halcon 瓶口检测

Halcon中的瓶口缺陷检测实例使用了OpenCV来实现。该实例主要包含五个步骤。首先，读入图像并进行预处理，包括将图像转换为灰度图像和应用中值滤波器。接下来，使用霍夫圆检测方法来检测瓶口的圆形特征。具体的参数设置包括设置霍夫圆检测方法为HOUGH_GRADIENT，设置图像比例因子为1，设置圆心之间的距离为100，设置阈值为200，设置最小圆半径为30，设置最大圆半径为150。最后，将检测到的圆心坐标和半径存储在一个数组中。通过调整参数，可以优化瓶口缺陷检测的效果。在测试中，该方法对于16张测试图都取得了良好的效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [瓶口缺陷检测](https://blog.csdn.net/qq_44386034/article/details/125637849)[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 ]