PCB印刷缺陷检测(自定义结构元素)

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:

PCB印刷缺陷检测(自定义结构元素)_第1张图片

Halcon代码比较简单,这里也贴出来,短短13行:

read_image (Image, 'pcb')
dev_close_window ()
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)
dev_display (Image)
* detect defects ...
gray_opening_shape (Image, ImageOpening, 7, 7, 'octagon')
gray_closing_shape (Image, ImageClosing, 7, 7, 'octagon')
dyn_threshold (ImageOpening, ImageClosing, RegionDynThresh, 75, 'not_equal')
dev_display (Image)
dev_set_color ('red')
dev_set_draw ('margin')
dev_display (RegionDynThresh)

opencv实现:


 (一)自定义正八边形结构元素


    Mat gray,src_open,src_close,dst;
    Mat src = imread("D:/opencv练习图片/pcb缺陷检测.png");
    imshow("原图", src);
    cvtColor(src, gray, COLOR_RGB2GRAY);
    Mat kernel = Mat::ones(Size(7, 7), CV_8UC1);
    kernel.at(0, 0) = 0;
    kernel.at(0, 1) = 0;
    kernel.at(0, 5) = 0;
    kernel.at(0, 6) = 0;
    kernel.at(1, 0) = 0;
    kernel.at(1, 6) = 0;
    kernel.at(5, 0) = 0;
    kernel.at(5, 6) = 0;
    kernel.at(6, 0) = 0;
    kernel.at(6, 1) = 0;
    kernel.at(6, 5) = 0;
    kernel.at(6, 6) = 0;
    cout << kernel << endl;

PCB印刷缺陷检测(自定义结构元素)_第2张图片

 这里对矩阵的分别赋值,其实有一个填充函数fillPloy()(只需输入顶点坐标即可)


 (二)对图像开运算,闭运算,做差


    morphologyEx(gray, src_open, MORPH_OPEN, kernel);
    imshow("开运算", src_open);
    morphologyEx(gray, src_close, MORPH_CLOSE, kernel);
    imshow("闭运算", src_close);
    absdiff(src_open, src_close, dst);
    imshow("做差", dst);

 开运算:                                                                                                                                   

 闭运算:

 

 二者做差:

 可以看到,白色的点就是缺陷的位置。


 (三)二值化,寻找轮廓,显示


    threshold(dst, dst, 80, 255, THRESH_BINARY);
    vector>contours;
    findContours(dst, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE, Point());
    drawContours(src, contours, -1, Scalar(0, 0, 255), 2, 8);
    imshow("显示缺陷", src);

 参考于:OpenCV与AI深度学习

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