halcon例程解析：在不同照明方向拍摄的图像中检测缺失焊料——board.hdev

原创 已于 2022-04-22 11:00:30 修改 · 1k 阅读 · 7 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#图像处理 #图像识别 #计算机视觉

于 2021-07-03 16:48:55 首次发布
该博客介绍了如何使用Halcon图像处理库在不同光照条件下检测焊接板上缺失的焊料。通过四张不同角度照明的图片，分别对暗区和亮区进行阈值分割，结合并集、交集和补集操作找出焊料区域。最后，通过差分操作确定缺失焊料的区域，实现精确检测。文章提供了详细的代码示例和步骤解析。

halcon例程解析：在不同照明方向拍摄的图像中检测缺失焊料——board.hdev

为检测缺失焊料，分别采集四个方向打光的图像，利用这四张不同光照的图像来检测焊料的缺失

1. 效果展示

利用如下四张图像，检测是否焊料缺失

原图
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

结果
在这里插入图片描述

2. 思路分析

方案依据：

  • 需要焊料部分较暗

  • 有焊料部分，经过打光后边缘反光、较亮

  • 分割出要焊料区域，分割出有焊料区域，作差即为缺焊区域

思路如下：

  1. 分割要焊料区域
    1. 对每一张图进行阈值分割，取较暗区域
    2. 取并集得到
最低0.47元/天 解锁文章
halcon例程注解 board.hdev 漏焊检测
T
08-25 784
11111111 * *********************************************************************************** * board.hdev: Detection of missing solder 漏焊检测 * 焊锡表面反光，从左上右下四个方向分别进行打光，利用了焊锡反光特性 * 这样漏焊的区域就不会有反光（不会有亮区域），但依然是暗区域 * 即，焊锡完整区域会同时存在亮暗区域，漏焊区域只有暗区域 * *************
Halcon例程解析——measure_caliper.hdev
jiDxiaohuo的博客
02-16 909
文章目录Measure_caliper摘要程序解析准备测试图片设置测量句柄计算灰度投影求导处理 Measure_caliper 摘要 使用测量句柄获得灰度投影结果，再对结果进行求导分析。分析长刻度中心所在位置的一阶导数二阶导数特性以及幅度特征。最终实现对长刻度所在位置的定位 程序解析 准备测试图片 ead_image (ImageOrig, 'caliper/caliper_1') rotate_image (ImageOrig, Image, 90, 'constant') get_image_size
Blob分析---board.hdev（漏焊检测）
一位正在苦苦追求毕业的研究僧
09-13 591
board.hdev: Detection of missing solder漏焊检测
halcon 产品周围缺口检测
长春小佛爷的博客
01-22 2533
*读取一张图像 read_image (Image, '原图.jpg') *获取图像大小 get_image_size(Image, Width, Height) *关闭已经打开的窗口 dev_close_window () *打开新窗口 dev_open_window(0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle) //打开指定大小的窗口 *对图像...
halcon 缺陷检测 瓶口检测（边缘缺口）
廷益_飞鸟的博客
03-29 3220
图片资源 链接：https://pan.baidu.com/s/1V0dnHdkCAz8C2_zRS5-FVA 提取码：0c5c 处理流程 1、筛选出环形区域 2、计算外边缘区域（高斯导数梯度） 3、减法补集 获取边缘缺口区域 4、显示结果 完整代码 dev_update_off () dev_clear_window () for Index := 1 to 2 by 1 **** 1、读取图片 ********************* read_image (Image, '..
Halcon翻译-Blob分析之board.hdev
weixin_41244604的博客
07-30 345
board.hdev: Detection of missing solder 获取当前系统参数 get_system (‘clip_region’, Information) *设置当前系统参数 set_system (‘clip_region’, ‘true’) *关闭窗体更新 dev_update_window (‘off’) *关闭窗体 dev_close_window () *打开新窗体 dev_open_window (0, 0, 512, 512, ‘black’, WindowID) *读.
HALCON示例程序board.hdev检测电路板焊锡有无程序剖析
优快云博客
05-27 2155
HALCON示例程序board.hdev检测电路板焊锡有无程序剖析 示例程序源码（加注释） *这是关于系统设置的函数，剪辑区域，设置剪辑区域设置为使能。为clip_region做的设置，后文会介绍 get_system (‘clip_region’, Information) set_system (‘clip_region’, ‘true’) *关闭窗口更新 dev_update_window ...
halcon例程解析：快速检测车道线——autobahn. hdev
ShareProgress的博客
07-03 1187
halcon例程解析：快速检测车道线——autobahn. hdev1. 效果展示2. 思路分析2.1 建立网格2.2 以网格线区域为感兴趣区域提取车道线2.2.1 以网格线为感兴趣区域在原图中分割，生成Mask2.2.2 使用Sobel算子检测边缘(振幅)2.2.3 做阈值分割，提取有效区域2.2.4 做一次大尺寸膨胀2.2.5 以上得到有效区域，在原图中分割2.2.6 做阈值分割2.2.7 填充空洞3. 原始代码 1. 效果展示 在如下图中快速检测出车道线 原图 结果 2. 思路分析 本例程中为快
Halcon Blob分析之焊球检查案例分析——ball.hdev
weixin_43488529的博客
11-17 1435
