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4.4 halcon 上位机实现皮革纹理缺陷检测
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作者:
qq263946146
时间:
2019-3-26 12:49
标题:
4.4 halcon 上位机实现皮革纹理缺陷检测
当前帖子实现皮革纹理缺陷检测。
同样也是使用了空间域与步域相结合方法。
下面上程序代码与注释
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* 实现皮革纹理缺陷检测
dev_close_window ()
dev_update_off ()
Path := 'lcd/mura_defects_texture_'
read_image (Image, Path + '01')
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_open_window (0, 0, 640, 480, 'black', WindowHandle)
set_display_font (WindowHandle, 14, 'mono', 'true', 'false')
dev_set_draw ('margin')
dev_set_line_width (3)
dev_set_color ('red')
for F := 1 to 2 by 1
read_image (Image, Path + F
.2i')
*将三通道拆分为R,G,B
decompose3 (Image, R, G, B)
*定义黑色斑点为缺陷,所以从原图中分析与提取背景,缺陷会更明显
*下面几行代码前面例程已多次组合使用,分别执行功能为对图像B进行频域转换,将频域图像进行高斯卷积。
*将卷积后的图像转换回空间域图像。将图像B的处理前后结果图进行相减,突出缺陷。
get_image_size (B, Width, Height)
rft_generic (B, ImageFFT, 'to_freq', 'none', 'complex', Width)
gen_gauss_filter (ImageGauss, 50, 50, 0, 'n', 'rft', Width, Height)
convol_fft (ImageFFT, ImageGauss, ImageConvol)
rft_generic (ImageConvol, ImageFFT1, 'from_freq', 'none', 'byte', Width)
sub_image (B, ImageFFT1, ImageSub, 2, 100)
*执行中值滤波,ImageSub, ImageMedian为输入与输出图像,
*'circle'表示使用圆形模板, 9表示圆形结果元素半径, 'mirrored'表示镜向边界处理。
*中值滤波可以弱化线条纹理,简化后续的分隔与最终缺陷检测
median_image (ImageSub, ImageMedian, 'circle', 9, 'mirrored')
*使用阈值从图像 中提取分水岭和盆地,ImageMedian为输入图, Basins为分隔后的输出图, 20为阈值。
watersheds_threshold (ImageMedian, Basins, 20)
* Dark patches corresponding to defects have a very low energy.
*计算共生矩阵 ,推导出灰度特征值。因为缺陷的特点是黑色斑点能量很低。
cooc_feature_image (Basins, ImageMedian, 6, 0, Energy, Correlation, Homogeneity, Contrast)
Mask := Energy [<=] 0.05
select_mask_obj (Basins, Defects, Mask)
*
dev_display (Image)
dev_display (Defects)
count_obj (Defects, NDefects)
disp_message (WindowHandle, NDefects + ' \'mura\' defects detected', 'window', 12, 12, 'red', 'true')
if (F < 2)
disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
stop ()
endif
endfor
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