Halcon 塑料制品表面的缺陷检测

上结果：

上代码：

*初始化
dev_update_off ()
dev_close_window ()
read_image (Image, 'plastics/plastics_01')
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)
set_display_font (WindowHandle, 14, 'mono', 'true', 'false')
*定义region填充模式（如果设置为'margin'，则只显示轮廓）
dev_set_draw ('margin')
dev_set_line_width (3)
*设置窗口输出颜色为红色
dev_set_color ('red')
*
*根据指定图像大小进行fft（快速傅里叶变换）速度最优化
optimize_rft_speed (Width, Height, 'standard')
*
*结合两个高斯滤波器构造一个合适的滤波器
Sigma1 := 10.0
Sigma2 := 3.0
gen_gauss_filter (GaussFilter1, Sigma1, Sigma1, 0.0, 'none', 'rft', Width, Height)
gen_gauss_filter (GaussFilter2, Sigma2, Sigma2, 0.0, 'none', 'rft', Width, Height)
*两图片相减（灰度）
sub_image (GaussFilter1, GaussFilter2, Filter, 1, 0)
*
*对图像进行迭代运算
NumImages := 11
for Index := 1 to NumImages by 1*将原图转化为灰度图read_image (Image, 'plastics/plastics_'+Index$'02')rgb1_to_gray (Image, Image)*对计算一幅图片实部进行快速傅里叶变换rft_generic (Image, ImageFFT, 'to_freq', 'none', 'complex', Width)*对图片用一个滤波器在频域进行卷积运算convol_fft (ImageFFT, Filter, ImageConvol)*对滤波后的图片进行傅里叶反变换rft_generic (ImageConvol, ImageFiltered, 'from_freq', 'n', 'real', Width)*用一个矩形掩膜计算像素点的灰度范围gray_range_rect (ImageFiltered, ImageResult, 10, 10)*判断区域内灰度值的最大和最小值min_max_gray (ImageResult, ImageResult, 0, Min, Max, Range)threshold (ImageResult, RegionDynThresh, max([5.55,Max*0.8]), 255)connection (RegionDynThresh, ConnectedRegions)select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 4, 99999)union1 (SelectedRegions, RegionUnion)closing_circle (RegionUnion, RegionClosing, 10)connection (RegionClosing, ConnectedRegions1)select_shape (ConnectedRegions1, SelectedRegions1, 'area', 'and', 10, 99999)area_center (SelectedRegions1, Area, Row, Column)*显示结果dev_display (Image)Number := |Area|if (Number)gen_circle_contour_xld (ContCircle, Row, Column, gen_tuple_const(Number, 30), gen_tuple_const(Number, 0), gen_tuple_const(Number, rad(360)), 'positive', 1)ResultMessage := ['Not OK', Number + ' defect(s) found']Color := ['red','black']dev_display (ContCircle)elseResultMessage := 'OK'Color := 'forest green'endifdisp_message (WindowHandle, ResultMessage, 'window', 12, 12, Color, 'true')if (Index#NumImages)disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')stop ()endif
endfor

参考

http://www.skcircle.com/?id=273

Halcon 塑料制品表面的缺陷检测相关推荐

Halcon 《ML_MLP》网格缺陷检测
create_class_mlp - Create a multilayer perceptron for classification or regression. 详细的解释可见<refer ...
LCD表面单元缺陷检测
对应示例程序: measure_lcd_cells.hdev 目标:测量LCD框架的宽度以及缺陷思路为: 1.读取图像 2.将图像进行R,G,B三通道图像分离,单独对R通道 ...
Halcon缺陷检测系列
Halcon缺陷检测系列Halcon缺陷检测系列Halcon缺陷检测系列一注塑吸嘴缺口检测二铣刀刀口破损缺陷检测三网状产品表面破损检测四手机摄像头图像表面的轻微缺陷检测五皮革纹理表 ...
halcon视觉缺陷检测系列（1）常用的6种方法
一.缺陷检测综述缺陷检测是视觉需求中难度最大一类需求,主要是其稳定性和精度的保证.首先常见缺陷:凹凸.污点瑕疵.划痕.裂缝.探伤等.常用的手法有六大金刚(在halcon中的ocv和印刷检测是针对印刷 ...
傅里叶变换进行缺陷检测detect_indent_fft.hdev(源代码与详细解析)
文章目录简介程序解析处理结果预览算法讲解简介 detect_indent_fft.hdev是halcon的示例程序,是傅里叶变换进行缺陷检测的一个例子,主要是傅里叶变换在复杂背景下的缺陷检测 ...
机器视觉之缺陷检测的光源
目录机器视觉工业缺陷检测的那些事(一) 一.硬件选型 1.光源的选择 (1)光源可分为可见光和不可见光. (2)按照射方式不同可分为背向照明.前向照明.结构光和频闪光照明等. (3)按照照明方式可分 ...
机器视觉工业缺陷检测的那些事（一、光源）
目录机器视觉工业缺陷检测的那些事(一) 一.硬件选型 1.光源的选择 (1)光源可分为可见光和不可见光. (2)按照射方式不同可分为背向照明.前向照明.结构光和频闪光照明等. (3)按照照明方式可分 ...
【项目合作】瓷砖表面打印缺陷识别
点击我爱计算机视觉标星,更快获取CVML新技术工业生产中的产品缺陷检测是有广泛需求的,技术方案也往往需要高度定制,天池曾经上线过好几个不同的产品缺陷检测(布匹.白酒等). 52CV的一位粉丝身处传统 ...
hough变换检测圆周_【视觉】视觉检测人应该了解的缺陷检测方法
本文参考并摘引:李少波, 杨静, 王铮, 朱书德, 杨观赐. 缺陷检测技术的发展与应用研究综述. 自动化学报, 2020, 46(11): 2319−2336. doi: 10.16383/j.aas ...

Halcon 塑料制品表面的缺陷检测

参考

Halcon 塑料制品表面的缺陷检测相关推荐

最新文章

热门文章