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您想了解什么？

Blob 统计信息

什么是 Blob 统计信息？​

Blob 统计信息是我们从图像中训练/标注的对象（称为"blob"）中处理并获取的数据。这些 blob 是相机根据训练数据识别并标记的形状。我们测量它们的大小、颜色以及位置等信息。

这些统计信息可帮助我们：

  • 检查零件是否正确制造
  • 计数和分拣物品
  • 观察对象随时间的变化
  • 进行精确测量

为什么重要​

  • 及早发现问题 – 在划痕、缺件或错位等缺陷演变成更大问题之前及早发现
  • 节省时间和精力 – 自动进行质量检查，而不是手工完成
  • 加快生产速度 – 直接在装配线上简化检查流程
  • 实现极高精度测量 – 像素级精度
  • 数据的更多用途 – 将结果发送到 Node-RED 用于仪表板、基于数学的计算、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，并使用真实测量数据优化流程

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 (Contours)：形状周围的线条
  • 边界框 (Bounding Box)：适合 blob 的矩形框

Basic Detection - Circle
Basic Detection - Irregular

2. 质心与几何中心​

  • 质心 (Centroid)：形状的质量中心。

  • 几何中心 (Geometric Center)：能够完全包围该形状的最小矩形的中心点，与形状内部结构无关。

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

3. 长轴和短轴的长度​

它们告诉我们形状的长和宽。

  • 长轴 (Major Axis)：最长的部分
  • 短轴 (Minor Axis)：最短的部分

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

4. 方向（角度）​

它告诉我们形状的倾斜程度。

  • 角度 (Angle)：从左侧（水平方向）测量
  • 用例：有助于了解零件的方向

Orientation Analysis

5. 面积（像素数）​

面积是根据 blob 所占像素数量衡量的大小。

Area Analysis

6. 平均颜色​

我们可以计算出 blob 的平均颜色。

  • 非常适合检查油漆、标签或颜色缺陷
  • 支持任意颜色格式 (RGB、BGR 等)

Color Extraction

7. 带孔的复杂形状​

某些形状内部带有孔，例如垫圈或密封件。我们仍然可以精确测量它们。

  • 检测所有内部和外部边缘
  • 处理多层形状

Complex Shapes Analysis

8. 实际应用示例​

行业应用示例使用的 Blob 数据带来的好处
汽车工厂检测损坏零件面积、颜色、形状减少错误
电子检查 PCB 元件位置、尺寸提升质量
医药药片计数数量、颜色、尺寸准确剂量
食品检查包装密封周长、颜色防止泄漏
织物发现织物瑕疵面积、颜色减少浪费
金属零件测量切口孔尺寸、角度精确符合设计

Automotive Defect Detection
Pharmaceutical Pill Counting
Electronic Component Placement

9. 系统为您提供的信息​

功能含义
质心 (Centroid)blob 的质量中心位置
中心点 (Center Point)围绕 blob 的最小矩形的中心
角度 (Angle)形状的倾斜程度
长轴 (Major Axis)blob 最长的部分
短轴 (Minor Axis)最短的部分
周长 (Perimeter)轮廓的长度
面积 (Area)形状中的像素数量
颜色 (Color)blob 内部的平均颜色