Het integreren van machine vision en beeldverwerking in een Visual Basic (VB) applicatie kan effectief worden gedaan door gebruik te maken van externe bibliotheken of frameworks die beeldverwerking ondersteunen, zoals OpenCV via een wrapper, AForge.NET, of Emgu CV. Hieronder geef ik een overzicht van aanpak, methodes en voorbeeldcode om je op weg te helpen. **Type beelden en video’s** Je verwerkt foto’s van producten op een assemblagelijn, meestal statische beelden of video’s (frame-by-frame). De beelden bevatten vaak items zoals metalen onderdelen, elektronica, of verpakkingen die je wilt controleren op kwaliteit, defecten, of aanwezigheid. --- ### 1. Voorbereiding: Bibliotheken en componenten - **AForge.NET**: Een populaire bibliotheek voor beeldverwerking in .NET. - **Emgu CV**: Een .NET wrapper voor OpenCV, krachtig voor geavanceerde beeldanalyse. - **DirectShow.NET**: Voor video capture. Voor eenvoudige projecten kun je AForge.NET gebruiken omdat het makkelijk te integreren is. --- ### 2. Afbeeldingen laden en manipuleren **Voorbeeld: afbeelding laden en tonen** ```vb Imports AForge.Imaging Imports AForge.Imaging.Filters ' Laden van een afbeelding Dim bitmap As Bitmap = Bitmap.FromFile("pad_naar_afbeelding.jpg") ' Afbeelding tonen in een PictureBox PictureBox1.Image = bitmap ``` --- ### 3. Objectdetectie en kleursegmentatie Bijvoorbeeld, het detecteren van een bepaald kleurgebied (zoals een blauw onderdeel): ```vb ' Kleurfilter instellen Dim colorFilter As New ColorFiltering() colorFilter.Red = New IntRange(0, 100) colorFilter.Green = New IntRange(0, 100) colorFilter.Blue = New IntRange(150, 255) ' Toepassen filter Dim filteredImage As Bitmap = colorFilter.Apply(bitmap) ' Resultaat tonen PictureBox2.Image = filteredImage ``` Hiermee wordt een kleursegmentatie gedaan op blauwe kleuren. --- ### 4. Objectdetectie op basis van vormen Bijvoorbeeld, detecteer cirkels (zoals bevestigingsringen): ```vb Dim blobs As BlobCounter = New BlobCounter() blobs.FilterBlobs = True blobs.MinWidth = 10 blobs.MinHeight = 10 blobs.ProcessImage(filteredImage) Dim detectedBlobs As Blob[] = blobs.GetObjectsInformation() For Each blob As Blob In detectedBlobs Dim rect As Rectangle = blob.Rectangle ' Teken rechthoek om het gedetecteerde object Using g As Graphics = Graphics.FromImage(bitmap) g.DrawRectangle(Pens.Red, rect) End Using Next ' Afbeelding met gemarkeerde objecten PictureBox3.Image = bitmap ``` --- ### 5. Beeld manipulatie en kwaliteitscontrole Bijvoorbeeld, het meten van afstanden of het controleren op defecten: ```vb ' Voorbeeld: Drempelwaarde bepalen voor helderheid Dim filter As New Grayscale(0.2126, 0.7152, 0.0722) Dim grayImage As Bitmap = filter.Apply(bitmap) ' Drempel instellen Dim thresholdFilter As New Threshold(100) thresholdFilter.ApplyInPlace(grayImage) ' Hiermee kun je bijvoorbeeld defecten detecteren door te kijken naar donkere of lichte zones ``` --- ### 6. Video capture en verwerking Voor video-invoer kun je bijvoorbeeld AForge.Video.DirectShow gebruiken: ```vb Imports AForge.Video Imports AForge.Video.DirectShow Dim videoDevices As New FilterInfoCollection(FilterCategory.VideoInputDevice) Dim videoSource As VideoCaptureDevice ' Selecteer eerste apparaat videoSource = New VideoCaptureDevice(videoDevices(0).MonikerString) AddHandler videoSource.NewFrame, AddressOf Video_NewFrame videoSource.Start() Private Sub Video_NewFrame(sender As Object, eventArgs As NewFrameEventArgs) Dim frame As Bitmap = CType(eventArgs.Frame.Clone(), Bitmap) ' Verwerk frame hier PictureBox4.Image = frame End Sub ``` --- ### Samenvatting - Gebruik AForge.NET of Emgu CV voor beeldverwerking in VB. - Laad en toon beelden met `Bitmap`. - Pas filters toe voor kleursegmentatie, vormdetectie, en drempelwaardes. - Detecteer objecten door contouren, blobs of vormen. - Voor video: capture frames en verwerk per frame. --- ### Tips - Voor complexere taken zoals machinelijn-beeldanalyse, overweeg Emgu CV met OpenCV functies. - Zorg voor goede pre-processing (bijvoorbeeld ruisonderdrukking) voor betere detectie. - Automatiseer het proces door het script te koppelen aan je productielijn. Heeft u meer specifieke eisen of vragen over een bepaald type inspectie, laat het gerust weten!

