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多线段粗糙度检测

组件原理​

首先，在输入的图像的灰度图像上沿着给定的线段采样图像灰度值，然后通过数学公式计算直线灰度值的粗糙度数值。该方法可用于量化评判零件平面上的平整度。

其中粗糙度的计算步骤为：
１：一维拟合直线灰度值，拟合的线称作基准线；
２：计算灰度值到基准线的距离；
３：计算距离的算术平均值。

输入​

  • 图像
    • Type: Npy
    • 注意：如果是彩色图像，组件会转换成灰度图，使用GBR->Gray转换算法。
  • 参数
    • Type: Json
    • 示例：{"lines": [[111, 222], [888, 999], [1222, 2222]]}
    • lines
      • Type: Array
      • 由采样线段的各个节点的坐标x, y，按顺序排列的二维数组

注意：参数为可选输入，如果参数为空，组件需要设置为异步接收，反之同步接收。如果参数为空，将会使用右面版配置的参数。

输出​

  • 判定结果
    • Type: Json
    • 发生错误情况下：{}
    • 正常输出示例：{"Ra": 6.8, "grayscale": [12, 13, 255, 222]}
      • Ra:
        • Float
        • 直线粗糙度数值
      • grayscale:
        • Array
        • 沿着线段采样的灰度值

参数配置​

企业微信截图_16068925705189.png

  • 线段坐标
    • Type: Array
    • 由采样线段的各个节点的坐标x, y，按顺序排列的二维数组