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RSS订阅原创 HALCON之焊点检测（五）：动态定位焊点区域ROI续
在本例子里面，如果没有halcon12提供的这个批量赋值数组的新特性的话，你可以想像填充一个30行147列的数组的代码是多么笨拙，并且会让halcon的解释执行变得效率非常低下。上面是简化的写法，完整的语法如： t1=[0,1,100] 即起始1，结束100，步长为1。当然，本篇只是解决上篇算法的缺陷，焊点误选还是存在严重的问题。通过本文完善后的动态确定焊点ROI的算法，我们很好的解决了焊点靠近压块边界时候的粘连问题。这些例子可以看到，动态焊点ROI的算法，很好的处理了各种可能的情况，效果非常好。
2023-05-05 16:43:49
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原创 HALCON之焊点检测（四）：动态定位焊点区域ROI
基本的思路是，threshold算子取得白色部分的region，然后求出一个内接的Rectangle，然后做下定位把这个矩形画出来。这是因为我在代码里，只是把内接矩形不加判断的直接下移30个像素，其实这样做对于这张图片上来说是不对的，会造成选中了底部黑色部分。如果你认为是它和左边压块粘边了，那你就错了，其实它只是面积太小，被过滤掉了。因为本篇讨论的话题是动态的决定焊点ROI, 如果论焊点检测的效果还是不行滴，还需要后续文章继续讨论。如果机构连压块的位置都不给你保障，那就惨了，就如下图这个样子了。
2023-05-05 16:39:09
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原创 HALCON之焊点检测（三）：从干扰背景中提取焊点
由于机器机构设计的局限，例如焊点检测工位的前工位缺少辗平焊极的工位，或者焊片本身上下弯曲而没有在压平状态下检测，或者每片焊片上的焊点位置不固定，等等。会造成灯光不能很好的白化背景暗化焊点，时不时来几片焊点与背景混在一起的图片，让你痛不欲生。我们取取画面中灰度值像素数量最多的部分，算子gray_histo可取得图像的灰度值分布数量。在halcon的变量监视器中，我们看到灰度值203是分布数量最多的。不过这种方法仍然有其问题，就是下面的常量55，是当前产品的经验值，而且极有可能有奇魄的图片不符合这个经验值。
2023-05-05 16:19:23
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原创 HALCON之焊点检测（二）：基于形态学的基础焊点检测方法
解释一下，reduce_domain把ROI区域裁剪出来，也就是做局部的图像处理。我们来看一下焊点检测的基础算法，这种方法基于halcon的形态学算法。其基本流程为： 阈值分割->填充region->选择region。做“圆形区域填充”和“填充封闭区域”后得到封闭圆形区域。后续的过程是计算焊点面积、数量，以及统计信息输出等。然后就是利用图像灰度值分割图像的“阈值分割”。这就是最后处理的效果，取得四个焊点区域。如果你用上面的程序跑试下，会是下面的结果。阈值分割后的图像一般是开口的，如下图。
2023-05-05 16:11:35
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原创 HALCON之焊点检测（一）：焊点检测工艺要求
对于人的目检来说，也是靠多角度翻来覆去的看，并且靠经验来判断虚焊只能通过正面与反面合在一起来验证，如果正面焊点数量没问题，而反面缺少焊点，就应该怀疑是虚焊。但是激光焊相比电阻焊来说有一个弱点，对材料变化敏感，比如你物料管控如果做不好，让两个焊片的厚度和两者接触时的状态每片都有变化的话，就不能保证每个焊点都是一样牢靠。如果电子设备的电芯是不可拆卸的，那么一般会使用软包装电芯，因为这种电芯形装尺寸厚度都可以任意加工，并且最关键的是电芯容量都比较大。反之，如果可以改换电芯的设备，多半使用的是硬包装的电芯。
2023-05-05 16:06:33
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基于YOLOv3的小目标检测算法研究
2022-04-04
空空如也
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