请求指导：使用计算机视觉对小而薄的金属环轴进行质量控制应遵循什么方法？

Question

我是计算机视觉领域的新手，正在寻求您的指导，以确定解决以下情况的方法：

What approach to follow to do Quality Control on small and thin metal rings using Computer Vision

下面是详细的要求（这是我能分享的最好的）：

首先，我附上了一张我们需要做质量控制的戒指的照片。你知道吗

Ring_for_QC

• 环直径=3英寸

我们需要进行以下检查：

1.环表面涂层脱落

2.环削掉的部分

3.戒指表面有划痕

4.环宽不均

5.戒指上的凹痕

6.环的整个表面与平面不完全水平； 可能是由于某些凹痕，环的一部分靠在平面上，形成1或2度角 （我已在附图中将6号标为“凹面”）

我还附上了另一张图片，标明在随机环上发现的质量问题。elevated view with marked QC issues

场景：

• 一个环可以有上述6种缺陷中的一种或多种

• 问题1和3可能出现在环的任一表面，我们需要检查两个表面

• 我们需要一次对一个环进行质量控制

挑战： -需要设置一个工作站来捕获每个被检查环的图像或视频

• 工作站上有多少个摄像头？摄像头的角度是多少

• 由于我们需要检查环的两侧，我们需要决定是否：

  1. 我们将把戒指放在一个透明的表面上并拍照 或

  2. 在一侧拍摄图像后，我们需要翻转戒指

• 下一个挑战是我们应该采用什么计算机视觉技术来识别所有这些问题

目前我们正在围绕opencv的背景减法方法做一些研究

这将有助于从你的一些见解 什么是更好/可行的方法

Answer 1

你可以看到如何进行人脸识别。你知道吗

1. 人脸检测。

2. 面对齐和规范化。

3. 特征提取。

4. 比较特征和模式。

但在您的例子中，您可以跳过第3段，将第2段与参考图像进行比较。根据情况，可能需要额外的过滤。你知道吗