halcon缺陷检测例程

以下是一个使用Halcon实现缺陷检测的例程：

read_image(Image, 'path/to/image.jpg') // 读取图像

// 预处理
gray_image(Image, GrayImage) // 转换为灰度图像
gauss_filter(GrayImage, GaussImage, 3) // 高斯滤波
threshold(GaussImage, BinaryImage, 128, 255) // 二值化

// 区域分割
connection(BinaryImage, Regions) // 区域连接
select_shape(Regions, SelectedRegions, 'area', 'and', [MinArea, MaxArea]) // 根据面积选择区域

// 缺陷检测
dev_open_window(0, 0, 512, 512, 'Result', 'visible', '') // 打开显示窗口
dev_display(Image) // 显示原始图像

*open_window(0, 0, 512, 512, 'Result', '', 'keep_ratio')
*disp_obj(Image)
*zoom_image_factor(0.5, 0.5)

for I := 1 to num_obj(SelectedRegions) // 循环处理每个区域
    Region := SelectedRegions[I] // 获取当前区域
    area_center(Region, Row, Column, Area) // 获取区域中心坐标
    dev_set_color('red') // 设置显示颜色为红色
    dev_display_circle(Row, Column, 10) // 在中心位置绘制圆形标记

    // 根据形状判断是否为缺陷
    select_shape(Region, SelectedRegion, 'circularity', 'and', [MinCircularity, MaxCircularity])
    if (num_obj(SelectedRegion) == 0) then // 如果圆度不符合要求，则认为是缺陷
        dev_set_color('green') // 设置显示颜色为绿色
        dev_display_rectangle2(Region, Row, Column, Phi, Length1, Length2) // 在缺陷区域绘制矩形标记
    endif
endfor

stop() // 等待用户关闭显示窗口

该例程包括以下步骤：

1. 读取图像并进行预处理，包括转换为灰度图像、高斯滤波和二值化。
2. 进行区域分割，根据区域面积选择目标区域。
3. 循环处理每个目标区域，计算区域中心坐标，并根据圆度判断是否为缺陷。
4. 在原始图像上绘制圆形标记和矩形标记，表示缺陷和非缺陷区域。
5. 等待用户关闭显示窗口。

需要根据具体需求调整参数，例如面积和圆度的阈值、绘制标记的颜色等。