halcon 3D焊缝

### Halcon 中 3D 焊缝检测与处理方法

在工业自动化领域，Halcon 提供了强大的工具用于复杂场景下的图像处理和分析。对于3D焊缝检测而言，通常涉及多个阶段的操作来确保焊接质量。

#### 数据获取
为了实现精确的三维测量，首先需要通过合适的传感器采集数据。常用的设备包括激光三角法扫描仪或结构光投影系统等[^1]。这些硬件能够提供高分辨率的距离图（Distance Image），作为后续处理的基础输入。

#### 预处理
获得原始距离图之后，预处理步骤旨在改善图像质量和去除噪声干扰。这可能涉及到滤波操作以及背景消除等工作。例如，在某些情况下可以应用形态学运算来平滑表面特征并减少不必要的细节影响最终结果判断[^2]。

#### 特征提取
针对具体应用场景定义感兴趣区域(ROI)，接着利用特定算法识别出待测对象的关键几何特性。就焊缝来说，则可能是边缘轮廓线或是中心轴轨迹等形式的表现方式。此时可借助于亚像素精度级别的边界跟踪技术或者基于模型匹配的方法来进行精确定位[^3]。

#### 缺陷评估
一旦完成了上述准备工作，便可以根据预先设定的标准对实际观测到的情况作出评价。比如计算宽度变化率、高度偏差值等参数并与理想状态相比较；亦或者是采用更先进的机器学习手段训练分类器区分正常/异常样本类别[^4]。

// 假设已经加载好了一个包含焊缝信息的距离图变量 `distanceImage`

// 进行必要的预处理工作
gen_empty_obj (EmptyObj)
reduce_domain (distanceImage, EmptyObj, ReducedDomain)

// 定义ROI并从中抽取有用的信息
shape_trans (ReducedDomain, 'connection', ConnectedRegions)
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegion, 'area', 'and', MinArea, MaxArea)

// 应用边缘算子寻找焊缝路径
edges_sub_pix (SelectedRegion, 'canny', EdgeImage, Sigma, Threshold)

// 计算沿该路径上的统计量以辅助决策过程
get_region_contour (EdgeImage, Contours)
tuple_length (Contours, LengthOfContour)