Zeker, ik help u graag met het integreren van machine vision en beeldverwerking in uw Visual Basic applicatie voor kwaliteitscontrole op een assemblagelijn. ## Aanbevolen Bibliotheken voor Visual Basic Voor beeldverwerking in VB.NET raad ik deze bibliotheken aan: 1. **Emgu CV** (.NET wrapper voor OpenCV) 2. **AForge.NET** (specifiek voor beeldverwerking) 3. **Accord.NET** (uitgebreide machine learning mogelijkheden) ## Installatie van Benodigde Packages ```vb ' Via NuGet Package Manager Install-Package Emgu.CV Install-Package Emgu.CV.Bitmap Install-Package AForge Install-Package Accord.Vision ``` ## Basis Code Structuur voor Beeldverwerking ```vb Imports Emgu.CV Imports Emgu.CV.CvEnum Imports Emgu.CV.Structure Imports System.Drawing Public Class QualityControlProcessor Private _image As Mat Public Sub LoadImage(imagePath As String) _image = New Mat(imagePath, ImreadModes.Color) End Sub Public Function ProcessImage() As Boolean Try ' Converteer naar grijswaarden Dim grayImage As New Mat() CvInvoke.CvtColor(_image, grayImage, ColorConversion.Bgr2Gray) ' Gaussian blur toepassen voor ruisreductie CvInvoke.GaussianBlur(grayImage, grayImage, New Size(5, 5), 1.5) ' Threshold toepassen voor binaire afbeelding Dim binaryImage As New Mat() CvInvoke.Threshold(grayImage, binaryImage, 127, 255, ThresholdType.Binary) Return CheckQuality(binaryImage) Catch ex As Exception Return False End Try End Function End Class ``` ## Objectdetectie en Contouranalyse ```vb Public Function DetectDefects() As List(Of Rectangle) Dim defects As New List(Of Rectangle)() Dim grayImage As New Mat() ' Converteer naar grijswaarden CvInvoke.CvtColor(_image, grayImage, ColorConversion.Bgr2Gray) ' Edge detection met Canny Dim edges As New Mat() CvInvoke.Canny(grayImage, edges, 100, 200) ' Vind contouren Dim contours As New VectorOfVectorOfPoint() Dim hierarchy As New Mat() CvInvoke.FindContours(edges, contours, hierarchy, RetrType.List, ChainApproxMethod.ChainApproxSimple) ' Analyseer elke contour For i As Integer = 0 To contours.Size - 1 Dim contourArea As Double = CvInvoke.ContourArea(contours(i)) ' Filter op basis van grootte (afhankelijk van uw product) If contourArea > 50 AndAlso contourArea < 5000 Then Dim boundingRect As Rectangle = CvInvoke.BoundingRectangle(contours(i)) defects.Add(boundingRect) End If Next Return defects End Function ``` ## Kleuranalyse voor Kwaliteitscontrole ```vb Public Function CheckColorConsistency() As Boolean Dim hsvImage As New Mat() CvInvoke.CvtColor(_image, hsvImage, ColorConversion.Bgr2Hsv) ' Split HSV kanalen Dim hsvChannels() As Mat = hsvImage.Split() Dim hueChannel As Mat = hsvChannels(0) ' Bereken histogram voor hue waarden Dim hist As New Mat() Dim ranges As Single() = {0, 180} CvInvoke.CalcHist(New Mat() {hueChannel}, New Integer() {0}, Nothing, hist, New Integer() {180}, ranges, False) ' Analyseer histogram voor consistentie Dim mean As Double, std As Double CvInvoke.MeanStdDev(hist, mean, std) ' Als standaarddeviatie te hoog is, zijn er kleurafwijkingen Return std < 15 ' Pas deze drempelwaarde aan op uw product End Function ``` ## Template Matching voor Objectherkenning ```vb Public Function FindProductTemplate(templateImage As Mat) As Point Dim result As New Mat() Dim graySource As New Mat() Dim grayTemplate As New Mat() CvInvoke.CvtColor(_image, graySource, ColorConversion.Bgr2Gray) CvInvoke.CvtColor(templateImage, grayTemplate, ColorConversion.Bgr2Gray) ' Voer template matching uit CvInvoke.MatchTemplate(graySource, grayTemplate, result, TemplateMatchingType.CcoeffNormed) Dim minValues As Double(), maxValues As Double() Dim minLocations As Point(), maxLocations As Point() result.MinMax(minValues, maxValues, minLocations, maxLocations) ' Return de locatie met de hoogste match score Return maxLocations(0) End Function ``` ## Beeldmanipulatie en Preprocessing ```vb Public Function PreprocessImage() As Mat Dim processedImage As Mat = _image.Clone() ' Contrast aanpassen CvInvoke.ConvertScaleAbs(processedImage, processedImage, 1.2, 0) ' Scherpte verbeteren Dim kernel As New Mat(3, 3, DepthType.Cv8U, 1) kernel.SetTo(New MCvScalar(0)) kernel.SetValue(-1, New Point(0, 0)) kernel.SetValue(5, New Point(1, 1)) kernel.SetValue(-1, New Point(2, 2)) CvInvoke.Filter2D(processedImage, processedImage, kernel, New Point(-1, -1)) Return processedImage End Function ``` ## Hoofdapplicatie Integratie ```vb Public Class MainForm Private _processor As New QualityControlProcessor() Private Sub btnProcess_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles btnProcess.Click _processor.LoadImage("product_image.jpg") If _processor.ProcessImage() Then Dim defects As List(Of Rectangle) = _processor.DetectDefects() If defects.Count = 0 Then MessageBox.Show("Product voldoet aan kwaliteitseisen") Else MessageBox.Show($"Gedetecteerde afwijkingen: {defects.Count}") End If Else MessageBox.Show("Verwerking mislukt") End If End Sub End Class ``` ## Aanbevelingen voor Uw Use Case: 1. **Camera-instellingen**: Gebruik consistente belichting en resolutie 2. **Calibratie**: Kalibreer regelmatig voor consistente resultaten 3. **Threshold-optimalisatie**: Pas drempelwaarden aan op uw specifieke producten 4. **Machine Learning**: Overweeg Accord.NET voor geavanceerde defectherkenning Deze codevoorbeelden bieden een solide basis voor kwaliteitscontrole van productfoto's. Pas de parameters en methoden aan op uw specifieke productkenmerken en kwaliteitseisen.