halcon缺陷检测例程

以下是一个简单的 Halcon 缺陷检测例程。

首先，我们需要加载 Halcon 库和图像：

load_object_model ('shape_model', 'shape_model.sao')
read_image (Image, 'product_image.jpg')

接下来，我们需要对图像进行预处理，以便更容易地检测缺陷。这包括灰度化、平滑和二值化：

gray_image (Image, GrayImage)
gauss_filter (GrayImage, GaussImage, 5)
threshold (GaussImage, BinaryImage, 100, 255)

然后，我们可以使用形状模板匹配来检测缺陷。我们使用 `find_shape_model` 函数来查找形状模板，并将结果存储在 `Row` 和 `Column` 中：

find_shape_model (BinaryImage, 'shape_model', 0, 0, 0.5, 1, 0.5, 'least_squares', 6, Row, Column, Angle, Scale, Score)

最后，我们可以在原始图像上绘制出检测到的缺陷的框：

gen_rectangle2 (Rectangle, Row, Column, Angle, 50, 50)
dev_set_color ('red')
dev_display (Image)
dev_display_rectangle2 (Rectangle, Angle, Row, Column)

完整的例程如下：

load_object_model ('shape_model', 'shape_model.sao')
read_image (Image, 'product_image.jpg')

gray_image (Image, GrayImage)
gauss_filter (GrayImage, GaussImage, 5)
threshold (GaussImage, BinaryImage, 100, 255)

find_shape_model (BinaryImage, 'shape_model', 0, 0, 0.5, 1, 0.5, 'least_squares', 6, Row, Column, Angle, Scale, Score)

gen_rectangle2 (Rectangle, Row, Column, Angle, 50, 50)
dev_set_color ('red')
dev_display (Image)
dev_display_rectangle2 (Rectangle, Angle, Row, Column)