halcon ncc 缺陷定位

Halcon NCC（Normalized Cross Correlation）是一种常用的缺陷定位算法。它通过计算图像中特定模板与搜索区域的归一化互相关来定位缺陷。

首先，我们需要选择一个合适的模板。模板是我们要在搜索区域中找寻的缺陷的参考样本。构建一个具有代表性的模板非常重要，它应该包含缺陷的特征和形状。

然后，我们需要指定一个搜索区域。搜索区域是我们希望在图像中定位缺陷的区域。它可以是整个图像或者是一个特定的局部区域。

接下来，我们使用Halcon NCC算法来计算搜索区域与模板之间的归一化互相关。归一化互相关可以衡量模板在搜索区域中的相似度。我们将得到一个表示相似度的矩阵，其中较大的值表示较高的相似度。

最后，我们可以根据归一化互相关矩阵中的最大值定位缺陷。最大值表示搜索区域中与模板最为相似的位置，即缺陷所在的位置。

需要注意的是，Halcon NCC算法对图像质量要求较高，因此在应用中需要注意图像预处理的质量控制，以提高算法的准确性和稳定性。

总之，Halcon NCC缺陷定位是一种基于归一化互相关的算法。它通过计算模板与搜索区域之间的相似度来寻找缺陷的位置。这种算法在工业领域中常用于产品质量控制和缺陷检测等应用。

相关问题

halcon ncc

Halcon NCC（Normalized Cross Correlation）是一种归一化算法，用于快速匹配。它可以通过一系列函数来创建、读取和设置NCC模型的参数和原点。其中一些函数包括：
- create_ncc_model：用于创建NCC模型。
- read_ncc_model：用于从文件中读取NCC模型。
- set_ncc_model_origin：用于设置NCC模型的原点（参考点）。
- find_ncc_model：用于在图像中查找NCC模型。
- get_ncc_model_params：用于提取NCC模型的参数。
- clear_ncc_model：用于清除NCC模型。
- write_ncc_model：用于将NCC模型写入文件。
- determine_ncc_model_params：用于确定NCC模型的参数。

这些函数可以通过调用相应的函数来操作NCC模型，以便进行图像匹配和识别等任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [halcon之NCC匹配](https://blog.csdn.net/weixin_33928467/article/details/93521188)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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halcon边缘缺陷

Halcon边缘缺陷检测的思路主要分为四个步骤。首先是边缘提取，通过图像处理算法提取出图像中的边缘信息。然后是映射标准轮廓，将提取到的边缘与标准轮廓进行对比。接下来是计算边缘与标准轮廓的距离，通过计算距离来评估边缘的准确性。最后，超出阈值的部分被认为是有缺陷的点。这个方法与海康VisionMaster的缺陷检测功能是一致的。

常见的边缘缺陷包括对象轮廓凸凹不平、非曲面轮廓的凸点斜光打亮、凹点垂直光打暗、曲面轮廓的对象内部污点、内部凸凹点、瑕疵点、空洞和破损，以及对象表面划痕等。针对这些缺陷，可以采用不同的光源和角度来进行打光，比如低角度环形光和同轴光等。

综上所述，Halcon边缘缺陷检测是通过提取边缘、映射标准轮廓、计算距离和阈值判定来检测图像中的缺陷。不同的缺陷表现可以采用不同的光源和角度来进行打光处理。