06 2021 档案
摘要：摘要 对于机器视觉来讲，winform界面必不可少。前面几篇对winform编程做了简单介绍，本篇在其基础上总结一下机器视觉基础界面的配置。 1️⃣主题界面的设定 先来讲解一下,如何使用SunnyUI.Net 主题界面？ 然后收索SunnyUI并安装，最后将Form1主窗体继承sunnyUI的窗体即
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摘要：摘要 在对vs进行环境配置好以后，就可以开始与halcon联合进行实战。本篇就对图像的采集进行总结。通过构建采集相机GrabImage类的三个方法实现图像的采集： open() 打开相机 grabimage() 单次采集图像 close() 关闭相机，释放内存 最后用IrisSkin4实现WinFo
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摘要：摘要 机器视觉中经常要用vs（c#版）联合halcon做winform界面开发，那么如何对其进行环境配置呢？ 以最简单的readimage为例，本篇总结一下如何进行环境配置以及相关问题的解决。 1️⃣halcon生成库，供c#调用 用halcon读取一张图片，然后导出为c#语言 2️⃣在vs中配置环
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摘要：摘要 在机器视觉项目中，经常用c#做Winform界面交付给客户使用，在界面中，可能输入的图片比较大，一般的显示器分辨率无法显示全，然后还需要放大看清楚图片里面的文字内容，所以需要用到图片的拖拽与缩放功能。 首先新建一个窗体，拖一个panel控件到窗体中，然后在拖一个pictureobx控件到pan
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摘要：摘要 本篇用halcon和opencv分别实现对于复杂背景下的缺陷提取实战 如下图，背景很复杂，周围划痕都是正常区域。要提取中间小块的黑色区域（缺陷区域）。单纯用频域滤波和阈值提取，效果一般。都会把周围的划痕提取出来。 Halcon实现 思路： 通过中值滤波后，对图像进行动态阈值提取细化缺陷部分，结
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摘要：引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种： blob分析+特征 模板匹配（定位）+差分：halcon——缺陷检测常用方法总结（模板匹配（定位）+差分） - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 光度立体：halcon——缺陷检测常用方法总结（光度立体） - 唯有自己强大 - 博客园 (c
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摘要：引言 主要讲述几种halcon中经常用到的一些阈值分割算子。 1，全局阈值分割 threshold(Image : Region : MinGray, MaxGray : ) 全局阈值分割，适用于环境稳定，目标与背景存在明显的灰度差的场合。（即根据高低双阈值将图像分为前景和背景） 利用灰度直方图确定
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摘要：引言 条码识别的应用大多数在物流行业中（需要识别的条码一般在快递包裹中），对于一维码的识别，halcon有自带条码识别算子create_bar_code_model和find_bar_code 。而快递标签处有很多的文字，符号和边框，增大了定位的难度。，因此有时也有检测不到条码的情况。针对这一现象，
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摘要：引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种： blob分析+特征 模板匹配（定位）+差分：halcon——缺陷检测常用方法总结（模板匹配（定位）+差分） - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 光度立体：halcon——缺陷检测常用方法总结（光度立体） - 唯有自己强大 - 博客园 (c
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摘要：引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种： blob分析+特征 模板匹配（定位）+差分 光度立体：halcon——缺陷检测常用方法总结（光度立体） - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 特征训练 测量拟合 频域+空间域结合：halcon——缺陷检测常用方法总结（频域空间域结合） -
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摘要：引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种： blob分析+特征 模板匹配（定位）+差分 光度立体 特征训练 测量拟合 频域+空间域结合：halcon——缺陷检测常用方法总结（频域空间域结合） - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 深度学习 前一篇总结了频域与空间域的结合使用，本篇就光
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摘要：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
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摘要：引言 前面对机器视觉的硬件做了一些系统的总结： 机器视觉——（一，光源） - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 机器视觉——（二，相机） - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 机器视觉——（三，镜头） - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com)
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摘要：引言 前两篇对机器视觉项目的相机和光源做了一个大致总结， 机器视觉——（一，光源） - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 机器视觉——（二，相机） - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 本篇在其基础上对镜头的选择进行分析，总结。 1、镜头的选择 工业相机镜头由
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摘要：引言 上一篇中着中总结了光源的相关知识，以及光源选择，机器视觉——（一，光源） - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 本篇就总结总结机器视觉在工业中的相机的概念以及选型。 1、相机的选择 （1）工业数字相机的分类： 工业相机按照芯片类型可以分为CCD相机、CMOS相机； 按照输出
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摘要：引言 一般机器视觉系统：相机、镜头、光源、运动系统，本篇先来总结一下光源的相关知识。 对于机器视觉中的缺陷检测系列，视觉工业检测大体分为工件尺寸测量与定位，和表面缺陷检测，及各种Logo标识的检测与识别等。 尺寸测量主要是检测物体的长、宽、高，比较常见主要是物体的二维尺寸（宽和高）检测。 表面缺陷检
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摘要：HObject和HTuple的两种数据结构各有两种初始化方式，下面就来总结一下： HObject第一种初始化 HObject hobject=null； 表示HObject是没有对象，对象不存在。在halcon算子中，只能作为输出变量（即out位置），作为输入变量就会报错。 HObject第二种初始
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摘要：摘要 本篇来用OpenCV实现Halcon中一个计算回形针方向的实例clip.hdev，并构建了计算角度函数和画箭头函数，得到的角度与halcon例程相差无多。 原图如下： Halcon代码比较简单，这里也贴出来： dev_update_window ('off') read_image (Clip
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摘要：摘要 本篇来用OpenCV实现Halcon中一个简单的PCB印刷缺陷检测实例。 Halcon中对应的例子为pcb_inspection.hdev。并自定义一个正八边形结构元素进行开运算，闭运算，然后做差将缺陷标记显示。 原图如下： Halcon代码比较简单，这里也贴出来，短短13行： read_im
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摘要：摘要 本篇来用OpenCV实现Halcon中一个简单的网格缺陷检测实例。 Halcon中对应的例子为novelty_detection_dyn_threshold.hdev。并对二值化中的三种阈值处理进行介绍和比较： 全局阈值二值化（含OTSU方法） 自适应阈值二值化 双阈值二值化 阈值处理分析 1
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摘要：摘要 本文使用opencv实现Halcon中的一个瓶口缺陷检测实例（C++实现），Halcon中对应的例子为inspect_bottle_mouth.hdev，用于检测酒瓶瓶口是否出现破损等缺陷情形。 Halcon实例主要步骤包含五步，分别是： 使用阈值处理和形态学粗定位品口位置； XLD轮廓拟合最
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摘要：前言 浏览OpenCV相关文章时看到了《基于OpenCV的图像阴影去除》，源码也是用pytyon实现的，分析了一下其原理，这篇我们用OpenCV的C++版来实现一下。 来源 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42722197/article/details/11079022
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摘要：前言 Canny边缘检测速度很快，OpenCV中经常会用到Canny边缘检测，以前的Demo中使用Canny边缘检测都是自己手动修改高低阈值参数，最近正好要研究点小东西时，就想能不能做个自适应的阈值，在不影响整体效果的基础上不用手动调参，话不多说，且看下文。 实现思路： 图像转成灰度图像 求其灰度直
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摘要：功能简介：通过拖动鼠标实现指定区域水印或是斑点的去除。 实现原理：利用opencv鼠标操作setMouseCallback函数框选（左上到右下）需要处理的区域，按下鼠标开始选中，松开鼠标结束，对选中区域进行像素替换（根据不同图像，可选不同方式），再对选中区域周围高斯滤波，平滑处理，再对整体图像双边滤
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