halcon视觉缺陷检测常用的6种方法

最新推荐文章于 2024-12-19 16:07:53 发布
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分类专栏： 视觉_源码共享社群 视觉_Opencv 文章标签： 计算机视觉 人工智能 深度学习
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本文介绍了在Halcon中进行视觉缺陷检测的两种方法：频域+空间结合法和光度立体法。频域法利用傅立叶变换提取图像特征，适用于纹理明显、对比度低的场景；光度立体法则通过合成图像和梯度图检测表面缺陷，常用于复杂图像的三维表面检测。文章还探讨了相关算子的使用和可能遇到的问题。

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一、缺陷检测综述

缺陷检测是视觉需求中难度最大一类需求，主要是其稳定性和精度的保证。首先常见缺陷：凹凸、污点瑕疵、划痕、裂缝、探伤等。常用的手法有六大金刚（在halcon中的ocv和印刷检测是针对印刷行业的检测，有对应算子封装）：

1.blob+特征

2.blob+差分+特征

3.光度立体

4.特征训练

5.测量拟合

6.频域+空间结合

图片

二、频域+空间结合法

1、频域结合空间，其实频域就是用波动观点看世界，看问题角度变了，光经过镜头其实发生的是傅立叶

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基于halcon—缺陷检测常用方法与示例总结
NCUTer
05-26 2万+
摘要 缺陷检测是视觉需求中难度最大一类需求，主要是其稳定性和精度的保证。首先常见缺陷：凹凸、污点瑕疵、划痕、裂缝、探伤等。缺陷检测算法不同于尺寸、二维码、OCR等算法。后者应用场景比较单一，基本都是套用一些成熟的算子，所以门槛较低，比较容易做成标准化的工具。而缺陷检测极具行业特点，不同行业的缺陷算法迥然不同。随着缺陷检测要求的提高，机器学习和深度学习也成了缺陷领域一个不可或缺的技术难点。 传统算法检测缺陷：调试难度大，容易在检测不稳定情况下反复调参，且复杂缺陷误测多，兼容性差 机器学...
halcon——缺陷检测常用方法总结（频域空间域结合）
2401_86940371的博客
09-21 2152
频域结合空间，其实频域就是用波动观点看世界，看问题角度变了，光经过镜头其实发生的是傅立叶变换，此思想在傅立叶光学上有所阐述，就像光经棱镜分光，而光进入计算机内部，进行了采样和量化，然后我们用函数f(x,y)来表示这些数据描述。通过带阻滤波后获得的频率成分对背景中的纹理要有明显的抑制，并且突出缺陷成分，在频域处理完成转会空间域之后，又用了一个能扩大亮点区域的函数：gray_range_rect 辅助后面的二值化，最终完成了缺陷的检测，这个函数可以说是点睛之笔。反之，值越高，线条越短，但越突出。
Halcon 深度学习（三）：缺陷检测
qq_41373415的博客
04-21 1万+
目录前言一、准备1、准备缺陷检测所需图片1.1、images文件夹：3种类型图片1.2、divisionImages文件夹：3种类型图片（用于分割背景）二、编写代码1、设置输入输出路径2、设置参数3、处理图片、拆分4、预处理数据集5、测试 前言 最近学习深度学习时的一些总结和看法，参照深度学习的自带案例（segment_pill_deep_learning_1_preprocess.hdev） 一、准备 1、准备缺陷检测所需图片 1.1、images文件夹：3种类型图片 每个类型中分为3种：conta
Halcon 傅里叶 - 缺陷检测
weixin_39354845的博客
05-25 3516
缺陷检测
Halcon 缺陷检测
weixin_45672157的博客
02-06 2010
在进行闭运算时，膨胀操作会连接较小的亮点区域并填充它们之间的空隙，腐蚀操作会消除边缘部分使得亮点更加连通和光滑。在开运算中，先进行腐蚀操作再进行膨胀操作。然后，膨胀操作会试图恢复亮区域的亮度值，但由于先前的腐蚀操作的影响，亮点可能不会完全恢复到原始的尺寸和强度。思路：先读取图片，读取一个没有缺陷的图片，进行图片的仿射运算，获取每一个药片的位置，在读取一个可能有缺陷的图片，进行仿射运算，获取每一个药片的位置，之后进行相交，面积小于0（有缺陷），面积大于0判断灰度值的区间，在区间内有缺陷，在区间外没有缺陷。
Halcon缺陷检测
qq_60609496的博客
07-20 3868
halcon缺陷检测学习
图像分析，使用Halcon进行缺陷检测
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认知 行动 坚持
10-16 1万+
1.首先简单介绍一下Halcon开发：         HALCON是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包，拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境。它节约了产品成本，缩短了软件开发周期——HALCON灵活的架构便于机器视觉，医学图像和图像分析应用的快速开发。在欧洲以及日本的工业界已经是公认具有最佳效能的Machine Vision软件。 Halcon语句的分类： 绿色：注释 ...
Halcon基础-缺陷检测常用方法（未完待补充-12.24）
最新发布
u013272540的博客
12-19 1456
