halcon模板匹配加上缺陷检测

### Halcon 中结合模板匹配与缺陷检测的方法

在Halocn中，模板匹配是一种常用的图像处理技术，能够有效地定位特定模式或对象的位置。当与缺陷检测相结合时，这种方法可以通过对比标准模板和实际产品之间的差异来识别潜在的缺陷。

#### 模板创建
为了实现高效的模板匹配，在理想条件下拍摄无任何缺陷的标准品作为模板是非常重要的[^1]。这一步骤通常涉及以下几个方面：

- **获取高质量图像**：确保光照条件一致，相机参数固定不变。
- **预处理操作**：可能需要去除噪声、调整灰度范围等前处理步骤以提高后续匹配精度。

// 创建模板并保存至文件
gen_empty_obj (TemplateID)
read_image (Image, 'standard_part')
create_shape_model (Image, TemplateID, ...)
serialize_SHAPE_MODEL(TemplateID,'template.hamp')

#### 图像采集与预处理
对于待检工件，同样要保持相同的成像环境设置，并对其进行必要的预处理以便于后续分析。

// 加载已有的形状模型用于实时检测
deserialize_SHAPE_MODEL('template.hamp', TemplateID)

// 实际生产线上读取当前物品图片
read_image(ImageTest, 'test_item')

// 对测试图做相同类型的预处理
preprocess_image_for_defect_detection(ImageTest, ImageProcessed)[^2]

#### 执行模板匹配
利用之前建立好的模板对新输入的产品图像执行快速而精确地搜索，找出最相似区域及其坐标位置信息。

find_shape_model(ImageProcessed, TemplateID, ResultHandle)
get_shape_model_contour(ResultHandle, Row, Column, Angle, Score)

#### 差分计算及阈值判断
通过比较模板区与对应的实际测量部位之间像素级的变化情况来进行最终判定是否存在异常状况；设定合理的误差容忍限度有助于减少误报率。

// 计算两幅图像间的绝对差值
abs_diff_images(ImageRef, ImageDetectedPart, DiffImage)

// 应用二值化转换突出显示不同之处
threshold(DiffImage, RegionDifference, MinGrayValue, MaxGrayValue)

// 统计连通域特性评估整体偏差程度
connection(RegionDifference, ConnectedRegions)
select_grayvalue_max(ConnectedRegions, DefectiveArea, AreaThreshold)

以上流程展示了如何借助Halcon平台完成从模板构建到具体应用的一整套解决方案框架。值得注意的是，针对不同的应用场景还需灵活调整各环节的具体实施细节才能获得最佳效果。