halcon缺陷检测例程

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。