短的部分

Axis Analysis - Circle
Axis Analysis - Ellipse
Axis Analysis - Rectangle

4. 方向（角度）

这表示形状的倾斜程度。

角度：从左侧（水平方向）测量
应用场景：有助于了解部件的方向

Orientation Analysis

5. 面积（像素计数）

面积是基于 blob 占用的像素数量来衡量的。

Area Analysis

6. 平均颜色

我们可以大致判断 blob 的平均颜色。

非常适用于检查涂层、标签或颜色缺陷
适用于任意颜色格式（RGB、BGR 等）

Color Extraction

7. 带孔的复杂形状

有些形状内部有孔，如垫圈或密封垫。我们仍然可以准确地对它们进行测量。

检测所有内部和外部边界
支持多层形状

Complex Shapes Analysis

8. 现实案例

行业	应用示例	使用的 Blob 数据	帮助原因
汽车制造	检测损坏部件	面积、颜色、形状	减少错误
电子制造	检查 PCB 元件	位置、大小	提高质量
医药	计数药片	计数、颜色、尺寸	确保剂量正确
食品	检查包装封口	周长、颜色	防止渗漏
纺织	发现布料缺陷	面积、颜色	减少浪费
金属部件	测量开孔尺寸	开孔尺寸、角度	严格符合设计

Automotive Defect Detection
Pharmaceutical Pill Counting
Electronic Component Placement

9. 系统提供的功能

功能	含义
质心	blob 的质量中心在哪儿
中心点	包围它的最小矩形的中心点
角度	形状的倾斜程度
长轴	blob 的最长部分
短轴	最短部分
周长	外轮廓的长度
面积	形状中包含的像素数
颜色	blob 内部的平均颜色