Chailiren的博客

两张带有暗痕轻缺陷手机摄像头图片的处理效果，暗痕位置在圆圈的位置，及其轻微，几乎肉眼不可见，本文演示采用halcon提取暗痕缺陷的全过程。采用灰度拉伸的方法对图像进行预处理，效果如下图所示，缺陷位置基本肉眼可见灰度拉伸2.对图像进行灰度反转，使缺陷由暗变为白色，便于后续处理，灰度翻转后的效果如下图所示灰度翻转3.采用缺陷检测常用的方法，傅里叶变换，先将图像由时域转化至频域，进行卷积处理后，在转化至时域，得到处理后的图片如下图所示图像傅里叶变换4.由于图像需要进行滤波处理，因此选图像

缺陷检测是机器视觉检测中难度最高的项目，但是如果跟客户充分沟通好缺陷检测的种类以及使用场合，缺陷检测的项目未必都是无法企及的。本文将总结一下缺席检测的基本步骤：1.背景分割将被检测区域分割出来即ROI区域2.图像预处理采用灰度拉伸、高斯滤波等进行图像预处理3.缺陷分割缺陷分割常用的方法有动态阈值分割和傅里叶变换4.缺陷筛选通过分割区域的几何特征筛选出缺陷后文是几个缺陷检测项目的源码，请自行下载。1.皮革划痕缺陷检测算法内容：采用动态阈值分割以及傅里叶变换的方法检测皮革划痕缺陷。原

在其它编程环境下防止图形窗口刷新闪烁的办法是设置双缓冲区域，在Halcon下同样可以采用双缓冲方法。设置双缓冲防止刷新图像窗口闪烁方法：1）采用Open_Window打开一个缓冲窗口；2）将显示内容显示到新窗口；3）将新窗口的可视化结果复制到要显示的窗口中；另外Halcon提供了线程的函数可供使用set_system具有参数值' flush_graphic '设置为’False’则窗口暂停刷新，将...

本源码采用付费的方式向相关成员收集。为了激励相关人员提高程序质量，为大家提供更高质量的OpenCV以及Halcon源码，因此采用付费的方式向读者出售源码。如果感觉文章中图像处理结果满意且想获得源码，可根据文章标价付费后将转账记录截屏，发送给小编。转账记录发送方式由以下三种： 1.发送转账记录到微信公众号“机器视觉专业论坛”，小编看到后会第一时间发送下载链接及密码。 2.发送转账记录到邮...

dxf文件时欧特克公司开发的一种CAD文件格式，在轻工业生产中许多二维图的绘制是通过dxf文件进行操作。为了便于机器对皮料、布匹等进行一次性智能操作，需要在dxf文件的不同图层上绘制相应的切割路径。 同理，视觉检测则需要将缺陷轮廓、皮料等级轮廓等输入至dxf不同的图层以提高后续设备的自动化等级。 视觉检测软件Halcon确实可以将检测轮廓输出至dxf文件中，但是Hal

如有问题请联系：clr_mv@163.com 更多文章请关注微信公众号：机器视觉专业论坛 在实际应用中，得到的图像的阈值不太理想时通过固定阈值分割很难得到所要提取的特征，因此Halcon中 含有动态阈值分割法，即首先对图像进行均值滤波，然后与现有图像最差后进行阈值分割。该方法适合比较 小的特征提取，例如金属表面的划痕、丝网的漏洞等。本例提取丝网上漏洞区域以及漏洞数量，主要步骤如下： 1.

Zabr是一种开源的一维码和二维码检测工具，该工具检测时适应性很强，如下图的示例图片在不进行任何图像处理情况下都可以便正确读取条形码或者二维码的信息，适合于工业环境下光照不稳定情况下识别条形码和二维码。 该库是基于C语言开发，可以方便的进行平台间的移植。 识别条形码和二维码的主要步骤如下： 1.算法初始化：构造扫描器对象用set_config()进行初始化。 2.载入图片，转化为灰度图。

更多文章请关注微信公众号：机器视觉专业论坛 案例介绍 本文研究了采用Halcon分割与周围灰度值差别较小的ROI区域，该文中分析了四种增强ROI边界对比度的方法，对屏幕划痕分割等应用具有明显的借鉴意义。 分割图片如下图所示，分割出图像中的图案作为ROI区域。 案例分析 方案一 1.均值滤波 2.动态阈值分割 3.按面积选择区域 方案二 1.将图像进行傅里叶变换

案例介绍 网友随手拍摄了金属表面的图片如下图所示，金属表面有白色的划痕和黑色的裂缝，要求同时识别出划痕和裂缝的具体位置。 案例分析 由于拍摄图片没有明显的定位点，因此手动设置了ROI区域。然后采用动态阈值法对图像中的划痕和裂缝进行分割。 主要操作步骤如下： 1手动分割ROI区域 2.对图像均值滤波 3.动态阈值分割出与周围发生灰度突变的区域 4.对分割出的区域进行闭操作

具体问题交流请联系：clr_mv@163.com 更多文章请关注微信公众号：机器视觉专业论坛 本例中采用halcon的图像序列来简单分析车辆的流动，分析方法较为简单，通过 前后两幅图像的对比来进行，因此鲁棒性不强。 本例中学习到的知识主要有： 1.Videocapture类读入图像序列时对于PNG格式的图像无效。 2.在进行图像复制时不可以简单的使用“=”，需要

如有问题请联系：clr_mv@163.com 更多文章请关注微信公众号：机器视觉专业论坛 在实际应用中，得到的图像的阈值不太理想时通过固定阈值分割很难得到所要提取的特征，因此Halcon中含有动态阈值分割法，即首先对图像进行均值滤波，然后与现有图像最差后进行阈值分割。该方法适合比较小的特征提取，例如金属表面的划痕、丝网的漏洞等。本例提取丝网上漏洞区域以及漏洞数量，主要步骤如下： 1.对读入的

如有交流请联系：clr_mv@163.com 更多文章请关注微信公众号：机器视觉专业论坛 本例利用颜色来统计保险丝的个数，分析时利用了图像的HSV空间，通过实验该方法可靠性较高。 例程分析主要步骤如下： 1.将图像由RGB格式转换至HSV格式，并将其分离至HSV三个通道。 2.根据饱和度通道讲保险丝区域分割出来，即ROI区域。 3.利用ROI区域将保险丝的强度通道分离出来，即使保险丝与

如有问题请联系：clr_mv@163.com 更多文章请关注微信公众号：机器视觉专业论坛 本文主要学习了视频图像的北京分割，采用的方法为MOG2，KNN两种方法。 该方法分割物体具有一定的鲁棒性，因此该方法可以作为一定鲁棒性的车流量检测。#include "opencv2/core.hpp"#include <opencv2/core/utility.hpp>#include "open

如有问题请联系：clr_mv@163.com 更多文章请关注微信公众号：机器视觉专业论坛 机器视觉中Blob是非常重要的特征，对于Blob的选择可以依据其几何特征，OpenCv中具有专门的 类来解决这个问题：class CV_EXPORTS_W SimpleBlobDetector : public Feature2D { public: str

光源的正确运用是机器视觉方案成功的前提，因此小编开设了光源介绍专题对光源产品进行系统的介绍。光源产品：环形光源（LQ-HDRmmnn-C）： 光出射角度值在0°~90°。 0°~45°为低角度环形光源，目前应用案例包括手机金属外框划痕检测、光滑表面的划痕、破损检测以达到突显物体轮廓及划伤，破损的效果60°~90°光出射角度集中照射被测物表面，突显物体的表面对不同特性，应用案例有：电感锡面检测