halcon缺陷检测例程
时间: 2023-09-28 21:09:42 浏览: 98
以下是一个简单的Halcon缺陷检测例程,可以帮助你入门:
1. 首先,使用Halcon加载图像并显示它:
```
read_image(Image, 'path/to/image.jpg')
dev_display(Image)
```
2. 接下来,使用Halcon的预处理函数对图像进行处理,以便更好地进行缺陷检测。以下是一些预处理函数的示例:
```
gray_image(Image, GrayImage) // 将图像转换为灰度图像
gauss_filter(GrayImage, GaussImage, 5) // 对图像进行高斯滤波
gradient_image(GaussImage, GradientImage, 'canny', 3, 20) // 使用Canny算法进行边缘检测
```
3. 接下来,使用Halcon的缺陷检测函数对图像进行检测。以下是一些缺陷检测函数的示例:
```
threshold(GradientImage, BinaryImage, 50, 255) // 对梯度图像进行二值化
connection(BinaryImage, ConnectedRegions) // 连通区域分析
select_shape(ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', [100, 10000]) // 选择面积在100到10000之间的区域
gen_contour_selected_regions(SelectedRegions, Contours, 'border') // 生成边界轮廓
```
4. 最后,使用Halcon的可视化函数将结果显示在图像上:
```
dev_display(Contours)
```
以上是一个简单的Halcon缺陷检测例程,你可以根据具体的需求进行修改和调整。
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