4.4 halcon 上位机实现皮革纹理缺陷检测

当前帖子实现皮革纹理缺陷检测。
同样也是使用了空间域与步域相结合方法。

下面上程序代码与注释

4.4 halcon 上位机实现皮革纹理缺陷检测

4.4 halcon 上位机实现皮革纹理缺陷检测

1. * 实现皮革纹理缺陷检测
   
2. dev_close_window ()
   
3. dev_update_off ()
   
4. Path := 'lcd/mura_defects_texture_'
   
5. read_image (Image, Path + '01')
   
6. get_image_size (Image, Width, Height)
   
7. dev_open_window (0, 0, 640, 480, 'black', WindowHandle)
   
8. set_display_font (WindowHandle, 14, 'mono', 'true', 'false')
   
9. dev_set_draw ('margin')
   
10. dev_set_line_width (3)
    
11. dev_set_color ('red')
    
12. for F := 1 to 2 by 1
    
13.     read_image (Image, Path + F
    
14. 
    
15. .2i')
    
16.     *将三通道拆分为R,G,B
    
17.     decompose3 (Image, R, G, B)
    
18.     *定义黑色斑点为缺陷，所以从原图中分析与提取背景，缺陷会更明显
    
19.    *下面几行代码前面例程已多次组合使用，分别执行功能为对图像B进行频域转换，将频域图像进行高斯卷积。
    
20.    *将卷积后的图像转换回空间域图像。将图像B的处理前后结果图进行相减，突出缺陷。
    
21.     get_image_size (B, Width, Height)
    
22. rft_generic (B, ImageFFT, 'to_freq', 'none', 'complex', Width)
    
23. gen_gauss_filter (ImageGauss, 50, 50, 0, 'n', 'rft', Width, Height)
    
24. convol_fft (ImageFFT, ImageGauss, ImageConvol)
    
25. rft_generic (ImageConvol, ImageFFT1, 'from_freq', 'none', 'byte', Width)
    
26.     sub_image (B, ImageFFT1, ImageSub, 2, 100)
    
27. 
    
28.    *执行中值滤波，ImageSub, ImageMedian为输入与输出图像,
    
29.    *'circle'表示使用圆形模板, 9表示圆形结果元素半径, 'mirrored'表示镜向边界处理。
    
30.    *中值滤波可以弱化线条纹理，简化后续的分隔与最终缺陷检测
    
31.     median_image (ImageSub, ImageMedian, 'circle', 9, 'mirrored')
    
32.     *使用阈值从图像 中提取分水岭和盆地，ImageMedian为输入图, Basins为分隔后的输出图, 20为阈值。
    
33.     watersheds_threshold (ImageMedian, Basins, 20)
    
34.     * Dark patches corresponding to defects have a very low energy.
    
35.     *计算共生矩阵 ，推导出灰度特征值。因为缺陷的特点是黑色斑点能量很低。
    
36.     cooc_feature_image (Basins, ImageMedian, 6, 0, Energy, Correlation, Homogeneity, Contrast)
    
37.     Mask := Energy [<=] 0.05
    
38.     select_mask_obj (Basins, Defects, Mask)
    
39.     *
    
40.     dev_display (Image)
    
41.     dev_display (Defects)
    
42.     count_obj (Defects, NDefects)
    
43.     disp_message (WindowHandle, NDefects + ' \'mura\' defects detected', 'window', 12, 12, 'red', 'true')
    
44.     if (F < 2)
    
45.         disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
    
46.         stop ()
    
47.     endif
    
48. endfor

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