halcon 检测表面划痕

Halcon是一种专业的图像处理软件，可以用于检测表面划痕等缺陷。在Halcon中，可以使用局部阈值处理和blob分析等方法来提取图像中的特征并检测划痕。具体的步骤如下：

1. 读取待处理的图像：使用read_image函数将图像加载到Halcon中。

2. 进行局部阈值处理：使用mean_image函数计算图像的局部均值，并使用dyn_threshold函数根据阈值条件将图像分割为目标区域和背景区域。

3. 提取连通区域：使用connection函数将目标区域中的连通区域提取出来。

4. 选择形状特征：使用select_shape函数根据区域的面积等特征选择符合要求的划痕区域。

5. 合并区域：使用union1函数将选定的划痕区域进行合并。

6. 膨胀操作：使用dilation_circle函数对合并后的区域进行膨胀操作，以更好地表示划痕的形状。

7. 骨架提取：使用skeleton函数提取划痕的骨架。

8. 连接划痕：使用connection函数将骨架连接起来，得到完整的划痕。

9. 选择划痕形状：使用select_shape函数根据划痕的面积等特征选择符合要求的划痕。

通过以上的步骤和Halcon中提供的函数，可以检测表面划痕并提取相关特征。

在该解决方案中，局部阈值分割算法是关键步骤。由于图像中划痕与背景的区分度很小，全局阈值无法准确分割。局部阈值处理算法选择满足阈值条件的像素区域作为目标区域，其中阈值的选择可以根据图像的特点进行调整。

总结来说，Halcon可以通过局部阈值处理和其他图像处理方法来检测表面划痕，提取特征并实现相关分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [缺陷检测——Halcon表面划痕检测](https://blog.csdn.net/weixin_44901043/article/details/119995083)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]