halcon玻璃缺陷检测代码

Halcon是一种高级机器视觉软件库，它提供了用于图像处理、特征识别和目标定位的强大工具，包括玻璃缺陷检测。在Halcon中编写玻璃缺陷检测代码通常会涉及以下几个步骤：

1. **环境设置**：首先，需要导入Halcon库，并配置摄像头或者其他输入设备获取玻璃图像。

#include "hobject.h"
using namespace hal;

// 创建相机对象
Camera cam;
cam.open();

2. **预处理**：对图像进行灰度化、滤波（如平滑去除噪声）、二值化等操作，以便突出显示玻璃上的缺陷。

Image img;
img = cam.get_image(); // 获取原始图像
img.to_mono(); // 转换为灰度
img.smooth_median(3); // 使用中值滤波器
img.threshold_global(); // 进行二值化

3. **特征提取和检测**：利用Halcon内置的边缘检测算法（如Canny算子）或形状分析（如轮廓查找）来寻找可能的缺陷区域。

Edge edge;
edge.detect(img);
ContourFinder contour_finder;
contour_finder.findContours(edge.image());

4. **缺陷分析**：对找到的轮廓进行尺寸、形状等特性分析，判断是否为玻璃缺陷。例如，可以通过计算轮廓面积或周长与预期正常范围对比。

5. **结果输出和记录**：将检测到的缺陷信息保存在报告中，或者通过图形界面展示出来。

ObjectArray defects;
for (int i = 0; i < contour_finder.getNumObjects(); ++i) {
    defects.addObject(contour_finder.getObject(i));
    // 分析缺陷并决定是否记录或报警
}

// 输出结果或绘制到图像上
draw_objects(img, defects);