机器视觉halcon学习——杂质检测

目标： 只用一套算子，找出多张图片中不同位置不同大小的杂质。
原图：

效果如下：

分析：
1.观察每张图片杂质的特征，比如位置，大小的不同，跟周围区域颜色的对比等等。
2.根据位置特征，发现位置都是在大白圆里面，可以先缩小区域，避免外面黑色区域的干扰。
3.根据大小，可以用select_shape里面的面积来筛选。
4.根据颜色，灰度值区域可以进行分割。

代码实现：

*窗口更新准备
dev_update_off()
dev_update_on()
dev_close_window()
dev_open_window(0, 0, 800, 800, 'black', WindowHandle)

*循环图片，目录是放图片的文件夹
list_files('D:裂片异物检测-检测出异常杂质',['files','follow_links'],ImageFiles)
tuple_regexp_select(ImageFiles,'.*', ImageFiles)
for imgIndex:=0 to |ImageFiles| -1 by 1
    read_image(Image,ImageFiles[imgIndex])    
    
*设置颜色
dev_set_color('red')
*用线条的形式显示区域
dev_set_draw('margin')
*裁剪出内部大圆
threshold(Image, Region1, 128, 255)
fill_up(Region1, RegionFillUp)
reduce_domain(Image, RegionFillUp, ImageReduced)

*根据面积筛选区域
threshold(ImageReduced, Region2, 30,120)
opening_circle(Region2, RegionOpening1, 0.5)
connection(RegionOpening1, ConnectedRegions1)
select_shape(ConnectedRegions1, SelectedRegions, 'area', 'and', 22, 1269)
fill_up(SelectedRegions, RegionFillUp1)
dev_set_color('green')
dev_set_draw('fill')
dev_display(RegionFillUp1)
dev_set_line_width(1)
set_display_font(WindowHandle, 16, 'mono', 'true', 'false')
*提示信息
disp_message(WindowHandle, '绿色部分是杂质', 'window', 12, 12, 'black', 'true')
stop()
endfor

有疑问可以留言一起讨论噢，我也是学习阶段，有更好的方法也欢迎提出来呀~

最后

以上就是活力翅膀为你收集整理的机器视觉halcon学习——杂质检测的全部内容，希望文章能够帮你解决机器视觉halcon学习——杂质检测所遇到的程序开发问题。

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