halcon缺陷检测例程

以下是一个使用Halcon进行缺陷检测的简单例程：

1. 导入图像和模板

read_image(Image, 'image.jpg')
read_image(Template, 'template.jpg')

2. 定义模板匹配参数

set_system('border_shape_models', 'true')
set_shape_model_params('num_levels', 4)
set_shape_model_params('angle_step', 'auto')
set_shape_model_params('scale_step', 1.2)

3. 创建模板

create_shape_model(Template, 'auto', 0, 0, 'auto', 'use_polarity', 'auto', 'auto', ModelID)

4. 匹配模板并获取结果

find_shape_model(Image, ModelID, 0, 0, 0.5, 1, 0.5, 'least_squares', 6, 0.7, Row, Column, Angle, Scale, Score)

5. 检测缺陷并显示结果

if (Score > 0.5)
    disp_obj(Image, 'original')
    disp_obj(Template, 'original')
    disp_match_results(Image, ModelID, Row, Column, Angle, Scale, Score)
    region_grow(Image, DefectRegion, Row, Column, 20)
    reduce_domain(Image, DefectImage, DefectRegion)
    disp_obj(DefectImage, 'original')
else
    disp_obj(Image, 'original')
    disp_text('No defect found', 'window', 12, 12, 'red', 'false')
endif

以上代码中，创建了一个形状模板，并使用模板匹配来检测缺陷。如果匹配得分高于0.5，程序将显示原始图像，模板图像和匹配结果，并使用区域生长算法找到缺陷区域。如果匹配得分低于0.5，则程序将显示原始图像并显示“No defect found”文本。注意，这只是一个简单的例程，实际使用中可能需要根据具体情况进行修改和优化。