HALCON 是一款強(qiáng)大的機(jī)器視覺軟件，廣泛應(yīng)用于工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域，特別是在缺陷檢測(cè)方面有著卓越的表現(xiàn)。以下是 HALCON 缺陷檢測(cè)的一些常用方法及其具體應(yīng)用實(shí)例。
1. Blob 分析
Blob 分析是一種基于區(qū)域的圖像處理方法，適用于檢測(cè)圖像中的連通區(qū)域。通過提取這些區(qū)域的形狀特征，可以識(shí)別出缺陷。
應(yīng)用實(shí)例：在 PCB 線路板檢測(cè)中，可以通過 Blob 分析提取出線路的連通區(qū)域，進(jìn)一步分析這些區(qū)域的形狀特征（如面積、周長(zhǎng)、圓形度等），從而檢測(cè)出線路的斷開或短路等問題。
2. 邊緣檢測(cè)
邊緣檢測(cè)是一種基于梯度的圖像處理方法，適用于檢測(cè)圖像中的邊緣。通過提取圖像中的邊緣信息，可以識(shí)別出缺陷。
應(yīng)用實(shí)例：在餅干完整性檢測(cè)中，可以通過邊緣檢測(cè)提取出餅干的輪廓，進(jìn)一步分析這些輪廓的連續(xù)性和完整性，從而檢測(cè)出餅干是否有缺損或裂紋。
3. 光度立體法
光度立體法是一種基于多視角光照的圖像處理方法，適用于檢測(cè)三維表面的缺陷。通過從多個(gè)視角拍攝圖像并合成梯度圖，可以識(shí)別出表面的凹凸、劃痕等缺陷。
應(yīng)用實(shí)例：在藥片包裝背面的缺陷檢測(cè)中，可以通過光度立體法從多個(gè)視角拍攝藥片包裝的圖像，合成梯度圖，進(jìn)一步分析這些梯度圖的特征，從而檢測(cè)出包裝背面的凹凸、劃痕等缺陷。
4. 特征訓(xùn)練
特征訓(xùn)練是一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像處理方法，適用于檢測(cè)復(fù)雜且多樣的缺陷。通過訓(xùn)練模型識(shí)別出缺陷的特征，可以實(shí)現(xiàn)高精度的缺陷檢測(cè)。
應(yīng)用實(shí)例：在皮革表面紋理的缺陷檢測(cè)中，可以通過特征訓(xùn)練提取出皮革表面的紋理特征，進(jìn)一步分析這些特征，從而檢測(cè)出皮革表面的凹凸、污點(diǎn)等缺陷。
5. 測(cè)量擬合
測(cè)量擬合是一種基于幾何測(cè)量的圖像處理方法，適用于檢測(cè)形狀和尺寸的缺陷。通過測(cè)量圖像中的幾何特征，可以識(shí)別出形狀和尺寸的偏差。
應(yīng)用實(shí)例：在工件表面光滑度檢測(cè)中，可以通過測(cè)量擬合提取出工件表面的幾何特征，進(jìn)一步分析這些特征，從而檢測(cè)出工件表面的粗糙度和光滑度。
6. 頻域處理
頻域處理是一種基于傅里葉變換的圖像處理方法，適用于檢測(cè)圖像中的高頻和低頻特征。通過分析圖像的頻域特征，可以識(shí)別出圖像中的噪聲和細(xì)節(jié)。
應(yīng)用實(shí)例：在網(wǎng)格表面網(wǎng)孔的缺陷檢測(cè)中，可以通過頻域處理提取出網(wǎng)格表面的頻域特征，進(jìn)一步分析這些特征，從而檢測(cè)出網(wǎng)孔的缺失或變形。
HALCON 定位檢測(cè)實(shí)例
HALCON 不僅在缺陷檢測(cè)方面表現(xiàn)出色，還在定位檢測(cè)方面有著廣泛的應(yīng)用。以下是一個(gè)典型的 HALCON 定位檢測(cè)實(shí)例：
工件定位檢測(cè)
步驟：
圖像預(yù)處理：讀取待處理的圖像，調(diào)整圖像的對(duì)比度和亮度，提高工件的可見性。
邊緣檢測(cè)：使用邊緣檢測(cè)算子（如 Canny 濾波器）提取工件的輪廓。
特征提取：提取工件的形狀特征（如面積、周長(zhǎng)、矩形度等）。
模板匹配：使用模板匹配算法（如 NCC）匹配工件的標(biāo)準(zhǔn)輪廓，確定工件的位置和姿態(tài)。
結(jié)果驗(yàn)證：驗(yàn)證檢測(cè)結(jié)果，必要時(shí)進(jìn)行人工確認(rèn)。
參數(shù)調(diào)整：根據(jù)檢測(cè)結(jié)果調(diào)整算法參數(shù)，提高檢測(cè)準(zhǔn)確率。
示例代碼：
halcon
* 讀取圖像
read_image (
Image
‘image_path
* 預(yù)處理圖像
scale_image_max (
Image
, ImageMax)
equalize_image (
ImageMax
, ImageEqual)
* 邊緣檢測(cè)
edges_sub_pix (
ImageEqual
, Edges,
‘canny
‘,
* 特征提取
shape_trans (
Edges
, Contours,
‘polygon_approximation
‘,
0.1
* 模板匹配
find_shape_model (
Contours
, ModelID,
360
0.5
0.7
‘least_squares
‘,
0.5
, Row, Column, Angle, Score, ResultHandle)
* 顯示結(jié)果
set_display_font (
‘small
disp_obj (
Contours
disp_message (
‘Object
located’,
‘window
‘,
‘black
‘,
‘false
通過以上方法和實(shí)例，可以看到 HALCON 在缺陷檢測(cè)和定位檢測(cè)方面的強(qiáng)大功能和靈活性。這些方法不僅適用于單一的檢測(cè)任務(wù)，還可以組合使用，以應(yīng)對(duì)更復(fù)雜的檢測(cè)需求。
