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Halcon-表面检测-----裂纹检测

对应示例程序:
detect_mura_defects_blur.hdev

目标:实例实现LCD上有很多污点干扰下,检测LCD的印痕检测。

思路为:对LCD图像进行拆分,提取RGB三个分量。
对B分量进行处理,将其转换为频域内图像,并对其进行高斯卷积。
再将卷积处理后的图像转换回空间域图像。
随后将B分量图像和处理后的B分量图像用算子sub_image做差运算。
最后就可以调用lines_gauss提取印痕了。
为避免边框对lines_gauss的影响,对图像进行了一定的截取处理,
用erosion_rectangle1将四周去除了。

图像:
在这里插入图片描述

代码:

* 实现带污点LCD印痕检测
dev_close_window ()
dev_update_off ()
Path := 'lcd/mura_defects_blur_'
read_image (Image, Path + '01')
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_open_window_fit_size (0, 0, Width, Height, 640, 480, WindowHandle)
set_display_font (WindowHandle, 14, 'mono', 'true', 'false')
dev_set_draw ('margin')
dev_set_line_width (3)
dev_set_color ('red')
ScaleFactor := 0.4
calculate_lines_gauss_parameters (17, [25,3], Sigma, Low, High)
for f := 1 to 3 by 1
    read_image (Image, Path + f.2i')
    *将三通道彩色 图像进行拆分为R,G,B
    decompose3 (Image, R, G, B)
    * 计算图像B的快速傅立叶变换,也就是频域变换,ImageFFT为输出结果图像,to_freq表示从空间到频域变换。
    *none表示变换的规范变化因数,complex表示输出图像为complex类型,width为图像宽度。
    rft_generic (B, ImageFFT, 'to_freq', 'none', 'complex', Width)
    *生成高斯滤波器ImageGauss,100为在空间域中高斯 在主方向生成的标准差,
    *另100为空间域 中高斯在正交于主方向 上的标准差,0表示 滤波器主方向 上的角度 ,none为滤波器的规范。
    *rft为直流 项在频域 的位置,最后 两参数为图片你宽高。
    gen_gauss_filter (ImageGauss, 100, 100, 0, 'n', 'rft', Width, Height)
    *在频域图片ImageFFT上,用高斯滤波器ImageGauss做卷积。
    convol_fft (ImageFFT, ImageGauss, ImageConvol)
    *与上一个rft_generic做反向运算,将频域图像转换为空间域的图像。
    rft_generic (ImageConvol, ImageFFT1, 'from_freq', 'none', 'byte', Width)
   *将两幅图像做减法运算,公式为g' := (g1 - g2) * Mult + Add。
   *g1,g2表示B, ImageFFT1的灰度值,g表示计算结果图ImageSub,2为Mult,100为Add。
    sub_image (B, ImageFFT1, ImageSub, 2, 100)
    * 将图像ImageSub进行放大观察,ImageZoomed为放大后的图像,ScaleFactor, ScaleFactor为长宽放大加数,
    *constant为插值方法。
    zoom_image_factor (ImageSub, ImageZoomed, ScaleFactor, ScaleFactor, 'constant')
    * 获取一幅图的区域,目的为避免边框对lines_gauss的影响。
    get_domain (ImageZoomed, Domain)
    *对图像 进行腐蚀运算处理,7,7为矩形 结构宽高。
    erosion_rectangle1 (Domain, RegionErosion, 7, 7)
    *在图像ImageZoomed截取RegionErosion大小图片,存放到变量ImageReduced
    reduce_domain (ImageZoomed, RegionErosion, ImageReduced)
    *检测图像的线条与宽度。ImageReduced, Lines为输入图像与输出的亚像素线条,
    *Sigma为高斯平滑系数, Low为后滞阈值分隔低值, High为前置阈值分割高值,
    *'dark'表示 提取图像 中的暗线条, 'true'表示 是否提取线条 宽度, 'gaussian'提取线条的模式,
    *gaussian在线条不锐利时使用, 'true'表示添加 能够 提取的接合点。
    lines_gauss (ImageReduced, Lines, Sigma, Low, High, 'dark', 'true', 'gaussian', 'true')
    *生成齐次转换矩阵
    hom_mat2d_identity (HomMat2DIdentity)
    *添加缩放的齐次转换矩阵,HomMat2DIdentity为输入矩阵,
    *1 / ScaleFactor, 1 / ScaleFactor为缩放因数, HomMat2DScale为输出的矩阵。
    hom_mat2d_scale_local (HomMat2DIdentity, 1 / ScaleFactor, 1 / ScaleFactor, HomMat2DScale)
    *对亚像素直线Lines进行仿射变换。
    affine_trans_contour_xld (Lines, Defects, HomMat2DScale)
    * 
    dev_display (Image)
    dev_display (Defects)
    if (f < 3)
        disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
        stop ()
    endif
endfor
复制代码

用到的几个算子:
calculate_lines_gauss_parameters
根据要提前线条的最大宽度和对比度,为算子line_gauss计算出参数sigma、low和high。

rft_generic
傅里叶变换 空间域–频率域的转换
gen_gauss_filter
生成高斯滤波器
convol_fft
卷积

lines_gauss
从图像中提取线。参数lightdark设定提取亮线还是暗线。

仿射变换
hom_mat2d_identity
hom_mat2d_scale_local
affine_trans_contour_xld

参考资料:
[1]: https://www.gkbc8.com/thread-13529-1-1.html

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