圖像處理結果：

主要思想：
*Blob+差分+特征
Blob:使用灰度值的開運算圖像A,使用灰度值的閉運算圖像B
差分：A-75>B,選擇其中暗的，A+75<B,選擇其中亮的
特征：可以再使用面積這樣的參數進行篩選

*對于打光要求很高，背景要求高，要光照穩定
*讀取圖像
read_image (Image, ‘pcb’)
*關閉窗口
dev_close_window ()
*獲取讀取圖像的寬高
get_image_size (Image, Width, Height)
*打開窗口
dev_open_window (0, 0, Width, Height, ‘black’, WindowHandle)
*顯示圖像
dev_display (Image)
*灰度腐蝕，或者開運算，會讓暗的像素點增多
*灰度膨脹，或者閉運算，會讓亮的像素點增多
灰度圖像的開運算，八角形，77的卷積，輸入圖像Image，輸出圖像ImageOpening。
*能看出本來斷開的白色區域，被連起來了，白色缺口區域變成了黑色區域
*本來凸起的小黑色區域，變大了
gray_opening_shape (Image, ImageOpening, 7, 7, ‘octagon’)
灰度圖像的閉運算，八角形，77的卷積，輸入圖像Image，輸出圖像ImageClosing。
*能看出本來斷開的白色區域，斷的更開了，白色小缺口變成了大缺口
*本來凸起的小黑色區域，變小了
gray_closing_shape (Image, ImageClosing, 7, 7, ‘octagon’)
*動態閾值分割，因為選擇的參數是’not_equal’，所以相當于既選擇了亮的，也選擇了暗的
*后一張圖片的某一點，該點像素的灰度值-75>第一張圖的像素灰度值。說明提取圖像中暗的部分
*后一張圖片的某一點，該點像素的灰度值+75<第一張圖的像素灰度值。說明提取圖像中亮的部分
*對比的時候，是從上往下，從左往右，每一個像素值都進行比較
dyn_threshold (ImageOpening, ImageClosing, RegionDynThresh, 75, ‘not_equal’)
dev_display (Image)
dev_set_color (‘red’)
dev_set_draw (‘margin’)
dev_display (RegionDynThresh)

對應示例程序：
pcb_inspection.hdev

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Halcon:PCB缺陷检测的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。