什么是焊点检测

如图：以上为Halcon焊点检测例子所用图片【例程—>方法—>Blob分析—>ball.hdev】

按照上图操作可找到halcon焊点检测例程

检测的目的

①：识别焊点的个数
②：计算焊点的重心坐标，以及焊点面积
③：判断是否炸焊、少焊、漏焊

检测的思路

①：读取图片，若图片为彩色，则需要先灰度化图片

*读取图片（图片变量，'图片路径'）
read_image (Image, 'D:\\image\\5.png')
*灰度化图片（原始图片，灰度化后的图片变量），因该图本就是灰度图片，故无需转灰度化操作
*rgb1_to_gray (Image, GrayImage)

②：进行灰度特征选择，一般是先过滤掉部分区域，但本例是在这过滤的部分区域当中，计算外矩形，而后在这矩形当中再次通过灰度特征选出焊点区域（因图片顶部的灰度与焊点灰度相近）

*二值化（图片，滤区域，灰色滤低值，灰色滤高值），得到128-255的灰度区域【白色255，黑色0】
threshold (Image, Region, 80, 255)

如上：红色区域为得到的二值化区域（注：虽然红色区域有断开，但所有的红色区域为一整个区域）

*预处理（导入的区域，导出处理后的区域，‘带方向矩形’），计算二值化得到灰度区域的外接矩形，目的是为了在此区域当中去选择焊点区域
shape_trans (Region, RegionTrans, 'rectangle2')

上图为预处理后的区域，目的是为了在此区域选择焊点区域，避免顶部灰度值相近的区域干扰

*抠图（原图，原图想要保留的区域，保留后的图片），做一个减域计算，减去顶部黑色部分
reduce_domain (Image, RegionTrans, ImageReduced)
*在处理后的图片做灰度特征选择，将灰度处于12-50的区域筛选出来
threshold (ImageReduced, Regions, 12, 50)

上图所有的红色部分为Regions，得到该区域后，通过圆度开运算保留圆度区域（也可以用腐蚀）

*圆形开运算（导入开运算区域，导出开运算后的区域，圆直径）
opening_circle (Regions, RegionOpening, 14)
*切割区域（需要切割的区域，切割后的区域集合），得到的区域是一个整体区域，需要切成若干个区域
connection (RegionOpening, ConnectedRegions)
*计算当前区域集合的个数
count_obj (ConnectedRegions, Number)

上图为是圆形开运算后切割区域得到的区域集合ConnectedRegions ，每种颜色代表着一个区域（如果按照操作后只有一个颜色，可点击菜单栏可视化—>彩色数量—>12）

*特征选择（导入的区域，得到后的区域，‘根据的特征’，''，''，‘'）
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 461.29, 1551.61)
*显示焊点检测的原图
dev_display (Image)
*显示所有的焊点
dev_display (SelectedRegions)
*计算所有区域焊点的最小外接圆
smallest_circle (SelectedRegions, Row, Column, Radius)
*算出有多少个数
NumBalls := |Radius|
*直径
Diameter := 2 * Radius
*平均直径
meadDiameter := mean(Diameter)
*最小直径
minDiameter := min(Diameter)
*显示各个圆的直径
disp_message (WindowHandle, 'D:' + Diameter$'.4', 'image', Row - 2 * Radius, Column, 'white', 'false')
*关闭当前图形窗体

上图，为最终识别的结果图

总结

在动手之前，可先观察一下图片所要识别的区域有何特征，是否跟其他区域有相似地方。然后通过一系列的操作，将相似的地方加大差异化，过滤相似地方后通过特征等选择从而拿到想要检测的区域

Halcon焊点检测源码

dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 700, 512, 'black', WindowHandle)
*读取图片（图片变量，'图片路径'）
read_image (Image, 'D:\\image\\5.png')
*灰度化图片（原始图片，灰度化后的图片变量），因该图本就是灰度图片，故无需转灰度化操作
*rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
*二值化，得到128-255的灰度区域【白色255，黑色0】
threshold (Image, Region, 80, 255)
*预处理，计算二值化得到灰度区域的外接矩形，目的是为了在此区域当中去选择焊点区域
shape_trans (Region, RegionTrans, 'rectangle2')
dev_display (RegionTrans)
*抠图，做一个减域计算，减去顶部黑色部分
reduce_domain (Image, RegionTrans, ImageReduced)
*灰度特征选择，将灰度处于12-50的区域筛选出来
threshold (ImageReduced, Regions, 12, 50)
*开运算,留下直径为14的圆
opening_circle (Regions, RegionOpening, 14)
*切割区域，得到的区域是一个整体区域，需要切成若干个区域
connection (RegionOpening, ConnectedRegions)
*计算当前的区域个数
count_obj (ConnectedRegions, Number)
*特征选择
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 461.29, 1551.61)
*显示焊点检测的原图
dev_display (Image)
*显示所有的焊点
dev_display (SelectedRegions)
*计算所有区域焊点的最小外接圆
smallest_circle (SelectedRegions, Row, Column, Radius)
*算出有多少个数
NumBalls := |Radius|
*直径
Diameter := 2 * Radius
*平均直径
meadDiameter := mean(Diameter)
*最小直径
minDiameter := min(Diameter)
*显示各个圆的直径
disp_message (WindowHandle, 'D:' + Diameter$'.4', 'image', Row - 2 * Radius, Column, 'white', 'false')
*关闭当前图形窗体
dev_close_window ()by：在下初入江湖，理解不到位的地方欢迎各位大佬留言，私信给予斧正，感谢！

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