HALCON示例程序check_hazelnut_wafers.hdev威化饼干质量检测（完整与否，是否破碎）

示例程序源码（加注释）

• 读入图片
  read_image (Image, ‘food/hazelnut_wafer_01’)

• 关闭窗口
  dev_close_window ()

• 根据给定的长宽比打开窗口
  dev_open_window_fit_image (Image, 0, 0, -1, -1, WindowHandle)

• 关闭图像实时更新
  dev_update_window (‘off’)

• 显示线宽设置为3
  dev_set_line_width (3)

• 区域显示方式为边缘模式
  dev_set_draw (‘margin’)

• 设置字体显示格式
  set_display_font (WindowHandle, 20, ‘mono’, ‘true’, ‘false’)

• 循环检测
  for Index := 1 to 24 by 1

  • 读入图片
    read_image (Image, ‘food/hazelnut_wafer_’ + Index$’.02’)
  • binary_threshold - 使用二进制阈值分割图像
  • 函数原型：binary_threshold（Image：Region：Method，LightDark：UsedThreshold）
  • Image：输入图像；Region：输出区域；Method：分割方法；
  • LightDark：选取亮区还是暗区；UsedThreshold：返回分割时使用的阈值
  • https://www.cnblogs.com/baiyy-daheng/p/8931931.html
    方法一：扫描图像的每个像素值，值小于127的将像素值设为0(黑色)，
    值大于等于127的像素值设为255(白色)。该方法的好处是计算量少速度快。
    方法二：计算像素的平均值K，扫描图像的每个像素值如像素值大于K像素值设为255(白色)，
    值小于等于K像素值设为0(黑色)。
    方法三：使用直方图方法来寻找二值化阈值，直方图是图像的重要特质，
    直方图方法选择二值化阈值主要是发现图像的两个最高的峰，
    然后在阈值取值在两个峰之间的峰谷最低处。
    binary_threshold (Image, Foreground, ‘smooth_histo’, ‘light’, UsedThreshold)
  • 对选取区域使用圆形区域进行开运算
    opening_circle (Foreground, FinalRegion, 8.5)
  • area_holes - 计算区域的孔面积。
    area_holes (FinalRegion, AreaHoles)
  • 求取区域的矩形度。
    rectangularity (FinalRegion, Rectangularity)
    dev_display (Image)
  • 如果孔洞过多面积超过300或者矩形度小于0.92，认为破损。
    if (AreaHoles > 300 or Rectangularity < 0.92)
    dev_set_color (‘red’)
    Text := ‘Not OK’
    else
    dev_set_color (‘forest green’)
    Text := ‘OK’
    endif
    dev_display (FinalRegion)
    disp_message (WindowHandle, Text, ‘window’, -1, -1, ‘’, ‘false’)
    if (Index < 24)
    disp_continue_message (WindowHandle, ‘black’, ‘true’)
    stop ()
    endif
    endfor

处理思路

这个例子的思路非常简单，二值化求取饼干区域，对饼干求取孔洞面积与矩形度，通过这两个参数实现饼干的筛选。一个新的阈值分割方法binary_threshold 。学习到了求取孔洞面积的直接方法area_holes 。求取矩形度算子rectangularity 。

后记

大家有什么问题可以向我提问哈，我看到了第一时间回复，希望在学习的路上多多结交良师益友。