ball.hdev: Inspection of Ball Bonding引言一、结果1.1 读取原图1.2 焊球检测二、Halcon代码三、主要函数分析1.threshold (Operator)结果函数相关函数auto_threshold (Operator)binary_threshold (Operator)char_threshold (Operator)dual_threshold (Operator)dyn_threshold (Operator)fast_threshold (Opera..
halcon例程解析：检查不同药片——check_blister_mixed
ShareProgress的博客
07-03 2179
halcon例程解析：检查不同药片——check_blister_mixed1. 效果展示2. 思路分析2.1 利用参考图建立药片位置及分类模型2.2 矫正检测图像，确定检测区域2.3 对检测区域进行定性分析，分类2.3.1 分类2.3.2 分析2.3.3 利用检测出的错误区域的方差来区分错误和缺失3. 全部代码 原文介绍： This example demonstrates an application from the pharmaceutical industry. The task is to c
halcon 缺陷检测 基板漏焊检查
廷益_飞鸟的博客
03-23 1159
图片资源 链接：https://pan.baidu.com/s/161CAd1DOvc043y9-xW1fSw 提取码：hs5q 处理流程 1、应当焊接区计算 （4图 二值化暗区 ） 2、计算已经焊接区域 （4图 二值化亮区） 3、计算漏焊区域 （应当焊接区 - 已经焊接区） 4、显示漏焊区域 完整代码 * 基板漏焊检测 **** 1、读取图片组 组合成一张图片（4个通道） *************************** get_system ('clip_region', Informat.
Halcon处理光照或明暗度不均匀的图像，提取目标区域
qq_45813590的博客
12-14 5355
当然，可以根据自己图像特征选择合适的单通道图继续处理，上文中B通道的效果比较好，就选择了B的单通道图。先介绍一下本文的例子，要提取一张图片中的目标区域，但是目标一半亮一半暗有阴影，影响对有效区域的提取。因为需要做区域提取,所以下面先选取ROI区域,只需要看暗部提亮的可以参考更下文。还有动态阈值的，具体过程遇到有些瓶颈，有提取区域处理过程比较顺利的可以互相沟通。此时目标所在区域灰度比原图均匀，可以进行下一步提取区域，这里是第一种方法。第二种方法，这里是使用阈值提取轮廓再筛选，转成区域。
Halcon表面缺陷检测-不均匀光照的表面缺陷
xd940940的博客
07-12 7599
对应示例程序： find_scratches_bandpass_fft.hdev 目标：实现不均匀光照的表面缺陷。 思路为：       先创建一个合适的带通滤波器，然后把图像（例程做了图像反转）傅里叶变换在频域滤波，加强高频部分，然后变回时域做形态学处理，最后通过line_gauss检测出缺陷。 图像： 代码： dev_update_...
Halcon学习---案例实战(15)--断裂点提取
qq_35275007的博客
02-28 1332
inspect_solar_fingers.hdev * For the solar industry, a common problem is the damage of * fingers of solar cells. This example shows how to * extract the broken fingers using morphology. * dev_update_off () dev_close_window () ImageName := 'solar_cell/
Halcon胶线检测—模板匹配、位姿变换、胶宽，胶连续性检测
beyond951的博客
06-18 4837
基于halcon的模板匹配、位姿变换、胶宽检测、胶路连续性测量和卡尺工具的使用
halcon第十六讲：缺陷检测
热门推荐
qq_24946843的博客
08-30 1万+
通过拟合来求缺陷，对应halcon例程：方法—》轮廓线处理—》fit_rectangle2_contour_xld.hdev。 原图如下，要求检测出图中有缺陷的物体： read_image (Image, '1.png') get_image_size (Image, Width, Height) dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black'...
halcon缺陷检测-印刷品检测（差异化模型），键盘字符缺陷检测
最新发布
m0_51559565的博客
04-09 4367
上面其中重点提到了对ROI的选取。核心的关键在于如何去矫正图像，矫正区域。这个图像，由于已经预先固定在一个指定的区域，所以在检测时可以通过ROI去框选检测。而且每个检测区域有着较大的距离，所以在框选ROI时误差相对会比较的少。对于上图而言20个检测区域，实际总共检测耗时在70ms左右。检测速度可以达到相当快，并且检测精度高。
Halcon图像平滑与去噪mean_image/median_image/gauss filter/equ_histo _image
fallingleafgrief的博客
12-27 4458
有时拍摄的图像中会存在很多杂点和噪声，对于比较均匀的噪声，可以考虑用软件的算法进行消除。例如，可以用图像平滑的方法进行去噪，主要的方法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
halcon瑕疵检测-光度立体法检测药片包装背面的缺陷
chuoji2469384644的博客
07-14 1756
在工业领域，表面检测是一个非常广泛的应用领域。在halcon中，使用增强的光度立体视觉方法，三维表面检测被加强。利用阴影可方便快速的检测物体表面的缺口或凹痕。使用光度立体视觉方法可在复杂图像中轻松找到表面缺陷。药片包装的背面，不平整并且还有很多文字。此示例便是使用光度立体法，检测药片包装背面的缺陷。 示例代码如下： * 该示例通过使用光度立体技术检测药片包装背面的缺陷 * 输入是4张不同的药片包装背面图片，光从不同的角度照射 * Initialization dev_
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值