摘要 缺陷检测是视觉需求中难度最大一类需求,主要是其稳定性和精度的保证.首先常见缺陷:凹凸.污点瑕疵.划痕.裂缝.探伤等. 缺陷检测算法不同于尺寸.二维码.OCR等算法.后者应用场景比较单一,基本都是套用一些成熟的算子,所以门槛较低,比较容易做成标准化的工具.而缺陷检测极具行业特点,不同行业的缺陷算法迥然不同.随着缺陷检测要求的提高,机器学习和深度学习也成了缺陷领域一个不可或缺的技术难点. 总的来说,机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob+特征(官方示例surface_scratch.hde

一.概括的对比 1.1  Halcon的优势 Halcon有着更加低廉的Lisence 1.并且提供更好.更强大的2D和3D的视觉软件库 2.Halcon支持的视觉图像采集设备数量是Visionpro 的5倍, 3.支持更多的的位深度 4.GPU加速 5.兼容Windows.Mac OS X,&Linux以及其他几个嵌入式的平台 6.持续支持COM,.NET本地C,C#,C++和Delphi编程 7.MVTEC一直致力于完全脱离硬件的基于PC的机器视觉和嵌入式视觉处理.在3D视觉技术以及应用上,

我在两年前的博客里曾经写过 SSE图像算法优化系列七:基于SSE实现的极速的矩形核腐蚀和膨胀(最大值和最小值)算法  一文,通过SSE的优化把矩形核心的腐蚀和膨胀做到了不仅和半径无关,而且速度也相当的快,当时在被博文的评论里有博友提出了如下的问题: #1楼 -- : | 胡一谭 博主的思路很巧妙,只是这个算法本身还是不够快,优化效果与商业软件还是有比较大差距,4096X8192大小的的灰度图商业软件(halcon)只需要33ms, 本文需要250ms,考虑到商业软件采用多核优化,我测试机器是4核

以下图为例: 比如我想把面积第2小的那个“小正方形”选择出来,算法代码如下: read_image (Yuan, 'C:/Users/happy xia/Desktop/yuan.png') binary_threshold (Yuan, Region, 'max_separability', 'dark', UsedThreshold) connection (Region, ConnectedRegions) area_center (ConnectedRegions, Area, Row,

安装完成HALCON之后,在VS项目中添加动态链接库配置项目,并修改此项目属性的包含目录.库目录和链接器.

视觉检测中,直线的宽度很好检测,即两条平行线的垂直距离,而曲线的宽度检测则需要另辟蹊径. 检测图像中曲线边缘的宽度,用以判断边缘是否崩缺,总结如下五种方法: 1.图像匹配判断 概述:建立标准图像参考,通过比对检测结果. 核心算子: (1)参考:align_bead: (2)检测:apply_bead_inspection_model: 参考Halcon例程:apply_bead_inspection_model.hdev. 该方法较适用于胶水检测,因为无法方便地获取崩缺的值,因而弃用,但具有参考

关于高反差保留的用处说明呢,从百度里复制了一段文字,我觉得写得蛮好的: 高反差保留就是保留图像的高反差部分,再说得真白些,就是保留图像上像素与周围反差比较大的部分,其它的部分都变为灰色.拿一个人物照片来举例,反差比较大的部分有人的眼睛,嘴,以及身体轮廓.如果执行了就反差保留,这些信息将留下来(与灰色形成鲜明对比).它的主要作用就是加强图像中高反差部分.还以人物照片为例子,一般为了使人物皮肤美观,通常需要执行模糊,执行模糊后人物的线条也被模糊了.在执行模糊之前复制图像两个副本,其中一个执行模糊,另

zw版·Halcon与delphi(兼谈opencv) QQ群 247994767(delphi与halcon) <Halcon与delphi>系列,早两年就想写,不过一方面,因为Halcon是售价高达数万欧元(不是人民币)的专业软件,知道的人不多,      另外一方面,个人琐事太多,一直没时间动笔,这次借国庆空闲,匆匆忙忙,开个头先.      标题本来准备用:<Halcon.opencv与delphi.python.vb.c++>      太杂,虽然现在流行长标题,还是简化

[<zw版·Halcon与delphi系列原创教程>zw_halcon人脸识别 经常有用户问,halcon人脸识别方面的问题. 可能是cv在人脸识别.车牌识别方面的投入太多了. 其实,人脸识别.车牌识别,只是图像处理,机器视觉一个很小的领域,对于halcon而言,非常简单. 人脸识别.车牌识别,ocr.汉字识别原理.算法都差不多,自己建库就可以了. halcon与cv不同,面对的是工业(超市)流水线,建库基本是全自动的,扫描一下,和二维码差不多,就自动生成了相关的模型库. 非常简单,halco

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> zw版-Halcon常用函数Top100中文速查手册 Halcon函数库非常庞大,v11版有1900多个算子(函数). 这个Top版,对最常用的函数,做了中文说明,目前约250条,以后会逐步优化.增减. 目标是,类似常用英文单词500一样,做成<Halcon常用函数300条>.<halcon常用函数500条>等版本,方便大 家学习. 考虑到通用性,函数采用的是Halcon手册格式,没有转成delphi版,请大家注意.

