halcon缺陷检测

2 一致性增强扩散----Halcon例程

系列文章目录1Halcon数据结构2一致性增强扩散3锯片检测4序列号读取5印刷检测一致性增强扩散系列文章目录1功能介绍2Halcon例程代码3核心算子解析总结1功能介绍  通过使用coherence_enhancing_diff
Coldor·2022-12-26 17:38

3 锯片检测----halcon例程

系列文章目录1Halcon数据结构2一致性增强扩散3锯片检测4序列号读取5印刷检测锯片检测系列文章目录1应用背景2检测算法逻辑3Halcon例程代码总结参考资料1应用背景  检测锯片的每一个锯齿的外形，
Coldor·2022-12-26 17:38

Halcon例程分析13：OCR文字识别

打开halcon，按下ctrl+e打开halcon自带例程。
苏林同学·2022-12-26 17:08

1 Halcon数据结构

系列文章目录1Halcon数据结构2一致性增强扩散3锯片检测4序列号读取5印刷检测1Halcon数据结构系列文章目录前言1Halcon数据结构1.1HalconImage图像1.1.1Image的分类1.1.2Image
Coldor·2022-12-26 17:08

Halcon：序列化与反序列化

read_image(Image,'fabrik')read_image(Image0,'letters')open_file('1.dat','output_binary',FileHandle)serialize_image(Image,SerializedItemHandle)serialize_image(Image0,SerializedItemHandle0)fwrite_serial
三石目·2022-12-26 17:38

2. halcon例程学习

halcon例程学习ball例程学习：寻找图片上黑色的圆球区域1.将阈值分割结果转换为矩形threshold(Bond,Bright,100,255)*讲阈值分割结果转换为矩形shape_trans(Bright
CptOctopus·2022-12-26 17:08

4 序列号读取----halcon例程

系列文章目录1Halcon数据结构2一致性增强扩散3锯片检测4序列号读取5印刷检测序列号读取系列文章目录1应用背景2检测算法逻辑3Halcon例程代码4按照算法逻辑分析代码总结参考资料1应用背景  本次例程是读取
Coldor·2022-12-26 17:07

C#调用Labview实现颜色识别检测（在halcon环境下）

C#调用NI的库函数实现颜色识别检测（在halcon环境下）一直使用C#+halcon进行视觉算法的开发，但是遇到了一个非常普遍的需求，对物体进行颜色识别。
残月孤梦·2022-12-26 14:28

人工智能原理复习 | 基础总结 概念、简答题

计算机视觉方向的主要研究内容有：图像分割、目标检测、图像分类风格迁移、图像重构、图像生成人体姿态估计、3D点云计算机视觉技术的应用领域也越来越广泛，如人脸识别身份验证、工业设备缺陷检测、医疗影像
叶庭云·2022-12-26 14:36

使用形态学处理相关算法对芯片电路图焊接锡点缺陷进行检测

具体在电子产品行业，随着精细化和自动化的发展，电子产品的焊点质量的好坏，深刻地影响着产品成品的质量和效率，因此，对于焊点的缺陷检测也成为了电子制造行业亟需解决的问题。
fpga和matlab·2022-12-25 07:29

Halcon计算图像金字塔，降采样，缩放图像

一、Halcon有专门的算子计算图像金字塔，也有专门的缩放算子。
豆浩宇·2022-12-24 14:33

个人总结详细版的C++调用Opencv和Halcon封装dll

一、前言：在C++调用opencv和Halcon封装的过程中踩过很多坑，然而网上却查不到清晰地教程。在此个人总结详细教程，以免后人踩坑。记录下，以后自己忘了也可以来看看。
豆浩宇·2022-12-24 14:03

Opencv绘图详细介绍

然而Halcon在这方面偏偏是欠缺的，Halcon在原图上面绘制图形只有paint_region等很少的算子。这个时候Opencv绘图的强大功能就可以派上用场了。
豆浩宇·2022-12-24 14:31

yolov5训练自己的数据集（缺陷检测分类——看了就懂系列）

这里记录一下将yolov5用于训练自己的数据集，这里v5的github地址Environment本文是直接pipinstall-rrequirement.txt直接安装成功，如果不容易成功，就一个个安装即可。如果出现报错，多关注一下torch的版本即可。Datapreparationlabel的格式:举个：414_735_0.txt70.5030.4990.0980.45170.4650.6330
整天梦游的小jerry·2022-12-24 11:03

深度学习分类模型

Halcon深度学习图像分类也是深度方向一大领域，可以用于超市商品分类识别，餐馆食品分类计价，垃圾分类等等。
豆浩宇·2022-12-24 06:40

halcon opencv 图像处理面试指南

5、如何最优的拟合圆6、如何最优的拟合直线7、除了标定halcon的标定方法还有哪些标定方法，分别是什么8、相机坐标系之间是如何转换的：宁德新能源二面（研发部门总监）（选型）1、做过那些方案
Σίσυφος1900·2022-12-23 23:46

mmdet-rfla调试经验

比如我现在就拿这个来尝试跑通缺陷检测环境配置这份代码是基于mmdetection框架进行魔改。所以配置方式和
MC.zeeyoung·2022-12-23 17:19

