基于halcon的纸杯缺陷检测
时间: 2025-05-20 09:47:24 浏览: 17
### Halcon 中纸杯缺陷检测的实现方法
在工业视觉领域,Halcon 是一种功能强大的机器视觉软件工具,广泛应用于各种复杂场景下的图像处理和分析任务。对于纸杯缺陷检测这一具体应用场景,可以采用基于几何特征提取、纹理分析以及深度学习的方法来完成。
#### 方法一:利用平面条纹光源与三维重建技术
通过使用平面条纹光源[^1],可以在纸杯表面上投射一组明暗相间的干涉直条纹。这些条纹会因纸杯表面的凹凸不平而发生变形。随后可以通过 Halcon 的 `shape_from_striped_light` 函数对采集到的图像进行三维重建,从而获取纸杯表面的高度信息。高度图中的异常区域即可对应于纸杯上的缺陷位置。
#### 方法二:传统图像处理算法
如果仅依赖二维图像数据,则可考虑以下几种经典图像处理手段:
- **灰度变换与阈值分割**
首先调整输入图片的对比度并将其转换成单通道灰度形式;接着设定合适的门限值以区分正常材质与其他可能存在的瑕疵部位。
```hdevelop
read_image (Image, 'cup')
convert_rgb_to_gray (Image, GrayImage)
threshold (GrayImage, Regions, 128, 255)
```
- **边缘检测**
应用 Sobel 或 Canny 等算子突出显示目标轮廓线,并进一步寻找断裂或者模糊不清的部分作为潜在问题所在之处。
```hdevelop
sobel_amp (GrayImage, EdgeAmplitude, 'sum_abs', 1)
hysteresis_threshold (EdgeAmplitude, Edges, 10, 30)
connection (Edges, ConnectedRegions)
select_shape_std (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 100, 99999)
```
#### 方法三:深度学习模型部署
随着人工智能的发展,在面对更加多样化且难以定义规则的情况时,引入卷积神经网络(CNNs)往往能够取得更好的效果。例如训练一个分类器识别合格品与不合格品之间的差异,或者是构建语义分割框架精确定位每一个单独的小损伤范围等等。Halcond 提供了完整的 DL 工具链支持此类操作。
```hdevelop
read_hdfdl_model ('classification_cnn.hdlm', HDFDLModelHandle)
classify_single_object_dl (HDFDLModelHandle, Image, ResultID, Class, Probability)
```
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