Halcon塑料表面划伤检测：机器视觉图像处理实战

“Halcon表面划伤检测实例展示了如何利用机器视觉技术，特别是Halcon库，来检测塑料表面的划痕。这个实例包括了图像获取、图像预处理、阈值处理和连通区域分析等关键步骤。” 在机器视觉领域，Halcon是一种强大的图像处理软件，它提供了丰富的算法库，用于各种工业检测任务，如表面缺陷检测。在这个Halcon表面划伤检测实例中，主要涉及以下几个关键知识点： 1. **图像获取**：首先通过`read_image`函数读取名为'surface_scratch'的图像文件到变量`Image`，获取待检测的塑料表面图像。然后获取图像的尺寸`Width`和`Height`，以便后续处理。 2. **图像显示与控制**：使用`dev_open_window_fit_image`创建一个与`Image`尺寸相适应的窗口，并通过`dev_display`显示图像。通过`dev_set_draw`和`dev_set_line_width`设置窗口的显示属性，如线条宽度和填充模式。`disp_continue_message`注册F5键的消息处理，使得用户可以按F5键继续程序运行。 3. **图像预处理**：为了提高划痕检测的准确性，通常需要进行预处理。在这个实例中，先用`mean_image`函数进行7*7的均值滤波，降低噪声并平滑图像，得到`ImageMean`。 4. **阈值处理**：使用`dyn_threshold`函数进行动态阈值分割。这里以`ImageMean`作为局部阈值参考，计算出小于该点灰度值-5的像素，得到二值图像`DarkPixels`。这种方法能较好地适应图像局部光照变化，提高划痕识别的鲁棒性。 5. **连通区域分析**：通过`connection`函数将`DarkPixels`中的连续像素区域（可能是划痕）提取出来，转化为连通分量`ConnectedRegions`。这一步骤有助于识别和分离出单独的划痕区域。 6. **后续处理**：提取出的连通区域可能还需要进一步分析，例如计算区域的形状、大小或轮廓特征，以判断是否为真正的划伤。在实际应用中，这些信息可能被用来决定是否报警或剔除有划痕的产品。 以上是Halcon进行表面划伤检测的基本流程，但实际应用中可能还需要结合其他图像处理技术，如形态学操作、边缘检测等，以提高检测的精度和可靠性。同时，针对不同的产品和生产环境，可能需要调整参数或采用更复杂的算法来适应变化。