基于OpenCV的焊件缺陷检测

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达01.简介焊接缺陷是指焊接零件表面出现不规则、不连续的现象。焊接接头的缺陷可能会导致组件报废、维修成本高昂，在工作条件下的组件的性能显着下降，在极端情况下还会导致灾难性故障，并造成财产和生命损失。此外，由于焊接技术固有的弱点和金属特性，在焊接中总是存在某些缺陷。不可能获得完美的焊接，因此评估焊接质量非常重要。可以通过图像来检测焊
小白学视觉·2022-12-23 14:34

MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】缺陷检测（补充篇）（附matlab实现代码）

目录前言缺陷检测常用方法模板匹配（定位）+差分案例1-印刷质量缺陷检测（print_check.hdev）
林聪木·2022-12-23 13:26

opencv表面缺陷检测_检测纹理表面凸起、凹痕、划痕缺陷的检测

此示例是一个综合的示例，检测的是皮革纹理表面上出现的凸起、凹痕、划痕上的缺陷。使用的依然是光度立体法，只是不同的缺陷，需要使用的是不同参数所生成的图像。示例代码如下：*使用光度立体的方法检测皮革样品*Initializationdev_update_off()dev_close_window()dev_open_window(0,0,640,480,'black',WindowHandle)set
杨翔佩·2022-12-23 12:58

opencv复杂背景下的轮廓提取与缺陷检测

开门见山，在一个论坛上，看到了一个案例，对一个复杂背景下的物体进行缺陷检测。
Thray.·2022-12-23 12:58

OPENCV缺陷检测小例子

前阵子在某公众号看到halcon做缺陷检测的例子，由于不会使用halcon,其附带的.dev代码也看不懂。于是自己写了opencv代码来实现。原图如下：其目的是要检测红框中的缺陷：代码如下：
thequitesunshine007·2022-12-23 12:27

opencv之划痕缺陷检测

检测思路①原图均值滤波②滤波图像与原图进行差分③二值化④查找轮廓(根据轮廓长度进行筛选)代码importcv2importnumpyasnpprint(cv2.__version__)minThres=6#读取图像1img1=cv2.imread('C:\\Users\\PC\\Desktop\\surface_scratch.png')img2=cv2.imread('C:\\Users\\PC
ancy_i_cv·2022-12-23 12:27

基于yolov5的工业缺陷检测方案

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达Datawhale干货作者：limzero，西安交通大学，Datawhale原创作者比赛介绍工业缺陷检测是当前深度学习落地的热门项目
小白学视觉·2022-12-23 12:57

python-opencv表面缺陷检测（模式识别）

对于现在很多工业检测，特别是对一些精密的器件进行筛选，往往都是像素级别的，十分的精确。主要思想将图像转化为二值图像在对图像进行腐蚀/膨胀处理在进行轮廓检测筛选目标大小符合的轮廓（排除误差小的轮廓）在在进行膨胀化处理，将轮廓信息绘制出importcv2importosimportnumpyasnpimporttimet1=time.time()img=cv2.imread('./label/2890
醉公子～·2022-12-23 12:57

[YOLOv7]基于YOLOv7的绝缘子缺陷检测系统(源码＆部署教程＆数据集)

1.识别效果展示2.视频演示基于YOLOv7的绝缘子缺陷检测系统(源码＆部署教程＆数据集)_哔哩哔哩_bilibili3.YOLOv7算法简介YOLOv7在5FPS到160FPS范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器并在
群马视觉·2022-12-23 12:56

OpenCv案例（六）：基于OpenCvSharp工业零件缺陷检测

1：需求：某工厂自动化流水线上，检测工站对零件涂胶的工艺是否正常；2：先看原图，如下所示：3：需要对图中白色涂胶部分进行检测，检测涂胶是否有断开现象，若有，则为NG，涂胶不合格。（下图箭头指示部分，即是涂胶）4：处理中几个过程图像如下所示：模糊处理-降噪图像二值化轮廓提取上图可以看出，涂胶没有断开，为合格件。5：代码部分如下publicboolImgProcess(Matsrc){boolresu
码小跳·2022-12-23 12:56

PCL入门系列 —— ConditionalRemoval 点云条件滤波

ConditionalRemoval点云条件滤波前言程序说明输出结果代码示例总结前言随着工业自动化、智能化的不断推进，机器视觉（2D/3D）在工业领域的应用和重要程度也同步激增（识别、定位、抓取、测量，缺陷检测等
工业机器视觉·2022-12-22 10:09