该例程用到了Blob分析+特征+差分思想，将一个或多个图像进行初步处理，将处理后的区域与原始区域相减。opening_rectangle1 —— 开运算（腐蚀+膨胀）这里使用开运算主要是清除上面闭运算增加的部分毛点。opening_rectangle1 （开运算（腐蚀+膨胀）这里使用开运算主要是清除上面闭运算增加的部分毛点）binary_threshold —— 获取二进制阈值分割后的区域。difference—— 区域相减，获取差异的图像区域（差分思想）area_holes—— 计算孔洞面积。
halcon缺陷检测常用方法总结
03-01
### halcon缺陷检测常用方法总结 #### 一、缺陷检测 - 概述 缺陷检测作为机器视觉中的一个重要分支，主要用于识别产品表面的各种瑕疵，包括但不限于凹凸、污点、划痕、裂缝等。由于这类任务通常较为复杂，涉及到对...
halcon 传统缺陷检测
weixin_39354845的博客
05-27 2294
缺陷检测
halcon边缘缺陷检测
07-13
阈值分割+形态学处理，将包含边缘部分图像进行抠图 然后使用canny滤波器进行边缘检测 详细见:http://www.skcircle.com/?id=1276
Halcon 光度立体 缺陷检测
weixin_39354845的博客
05-27 2096
光度立体法主要是表面检测的，在检测缺口、凹痕，适用于检测金属物料。在采集图片的时候最好是使用灰度图，至少是3张 最好是4张图像
halcon：缺陷检测
weixin_43186817的博客
10-22 541
halcon：缺陷检测 感谢博主大大的代码，学习学习，就是还有一点疑问没弄懂，博主大大解答后（南儿搞懂后，继续补上！！！） https://blog.youkuaiyun.com/qq_24946843/article/details/82222634 ...
Halcon 瑕疵检测（一）
AI.PLAY
11-21 1976
1. 划痕检测 read_image (Image, 'surface_scratch') invert_image (Image, ImageInverted) get_image_size (Image, Width, Height) gen_sin_bandpass (ImageBandpass, 0.4, 'none', 'rft', Width, Height) rft_generic (ImageInverted, ImageFFT, 'to_freq', 'none', 'comple
HALCON【缺陷检测】
qq_45780653的博客
07-07 5165
1.缺陷分类： 边缘凹凸、毛刺 内部污点、内部凹凸、特定空洞、破损 划痕（一般用低角度环形光和同轴光源） 凸点一般用带角度的光源斜着打，背景打亮，凸点打暗。 凹点一般用平行光从上往下打，背景打亮，凹点打暗。 2.缺陷处理的方式： Blob+区域特征：cheak_blister.hdev(检测胶囊缺失和错误) Blob+区域特征+差分：fin.hdev(边缘凸起的检测) 频域+空间域 光度立体法 特征训练（分类器、深度学习）、OCV光学字符检测 测量+拟合：fit_rectangle2_contour_xld
Halcon之缺陷检测
qq_45780653的博客
06-19 2153
Halcon—缺陷检测 ——例程：detect_indent_fft.hdev 说明：这个程序展示了如何利用快速傅里叶变换（FFT）对塑料制品的表面进行目标（缺陷）的检测，大致分为三步： 首先，我们用高斯滤波器构造一个合适的滤波器（将原图通过高斯滤波器滤波）； 然后，将原图和构造的滤波器进行快速傅里叶变换； 最后，利用形态学算子将缺陷表示在滤波后的图片上（在缺陷上画圈）。 注：代码为个人理解和注释 *Initialization（初始化） dev_updata_off() //这一句包含如下三个
Halcon_缺陷检测_FFT
Mmagic1的博客
01-19 793
calculate_lines_gauss_parameters (20, [18,5], Sigma, Low, High) rft_generic (ImageReduced2, ImageFFT, 'to_freq', 'none', 'complex', Width) gen_gauss_filter (ImageGauss, 150, 150, 0, 'n', 'rft', Widt...
halcon缺陷检测（一）
yang_jianfeng的博客
10-26 1797
缺陷的种类： 1.凸凹缺陷； 2.污点/瑕疵/孔洞/破损缺陷； 3.划痕缺陷； 划痕打光：低角度环形光，划痕打白，背景为黑；同轴光打光。 图像处理： 1.blob分析+特征分析； 2.blob分析+差分； 3.频域+空间域； 4.光度立体法； 5.特征训练； 6.测量+拟合； 图像处理基本流程： 图像采集-图像预处理-图像分割-特征提取 ...
Halcon缺陷检测之（Blob+差分法&&模板匹配＋差分法）
weixin_45617323的博客
12-23 1万+
一、缺陷检测概述   缺陷检测是机器视觉重要的应用方向之一，由于在制造产品的过程中，表面缺陷的产生往往是不可避免的，故机器视觉的缺陷检测有较大的市场需求。熟练掌握缺陷检测是视觉工程师的必要技能。   在工业视觉检测当中，常见的工业视觉检测表面缺陷有划伤、划痕、辊印、凹坑、粗糙、波纹等外观缺陷，此外还有像一些非金属产品表面的夹杂、破损、污点，以及纸张表面的色差、压痕等。   相比于人工检测，基于机器视觉的检测有如下优点： ①能24小时不间断工作 ②检测速度快，准确率高 ③检测精度高 ④不受外界因素的干扰，检测
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