halcon缺陷检测学习7皮革·凹痕、磨损、刮伤缺陷inspect_leather_photometric_stereo

• 本程序演示了使用光度立体技术对皮革样品的检查。
  *输入4张皮革样本的图片，光线来自不同的方向。

• 初始化
  dev_update_off ()
  dev_close_window ()
  dev_open_window (0, 0, 640, 480, ‘black’, WindowHandle)
  *打开窗口
  set_display_font (WindowHandle, 14, ‘mono’, ‘true’, ‘false’)
  *设置字体
  Message := ‘用光度立体法检查皮革样本’
  disp_message (WindowHandle, Message, ‘window’, 12, 12, ‘black’, ‘true’)
  *定义对话框
  disp_continue_message (WindowHandle, ‘black’, ‘true’)
  *定义提示对话框
  stop ()

• Part 1检测凹痕，破损缺陷

• 以不同的光照显示输入图像
  read_image (Images, ‘photometric_stereo/leather_1_0’ + [1:4])
  *循环读入图片
  for I := 1 to 4 by 1
  Message := ‘样本1:获取图像’ + I + ’ of 4’
  select_obj (Images, ObjectSelected, I)
  *将带有索引(从1开始)的图标对象从图标输入对象元组对象复制到输出对象。
  *输入的元组（Images）复制后的对象（ObjectSelected）要选择的对象的索引（I）
  dev_display (ObjectSelected)
  *显示复制的图像
  disp_message (WindowHandle, Message, ‘window’, 12, 12, ‘black’, ‘true’)
  *显示对话框
  wait_seconds (0.5)
  *暂停运行，等待结束
  endfor

• 应用光度立体测定反照率
  Slants := [41.4,42.6,41.7,40.9]
  *偏锋。物体平面与光照方向之间的角度(单位为度)。
  Tilts := [6.1,95.0,-176.1,-86.8]
  *倾斜。物体平面内光照方向的角度(单位为度)。
  ResultType := [‘gradient’,‘albedo’]
  *输出结果的类型。[“梯度”、“反照率”].
  photometric_stereo (Images, HeightField, Gradient, Albedo, Slants, Tilts, ResultType, ‘poisson’, [], [])

• 光度立体技术重建一个表面。具有至少三个不同光照方向的输入图像数组（Images）重建的高度（HeightField）
  *表面的梯度图像（Gradient）表面的反照率图像（Albedo）参上 参上 参上 重构方法的类型（泊松分布）
  *泛型参数的类型与值（默认为空）

• 显示反照率图像
  dev_display (Albedo)

• 显示反照率图像
  disp_message (WindowHandle, ‘这个缺陷在反照像上很明显’, ‘window’, 12, 12, ‘black’, ‘true’)
  disp_continue_message (WindowHandle, ‘black’, ‘true’)
  *对话框与提示对话框
  stop ()

• 缺陷检测
  var_threshold (Albedo, Region, 15, 15, 0.2, 0.05, ‘light’)
  *用局部均值和标准差分析对图像进行阈值分割。输入图像（Albedo）分割区域（Region）掩模宽度与高度（15, 15）
  *因子为灰度值的标准差（0.2）最小灰度值与均值的差值（0.05）阈值类型（‘light’）
  connection (Region, ConnectedRegions)
  *计算区域的连通分量。参数：输入的图片（Region）连接后（ConnectedRegions）
  select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, ‘area’, ‘and’, 10, 99999)
  *根据指定的形态特征选择区域。参数：输入的图片（ConnectedRegions）满足条件的区域（SelectedRegions）
  *将要计算的形态特征（’area’）独立特征间的连接关系（’and’）特征的最小限制（10）特征的最大限制（99999）
  union1 (SelectedRegions, RegionUnion)
  *返回集合。参数：包含所有区域的待计算区域（SelectedRegions）所有输入区域集合（RegionUnion）
  closing_circle (RegionUnion, RegionClosing, 5)
  *用一个圆圈表示瑕疵区域。参数：含有瑕疵的区域（RegionUnion）瑕疵区域（RegionClosing）圆圈的半径（5）
  connection (RegionClosing, Defects)
  *计算区域的连通分量。参数：输入的图片（RegionClosing）连接后（Defects）
  area_center (Defects, Area, Row, Column)
  *获得缺陷区域的中心。待检查区域（Defects）选择区域（缺陷区域）（Area）中心坐标（Row, Column）
  gen_circle (Circle, Row, Column, gen_tuple_const(|Row|,sqrt(Area) + 30))
  *创建实心圆覆盖缺陷。生成的圆（Circle）圆心坐标索引（Row, Column）圆的半径（比原区域大30）

• 在反照率图像显示缺陷
  dev_display (Albedo)
  dev_set_color (‘red’)
  dev_set_draw (‘margin’)
  dev_set_line_width (4)
  dev_display (Circle)
  disp_message (WindowHandle, ‘缺陷在反照率图像显示结果’, ‘window’, 12, 12, ‘black’, ‘true’)
  disp_continue_message (WindowHandle, ‘black’, ‘true’)
  stop ()

• Part 2，检测磨损无纹理缺陷

• 以不同的光照显示输入图像
  *循环图片
  read_image (Images, ‘photometric_stereo/leather_2_0’ + [1:4])
  for I := 1 to 4 by 1
  Message := ‘样本2:获取图像 ’ + I + ’ of 4’
  select_obj (Images, ObjectSelected, I)
  dev_display (ObjectSelected)
  disp_message (WindowHandle, Message, ‘window’, 12, 12, ‘black’, ‘true’)
  wait_seconds (0.5)
  endfor

