Defect Detector

Система для обнаружения дефектов на поверхностях в реальном времени. Работает с камерой, видеофайлами и изображениями через веб-интерфейс.

Принцип работы

Дефекты на поверхности (царапины, трещины, стыки) создают резкие перепады яркости. Система обнаруживает их через анализ L-канала (яркость) в цветовом пространстве LAB:

Кадр → CLAHE-улучшение → L-канал → Gaussian Blur → Canny Edges → Dilate → фильтр по длине контура → дефект

• CLAHE нормализует освещение перед анализом
• Gaussian Blur подавляет текстуру поверхности (зерно дерева, риски металла)
• Canny находит резкие границы по яркости
• Фильтр по длине контура отсекает короткие текстурные рёбра — остаются только протяжённые линии стыков и трещин

---

Архитектура

Проект разбит на независимые микросервисы, общающиеся через queue.Queue:

CaptureService ──frame_queue──► DetectorService ──result_queue──► WebFrontend
                                      ▲                                │
                                 params dict                    FastAPI сервер
                                 (params_lock)            GET /video/defects  (MJPEG)
                                      │                   GET /video/light    (MJPEG)
                               POST /params  ◄────────────────────────┘

Файл	Ответственность
main.py	Точка входа, запуск потоков
capture_service.py	Захват видео/изображений, CLAHE, зум (центральный кроп), пауза
detector_service.py	Canny-детекция, классификация дефектов
web_frontend.py	FastAPI сервер, MJPEG-стримы, REST API
static/index.html	Веб-интерфейс (два видео + слайдеры)

---

Установка и запуск

Локально

git clone https://github.com/redizga/defect-detector.git
cd defect-detector
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python main.py

Открыть браузер: http://localhost:8000

Docker

docker compose up -d app

---

Веб-интерфейс

Два видеопотока в реальном времени:

Окно	Содержимое
Дефекты	Исходный кадр с зелёным контуром объекта и красными рамками дефектов
Световое пространство	L-канал (яркость) + цветовая маска: синие рёбра Canny, красные зоны дефектов

Источники

• Камера — автоматическое сканирование и выбор из списка, поддержка iPhone через Continuity Camera
• Видеофайл — загрузка через 📁 Файл, поддержка mp4, avi, mov и других форматов
• Изображение — загрузка jpg, png, bmp, webp, tiff; обрабатывается как статический кадр

Управление видеофайлом

Элемент	Описание
⏸ / ▶	Пауза / возобновление
Скруббер	Перемотка к нужной позиции
Скорость	0.1× – 3.0× (слайдер)

Снэпшот

Кнопка ⏸ Снэпшот замораживает оба видеопотока — удобно для детального изучения кадра.

Слайдеры

Камера:

Параметр	Диапазон	Описание
Zoom	100–500	Зум через центральный кроп. 100 = 1×, 500 = 5×

Детектор:

Параметр	Диапазон	Описание
Blur	1–21	Размытие перед Canny — подавляет текстуру
Canny Low	0–255	Нижний порог Canny (слабые края)
Canny High	0–255	Верхний порог Canny (сильные края)
Dilate	1–15	Дилатация рёбер — соединяет прерывистые линии
Min Perim	0–2000	Мин. длина контура (px) — главный фильтр дефектов
Min Area	0–5000	Мин. площадь зоны дефекта

Рекомендуемые настройки

Для деревянных поверхностей / стыков досок:

• Blur = 7, Canny Low = 15, Canny High = 50
• Поднимать Min Perim пока не останется только линия стыка

Для металлических поверхностей:

• Blur = 3–5, Canny Low = 30, Canny High = 90

---

REST API

Метод	Путь	Описание
GET	/	Веб-интерфейс
GET	/video/defects	MJPEG-поток с метками дефектов
GET	/video/light	MJPEG-поток светового пространства
POST	/params	Обновить параметр {"name": "Blur", "value": 7}
GET	/status	Статус: дефекты, пауза, позиция воспроизведения
GET	/trackbars	Описание слайдеров детектора
GET	/trackbars/camera	Описание слайдеров камеры
GET	/sources	Список доступных камер
POST	/source	Переключить источник {"source": 0}
POST	/upload	Загрузить видеофайл или изображение
POST	/seek	Перемотать {"position": 0.0–1.0}
POST	/pause	Переключить паузу
POST	/snapshot	Переключить заморозку кадра

---

Зависимости

opencv-python    >= 4.8.0
numpy            >= 1.24.0
fastapi          >= 0.110.0
uvicorn          >= 0.27.0
python-multipart >= 0.0.9

Требуется Python 3.7+.