Halcon表面划痕检测：参数调整与图像处理

"Halcon表面划痕检测方法及代码实现" Halcon是一款强大的机器视觉软件，广泛应用于工业自动化领域，如表面缺陷检测。本资源主要介绍了如何利用Halcon进行表面划痕检测，通过修改已有的代码来适应不同图像的处理。 在进行表面划痕检测时，首先需要获取图像。在代码中，`acquire_image`步骤用于捕获图像，并将其存储到变量`Image`中。`read_image`函数读取图像，并将其命名为`surface_scratch`图。接着，`get_image_size`获取图像的宽度和高度，以便在后续处理中调整窗口大小。`dev_open_window_fit_image`创建了一个与图像尺寸相匹配的显示窗口，便于观察处理结果。 接下来是图像预处理阶段，包括局部阈值提取和形态学后处理。`mean_image`计算图像的局部平均值，用于去除噪声。`dyn_threshold`动态阈值函数对图像进行二值化处理，将表面划痕部分分离出来。`DarkPixels`存储了低于阈值的像素。之后，`connection`函数用于连接图像中的连续区域，形成连通组件。这些连通组件表示可能的划痕或缺陷。 在`process_regions`步骤，我们需要选择并处理这些连通区域。`select_shape`函数用于选取满足特定条件（如大小、形状等）的区域，这一步可以剔除掉小的、非划痕的噪声区域。此外，可能还需要应用其他形状特征选择，如圆度、面积等，以更精确地选择划痕区域。 为了可视化检测结果，`dev_set_colored`设置显示颜色，`dev_display`显示连通区域，`disp_continue_message`则用于在窗口中显示提示信息，等待用户操作。`stop`函数用于暂停程序执行，让用户有机会查看和验证结果。 这个Halcon代码示例展示了如何通过局部阈值提取、形态学操作和连通组件分析来检测表面划痕。对于不同的图像，可能需要调整动态阈值参数、连接策略以及形状选择条件，以适应各种实际场景。在实际应用中，根据具体产品表面的特点和划痕特征，可能还需要进行额外的图像增强、去噪或其他预处理步骤，以提高检测精度。