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数017·point点函数 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedObjectX;

表面瑕疵检测是机器视觉领域非常重要的一个应用.机器视觉是集光学.机电和计算机三个领域的一门不算新的技术.但目前表面瑕疵检测在学界主要是计算机专业或者控制专业瞄准图像处理方向在做,而视觉光学系统这一块主要是光学工程专业在做.很少有研究者把这三块都结合的很好,而国内做这机器视觉(注意是机器视觉 不是计算机视觉)基本上都是小公司. 软件这一块就不说了,国内的整体软件环境不好.据我所知,日本.德国和美国在机器视觉方面有很多相对成熟的软件.中国农业大学的陈兵旗教授在留日期间弄过很多机器视觉方面的农业机器人

** 3dFromFundamentalMatrix( Rows1, Cols1, Rows2, Cols2, CovRR1, CovRC1, CovCC1, CovRR2, CovRC2, CovCC2, FMatrix, CovFMat, out X, out Y, out Z, out W, out CovXYZW); 说明, 从矩阵建立3d对象 ** AbsMatrix( MatrixID, out MatrixAbsID); 说明, abs_matrix ( : : MatrixID

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数007, match,图像匹配 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedObject

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数006, image,影像处理(像素图) 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedO

<zw版·delphi与halcon系列原创教程>zw版_THOperatorSetX控件函数列表v11中文增强版 Halcon虽然庞大,光HALCONXLib_TLB.pas文件,源码就要7w多行,但核心控件就是两个: THImagex,图像数据控件,v11版,包括488个函数和子程序 THOperatorSetX,操作主接口控件,v11版,包括1929个子程序 以上两大核心控件,已经删除个别delphi内部属性函数,不影响日常使用. 其他控件,基本上,都是为配合两个控件,提供数据类型支持.

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程>cgal与opencv,Halcon opencv作为少有的专业开源图像软件,虽然功能,特别是几何计算方面,不如Halcon,不过因为开源,作为教学,讲解图像分析原理,还是不错的.      不过,笔者个人认为,老牌开源几何计算库CGAL,同样是开源软件,作为图像教学可能更加适合.      实际图像工程当中,必须使用opencv的环境,笔者往往也是opencv+cgal的模式. cgal虽然对于delphi的支持很差,不过对于c,c++,py

zw·准专利·高保真二值图细部切分算法     高保真二值图细部切分算法,是中国字体协会项目的衍生作品.     说准专利算法,是因为对于图像算法的标准不了解,虽然报过专利,但不是这方面的,需要咨询专业的专利顾问.     原型是用opencv+python实现的,因为Halcon,对于协会的设计师,门槛太高,所以,特意设计了一套opencv+python的live-cd,解压即可,无需配置. 高保真二值图细部切分算法,初看很简单,其实很复杂. ps,简单的东西,往往更复杂,就像每天遇到的:UR

Halcon学习之一:查询图像参数 1.get_grayval ( Image : : Row, Column : Grayval ) 计算Image图像中坐标为(Row,Column)的点的灰度值Grayval. 2.get_image_pointer1 ( Image : : : Pointer, Type, Width, Height ) 计算Image图像的数据指针Pointer,图像类型Type,图像宽度Width和高度Height.Pointer指向了Image data的起点位置.

·满足您各类机器视觉应用需求的完善的开发库 ·包含匹配,识别,定位及1D,2D,3D测量等多种高级算法 ·强大,易用的工具加速您的开发进程 ·与Linux/UNI及Windows(包括×64)兼容,避免重复开发 ·直接支持多处理器使用程序运行更快 什么是HALCON? HALCON是一个完善的综合标准软件库,是得到广泛应用的机器视觉集成开发环境.它节约了产品的成本,缩短了软件的开发周期—     HALCON灵活的架构便于机器视觉,医学图像和图像分析应用的快速开发. HALCON包括什么? HA

HALCON   windowssolarisgccdelphilinux图像处理 ·满足您各类机器视觉应用需求的完善的开发库 ·包含匹配,识别,定位及1D,2D,3D测量等多种高级算法 ·强大,易用的工具加速您的开发进程 ·与Linux/UNI及Windows(包括×64)兼容,避免重复开发 ·直接支持多处理器使用程序运行更快 什么是HALCON? HALCON是一个完善的综合标准软件库,是得到广泛应用的机器视觉集成开发环境.它节约了产品的成本,缩短了软件的开发周期-     HALCON灵活