halcon检测晶片缺陷

以下是使用Halcon实现检测晶片缺陷的代码示例：

1. 读取图像并转换为灰度图像

read_image(Image, 'image.jpg')
convert_image_type(Image, 'byte')
gray_image(ImageGray, Image)

2. 对图像进行平滑处理

gaussian_image(ImageGray, ImageSmoothed, 3)

3. 对图像进行边缘检测

sobel_amp(ImageSmoothed, Edges, 'sum_abs', 3)

4. 对边缘进行二值化处理

threshold(Edges, RegionBinary, 50, 255)

5. 对二值化的边缘进行形态学处理

connection(RegionBinary, ConnectedRegions)
opening_circle(ConnectedRegions, ConnectedRegionsOpened, 3.5)
closing_circle(ConnectedRegionsOpened, ConnectedRegionsClosed, 3.5)

6. 检测晶片缺陷区域

select_shape(ConnectedRegionsClosed, SelectedRegions, 'circularity', 'and', [0.2, 1])
select_shape(SelectedRegions, SelectedRegions2, 'compactness', 'and', [0.2, 1])
select_shape(SelectedRegions2, SelectedRegions3, 'area', 'and', [10, 1000])
reduce_domain(ImageGray, SelectedRegions3, ImageDefects)

7. 显示检测结果

dev_display(ImageDefects)

以上是一个简单的检测晶片缺陷的示例代码，具体的参数需要根据实际情况进行调整。需要注意的是，晶片缺陷的类型和形态多种多样，因此需要根据实际情况进行算法优化和调整，以达到最佳的检测效果。