PCL入门系列 —— RadiusOutlierRemoval 点云半径滤波

RadiusOutlierRemoval点云半径滤波前言程序说明输出结果代码示例总结前言随着工业自动化、智能化的不断推进，机器视觉（2D/3D）在工业领域的应用和重要程度也同步激增（识别、定位、抓取、测量，缺陷检测等
工业机器视觉·2022-12-22 10:39

OpenCV入门系列 —— cv::convexHull 随机生成点坐标并进行凸包检测

:convexHull随机生成点坐标并进行凸包检测前言程序说明输出结果代码示例前言随着工业自动化、智能化的不断推进，机器视觉（2D/3D）在工业领域的应用和重要程度也同步激增（识别、定位、抓取、测量，缺陷检测等
工业机器视觉·2022-12-22 10:39

PCL入门系列 —— 加载ply格式mesh模型、点云数据并作可视化展示

ply格式mesh模型、点云数据并作可视化展示前言程序说明输出结果代码示例总结前言随着工业自动化、智能化的不断推进，机器视觉（2D/3D）在工业领域的应用和重要程度也同步激增（识别、定位、抓取、测量，缺陷检测等
工业机器视觉·2022-12-22 10:05

基于改进YOLOv5的挖机铲斗缺陷检测系统（源码＆教程）

1.研究背景针对现有电铲斗齿检测方法存在实时性较差、误报率较高等问题,提出了一种基于机器视觉的电铲斗齿缺失检测方法.该方法利用红外热像仪采集铲斗图像,基于模板匹配原理对复杂背景下斗齿的目标区域进行准确定位,利用帧差法实现斗齿的运动检测;在目标区域已定位的基础上,结合斗齿齿线区域的位置关系与齿线结构特征对斗齿进行分割提取,通过自适应阈值,实现对缺失斗齿的检测.实验结果表明,该方法实现了对电铲斗齿缺失
qmsb99·2022-12-21 19:27

opencv + Qt 窗口绑定

之前写了halcon与Qt的窗口绑定，最近在用opencv做图像，就写了这个本篇文章是用的VS写的，其中用到了QT和opencv目录一：准备二：绑定操作三：图像显示1.不用按钮直接显示2.使用按钮显示四
xiaominggege_·2022-12-21 13:02

halcon 拟合矩形 矩形顶点坐标

read_image(Image,'fabrik')*亚像素二值化成轮廓threshold_sub_pix(Image,Borders,150)*筛选出面积大于4000的轮廓select_shape_xld(Borders,Border,'area','and',4000,9999999)*输入轮廓，精准拟合矩形（的参数）*第二个参数'tukey'选择的算法，加权最小二乘拟合，通过Tukey方法减
weixin_39926429·2022-12-21 11:52

Halcon人工智能实例

目录1、环境搭建2、标注3、准备数据：4、训练5、评估6、检测1、环境搭建halcon四个包+深度学习标注工具：Halcon官方提供限时测试密匙，以上安装包在大恒（halcon代理）官网可以下载：
老牛拉破车·2022-12-21 07:20

HALCON 模板匹配的总结

学习和掌握Halcon是如何进行模板匹配的。主要包括基于形状的模板匹配，基于相关性的模板匹配，基于组件的模板匹配，基于局部形变的模板匹配，以及基于描述符的模板匹配。
zhengju444·2022-12-21 06:43

HALCON丨HDevelop常用工具之模板匹配----基于形状、基于描述、基于互相关、可变形

HALCON为我们提供了基于形状、基于互相关、基于描述符以及可变形的模板匹配。以基于形状的模板匹配为例，为大家介绍如何通过HDe
大胡子大叔·2022-12-21 06:41

C# 调用halcon进行图像匹配算分

匹配的概念是相当简单的：在一张训练的图像中，一个所谓的模板被呈现。系统从这个模板中获得一个模型，然后这个模型被用来在搜索图像中去定位和模板相似的对象。依据所用的方法，这种方法能够适应光照、遮挡、变化的尺寸、位置和旋转，有甚者是模板部分的相对移动。匹配的优势是其具有易用性、很强的鲁棒性和灵活性。匹配不要求对期望对象任何类型的分割，通过一些匹配方法，这些对象可以被定位，即使它们被其他对象所覆盖。还有就
@David Liu·2022-12-21 06:41

halcon之NCC匹配

NCC匹配基于Normalizedcrosscorrelation(NCC)用来比较两幅图像的相似程度已经是一个常见的图像处理手段。在工业生产环节检测、监控领域对对象检测与识别均有应用。NCC算法可以有效降低光照对图像比较结果的影响。而且NCC最终结果在0到1之间，所以特别容易量化比较结果，只要给出一个阈值就可以判断结果的好与坏。传统的NCC比较方法比较耗时，虽然可以通过调整窗口大小和每次检测的步
weixin_33928467·2022-12-21 06:41

