halcon 凹凸度

### Halcon 中凹凸度检测与处理方法

#### 使用形态学操作进行预处理
为了有效检测物体表面的凹凸特征，在图像预处理阶段可以采用形态学操作来增强这些特性。通过膨胀和腐蚀运算能够突出显示目标区域内的突起和平坦部分之间的差异[^2]。

// 形态学开闭运算去除噪声并平滑边界
morph_opening(Image, MorphOpenedImage, StructuringElement)
morph_closing(MorphOpenedImage, PreprocessedImage, StructuringElement)

#### 基于灰度值变化率分析
对于具有明显高度差别的凹凸结构，可以通过计算局部区域内像素强度梯度来进行识别。利用 `edges_image` 或者更精确的一阶导数滤波器如 Sobel 来获取边缘信息，进而判断是否存在显著的高度跳跃现象[^3]。

// 计算图像梯度幅值作为初步筛选依据
sobel_amp(InputImage, GradientMagnitude, 'sum_abs', 1)

// 设置阈值提取潜在凹凸位置
threshold(GradientMagnitude, RegionsOfInterest, MinThreshold, MaxThreshold)

#### 结合几何形状匹配技术
当已知待测物具体外形轮廓时，可借助模板匹配手段实现精准定位异常部位。例如使用 `fit_rectangle2_contour_xld` 对感兴趣区进行矩形拟合，从而确定可能存在的不平整区域；再配合其他测量工具完成最终确认工作[^1]。

// 尝试用矩形模型近似表示理想状态下的对象外观
gen_rectangle2(ModelRectangle, Row, Column, Phi, Width, Height)

// 找到实际拍摄图片中最接近该假设的理想图形实例
fit_rectangle2_contour_xld(MeasuredContours, ModelRectangle, ResultRectangle)

#### 应用深度学习框架提升准确性
考虑到传统基于规则的方法难以应对复杂多变的实际场景，引入卷积神经网络（CNN）等先进算法有助于克服上述局限性。训练专门用于区分正常样本与含有特定类型缺陷的数据集，使得系统具备更强泛化能力和适应范围。

import tensorflow as tf
from keras.models import load_model

# 加载预先训练好的分类模型
model = load_model('convnet_for_defect_detection.h5')

# 预处理输入数据以便喂入网络预测环节
preprocessed_data = preprocess_input(raw_images)

# 获取每张测试图对应的概率分布向量
predictions = model.predict(preprocessed_data)