HALCON教程之【缺陷檢測】
1.缺陷分類：
邊緣凹凸、毛刺
內部污點、內部凹凸、特定空洞、破損
劃痕（一般用低角度環形光和同軸光源）
凸點一般用帶角度的光源斜着打，背景打亮，凸點打暗。
凹點一般用平行光從上往下打，背景打亮，凹點打暗。
2.缺陷處理的方式：
1 Blob+區域特徵：cheak_blister.hdev(檢測膠囊缺失和錯誤)
1 Blob+區域特徵+差分：fin.hdev(邊緣凸起的檢測)
2 頻域+空間域
3 光度立體法
4 特徵訓練（分類器、深度學習）、OCV光學字符檢測
5 測量+擬合：fit_rectangle2_contour_xld(矩形擬合)和measure_fill_level(測量液位高度)和align_measurements(檢測剃鬚刀片斷齒)
3.形態學中的區域Region差分
增加像素：膨脹+閉運算，其中並運算是增加多一些
減少像素：腐蝕+開運算，其中開運算是減少多一些
4.局部二值化
這種用法適用於光照穩定、環境簡單的現場
mean_image (Image, ImageMean, 3, 3) //均值濾波，例如是33的模板，從圖像左上角滑到圖像右下角，每一點的像素值取臨近9個像素值的平均值，這樣可以使圖像變得平滑和均勻，沒有太大的凸起
dyn_threshold (Image, ImageMean, RegionDynThresh, 5, ‘dark’) //5是offset，offset越大，越難提取太亮或太暗的
light 亮
dark 暗
equal 基本和原圖相等
not_equal 亮和暗都提取
5.形態學中的圖像Image差分：灰度形態學
亮的像素點變多：膨脹+閉運算，其中閉運算算子：gray_closing_shape (Image, ImageClosing, 7, 7, ‘octagon’) octagon：八角形，用的77的模板
暗的像素點變多：腐蝕+開運算，其中開運算算子：gray_opening_shape (Image, ImageOpening, 7, 7, ‘octagon’)
6.圖像處理的十大類
圖像的基本理論
圖像增強
圖像的灰度變換：scale_image
圖像的幾何變換：仿射變化、投影變換、極座標變換
圖像的頻域變換：傅里葉變換、小波變換
圖像復原技術
圖像形態學：分區域形態學和灰度形態學
圖像分割：邊緣檢測、二值化、邊緣分析，分割出感興趣的
運動圖像：圖像差分
圖像配準：例如形狀匹配
7.仿射變換矩陣
8.OCV光學字符識別
create_ocv_proj (‘A’, OCVHandle) 創建OCV句柄
traind_ocv_proj (ImageReduced, OCVHandle, ‘A’, ‘single’) 訓練OCV句柄
write_ocv (OCVHandle, ‘test_ocv.ocv’) 保存OCV句柄
read_ocv (‘test_ocv.ocv’, OCVHandle) 讀取OCV句柄
do_ocv_simple (ImageReduced, OCVHandle, ‘A’, ‘true’, ‘true’, ‘true’, ‘true’, -1, Quality) 檢測OCV質量：使用OCV工具驗證樣品
do_ocv_simple(Pattern : : OCVHandle, PatternName, AdaptPos, AdaptSize, AdaptAngle, AdaptGray, Threshold : Quality)