• 应用光度立体测定反照率
  photometric_stereo (Images, HeightField, Gradient, Albedo, Slants, Tilts, ResultType, ‘poisson’, [], [])
  *设置及解释参上
  threshold (Albedo, Region1, 128, 255)
  *利用全局阈值算子分割图像。输入的图片（Albedo）分割后（Region1）阈值（128，255）
  *分割后图像灰度范围：MinGray <= RegionDynThresh <= MaxGray

• 显示反照率图像检测不出缺陷
  dev_display (Albedo)
  Message := ‘这些缺陷在反照率图像中很难检测到。’
  Message[1] := ‘因此，我们使用梯度信息来检测它们。’
  disp_message (WindowHandle, Message, ‘window’, 12, 12, ‘black’, ‘true’)
  disp_continue_message (WindowHandle, ‘black’, ‘true’)
  stop ()

• 使用梯度信息检测纹理缺陷，寻找表面变化很小的区域。
  derivate_vector_field (Gradient, Curl, 1, ‘curl’)

• 用高斯函数的导数卷积向量场。
  *输入向量场（Gradient）过滤后的结果图像(Curl)高斯函数的变量（1）待计算分量（旋转曲率）
  derivate_gauss (Curl, CurlGradient, 1, ‘gradient’)
  *用高斯函数的导数对图像进行卷积。
  *输入图像（Curl）过滤后的结果图像(CurlGradient)高斯函数的变量（1）待计算分量（梯度）

• 显示梯度场旋度的变化
  dev_display (CurlGradient)
  Message := ‘梯度旋度的变化’
  disp_message (WindowHandle, Message, ‘window’, 12, 12, ‘black’, ‘true’)
  disp_continue_message (WindowHandle, ‘black’, ‘true’)
  stop ()

• 检查磨损无纹理缺陷
  threshold (CurlGradient, Region, 0, 0.01)
  *利用全局阈值算子分割图像。输入的图片（Albedo）分割后（Region1）阈值（ 0, 0.01）
  *分割后图像灰度范围：MinGray <= RegionDynThresh <= MaxGray
  rank_region (Region, RegionCount, 10, 10, 30)
  *区域的秩计算。待转换区域（Region）转换结果（RegionCount）滤镜遮罩的宽度与长度（10, 10）在遮罩内的最小点数（30）
  connection (RegionCount, ConnectedRegions)
  select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, ‘area’, ‘and’, 2000, 99999)
  *根据指定的形态特征选择区域。参数：输入的图片（ConnectedRegions）满足条件的区域（SelectedRegions）
  *将要计算的形态特征（’area’）独立特征间的连接关系（’and’）特征的最小限制（2000）特征的最大限制（99999）
  union1 (SelectedRegions, RegionUnion)
  *集
  rank_region (RegionUnion, RegionCount1, 25, 25, 170)
  *秩计算
  connection (RegionCount1, NoTextured)

• 在光照率图像显示结构缺陷
  dev_display (Albedo)
  dev_set_draw (‘margin’)
  dev_set_color (‘red’)
  dev_set_line_width (3)
  dev_display (NoTextured)
  disp_message (WindowHandle, ‘皮革上无纹理的区域’, ‘window’, 12, 12, ‘black’, ‘true’)
  stop ()

*part3 使用曲率信息检测深划痕。

*我们正在寻找高曲率的区域
derivate_vector_field (Gradient, MeanCurvature, 1, ‘mean_curvature’)

• 用高斯函数的导数卷积向量场。
  *输入向量场（Gradient）过滤后的结果图像(MeanCurvature)高斯函数的变量（1）待计算分量（平均曲率）

• 显示表面的平均曲率
  dev_display (MeanCurvature)
  Message := ‘表面的平均曲率’
  disp_message (WindowHandle, Message, ‘window’, 12, 12, ‘black’, ‘true’)
  disp_message (WindowHandle, ‘Press F5’, ‘image’, 720, 850, ‘black’, ‘true’)
  stop ()

• 检测划痕
  abs_image (MeanCurvature, ImageAbs)
  *计算区域内的绝对灰度值。需要计算绝对灰度值的区域（MeanCurvature）结果（ImageAbs）
  threshold (ImageAbs, Region2, 0.15, 255)
  *分割区域。阈值范围（0.15, 255）
  connection (Region2, ConnectedRegions1)
  select_shape (ConnectedRegions1, SelectedRegions1, ‘area’, ‘and’, 10, 99999)
  union1 (SelectedRegions1, RegionUnion1)
  closing_circle (RegionUnion1, RegionClosing, 1.5)
  *用一个圆圈表示瑕疵区域。参数：含有瑕疵的区域（RegionUnion1）瑕疵区域（RegionClosing）圆圈的半径（1.5）
  connection (RegionClosing, ConnectedRegions2)
  select_shape (ConnectedRegions2, SelectedRegions2, ‘max_diameter’, ‘and’, 50, 99999)
  *根据指定的形态特征选择区域。参数：输入的图片（ConnectedRegions2）满足条件的区域（SelectedRegions2）
  *将要计算的形态特征（最大直径）独立特征间的连接关系（’and’）特征的最小限制（50）特征的最大限制（99999）
  select_gray (SelectedRegions2, MeanCurvature, SelectedRegions3, ‘deviation’, ‘and’, 0.2, 255)
  *根据灰度特征选择区域。待考察的地区（SelectedRegions2）灰度值图像（MeanCurvature）选择的结果区域 （SelectedRegions3）

• 特性的名称（偏差）特征的逻辑联系（‘and’）。选择区域灰度值的下限与上限（ 0.2, 255）

• 显示缺陷在光照率图像上
  dev_display (Albedo)
  dev_set_draw (‘margin’)
  dev_set_color (‘red’)
  dev_set_line_width (3)
  dev_display (SelectedRegions3)
  disp_message (WindowHandle, ‘深刮伤’, ‘window’, 12, 12, ‘black’, ‘true’)