halcon 纹理检测_基于HALCON内胶破损检测的研究

作者：笔触狂放9 | 2024-05-15 08:11:51

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halcon波浪胶的检测

1 基于HALCON内胶破损检测的研究

1.1检测方法的介绍

通过之前的学习已经基本了解了用halcon进行机器视觉项目的一般流程(采集→预处理→形态学，特征处理→特征显示)和常用思路(二值化→形态学→特征选择)。现在来针对具体的对象进行处理，尝试不同的方法直到达到要求为止。

方法一 :

大概的思路是先阈值分割，然后特征提取。这也是图像分割的一个最基本的思路，但是在对样本进行初步分析之后，就发现这种方法是不可行的，其原因是缺陷区域和背景区域灰度变化不大，所以难以将其通过阈值分割的方法直接提取出来，具体效果如图下所示(左侧为灰度变换后图像，右侧为阈值分割图像)。

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20190312131046154.jpg?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzMjcyNjE4,size_16,color_FFFFFF,t_70)![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20190312131108678.jpg?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzMjcyNjE4,size_16,color_FFFFFF,t_70)

图1 图2

很显然简单的阈值分割的方法并不能将缺陷区域分离出来，现在来转换思路换一种方法。

方法二：

大致思路是先使用两个低通滤波器，进行相减后构造了一个带阻滤波器来提取缺陷分量。这就需要保证在实

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