Halcon学习-基于标识符匹配/珠子检测模型/计量模型/描述符模型/测量算子/NCC

1.基于标识符的识别（例程：add_sample_identifier）read_sample_identifier从文件中读取示例标识符。create_sample_identifier创建一个新的示例标识符。set_sample_identifier_param设置示例标识符的选定参数。训练标识符add_sample_identifier_preparation_data将准备数据添加到现有的
weixin_kk·2022-12-21 06:41

halcon 模板匹配的方法

https://blog.csdn.net/u013928315/article/details/81510301***************************************************一、基于灰度：灰度+ncc二、基于形状：形状（形变：同步/异步）+组件三、基于描述点：描述符**********************************************
jack_201316888·2022-12-21 06:10

基于halcon的特征匹配实例

特征匹配原图模板识别图代码结果原图模板识别图代码*这个例子在图片数据库中查找文章的页面。*第一步是训练不同的页面并创建模型。*然后搜索未知图像并检测出正确的文章页面。*请注意，这个例子需要一些内存来训练模型。dev_update_off()dev_close_window()read_image(Image,'book/1')get_image_size(Image,Width,Height)de
星辰_2020·2022-12-21 06:09

Halcon 第五章『模板匹配Matching』◆第1节：模板匹配的介绍&金字塔

一、前言图像处理中的模式指的是对图像目标所具有的特征的描述，而模式识别（PatternRecognition）就是利用计算机对图像目标进行分类，在错误概率最小的条件下使识别的结果尽量与客观事物符合。二、图像模式识别的定义人们在观察事物或现象时，常常会观察它与其他事物或现象的相同或不同之处，会把具有相似特征的归为一类。把上述过程用计算机来实现，就是模式识别过程。它可以定义为表征事物或现象的各种形式的
Lushiqun·2022-12-21 06:09

Halcon模板匹配

学习目标：学习和掌握Halcon是如何进行模板匹配的。主要包括基于形状的模板匹配，基于相关性的模板匹配，基于组件的模板匹配，基于局部形变的模板匹配，以及基于描述符的模板匹配。
黄芍药·2022-12-21 06:39

halcon学习_模板匹配

模板匹配中有基于点、基于灰度值、基于描述符、基于相关性、基于形状、基于组件的方法。大体流程：抠图→创建模板→寻找物体→仿射变换→显示基于相关性的模板匹配在创建模板时，会将模板角度转为0°；基于形状的模板匹配在创建模板时，会将模板角度转为0°，并且同时将坐标移到图像左上方(0,0)的位置。基于相关性的模板匹配1、demo-模板匹配(基于相关性)-find_ncc_model_exposure2、相关
日暮温柔·2022-12-21 06:39

Halcon 第五章『模板匹配Matching』◆第7节：基于描述符的模板匹配|Descriptor-Based

一、介绍与基于透视形变的模板匹配类似，基于描述符的模板匹配能够在物体处于透视形变的状态下进行匹配，并且已标定和未标定的相机图像都适用。与透视形变不同的是，它的模板不是根据边缘轮廓创建的，而是根据特征点创建的。例如：点的位置或者相邻像素的灰度信息等都可以作为描述符。有纹理的平面图形非常适用于这种方法，尤其是对于旋转倾斜等场景中的匹配可以得到非常理想的结果。与基于透视形变的匹配类似，基于描述符的匹配允
Lushiqun·2022-12-21 06:39

Halcon：各模板匹配应用场景对比

在halcon19.11已被移到Legacy中了。2、基于相关性的模板匹配适用于失焦图像、轻微形变、线性光照变化及轮廓模糊的图像，对纹理图像尤为支持。
三石目·2022-12-21 06:36

Halcon模板匹配学习篇

Halcon中模板匹配的总结基于灰度值的模板匹配基于相关性的模板匹配基于形状的模板匹配基于组件的模板匹配基于变形的模板匹配基于描述符的模板匹配基于相关性的模板匹配该方法使用一种基于行向量的归一化相关匹配法
beaconlight·2022-12-21 06:36

Halcon--基于描述符的模板匹配

文章目录前言一、思路二、实现三、源码总结前言Halcon–基于描述符的模板匹配一、思路基于描述符的匹配允许一定程度上的透视形变，并且能够在有无标定的图像当中进行。
花生树什么树·2022-12-21 06:05

Halcon算子measure_pos和measure_pairs经典案例

不废话，直接上代码。*测量引线的长度，然后测量它们之间的宽度和距离*测量引线的个数read_image(Image,'ic_pin')get_image_pointer1(Image,Pointer,Type,Width,Height)dev_close_window()dev_open_window_fit_image(Image,0,0,509,509,WindowHandle)set_dis
豆浩宇·2022-12-21 06:05
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