缺陷檢測(cè)圖像處理流程圖及圖像識(shí)別算法涉及多個(gè)步驟和技術(shù)，以下是一些常用的流程和算法：
1. 圖像預(yù)處理
圖像讀取：使用
read_image
函數(shù)讀取待處理的圖像。
圖像濾波：通過(guò)濾波去除噪聲，可以使用
median_image
gaussian_image
等函數(shù)。
圖像增強(qiáng)：調(diào)整圖像對(duì)比度和亮度，提高缺陷的可見(jiàn)性，如使用
scale_image_max
equalize_image
等。
2. 圖像分割
閾值分割：根據(jù)缺陷與背景的灰度差異，使用
threshold
函數(shù)進(jìn)行分割。
區(qū)域生長(zhǎng)：使用
connection
或
select_shape
等函數(shù)進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)，提取出缺陷區(qū)域。
邊緣檢測(cè)：對(duì)于邊緣明顯的缺陷，可以使用
edges_sub_pix
等函數(shù)進(jìn)行邊緣檢測(cè)。
3. 特征提取
形狀特征：提取缺陷區(qū)域的形狀特征，如面積、周長(zhǎng)、矩形度等。
紋理特征：提取紋理特征，如紋理能量、對(duì)比度等。
4. 缺陷分類
特征選擇：選擇有助于區(qū)分不同類型缺陷的特征。
分類算法：使用 Halcon 提供的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，如支持向量機(jī) (SVM)、隨機(jī)森林等，對(duì)缺陷進(jìn)行分類。
5. 缺陷識(shí)別與定位
匹配算法：使用模板匹配、特征點(diǎn)匹配等方法，識(shí)別和定位缺陷。
幾何測(cè)量：使用測(cè)量算子，如
measure_rectangle2
，對(duì)缺陷進(jìn)行幾何測(cè)量。
6. 結(jié)果驗(yàn)證與優(yōu)化
結(jié)果驗(yàn)證：驗(yàn)證識(shí)別結(jié)果，可能需要人工參與確認(rèn)。
參數(shù)調(diào)整：根據(jù)識(shí)別結(jié)果調(diào)整算法參數(shù)，提高識(shí)別準(zhǔn)確率。
7. 系統(tǒng)集成
集成到生產(chǎn)線：將 Halcon 集成到生產(chǎn)線上，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的缺陷檢測(cè)。
示例代碼
以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的 Halcon 腳本示例，用于演示上述步驟中的一些基本操作：
hdevelop
* 讀取圖像
read_image (
Image
‘image_path
* 預(yù)處理圖像
scale_image_max (
Image
, ImageMax)
equalize_image (
ImageMax
, ImageEqual)
* 閾值分割
threshold (
ImageEqual
, Regions,
128
255
* 形態(tài)學(xué)操作 (
opening_rectangle
Regions
, RegionsOpen)
* 特征提取
select_shape (
RegionsOpen
, Defects,
‘circularity
‘,
‘and
‘,
0.7
1.0
* 缺陷分類 (
示例，需要預(yù)先訓(xùn)練模型
classify_shape (
Defects
, Class,
‘model_path
* 顯示結(jié)果
set_display_font (
‘small
disp_obj (
Defects
disp_message (
‘Defects
classified’,
‘window
‘,
‘black
‘,
‘false
常用的圖像識(shí)別算法
傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法：
支持向量機(jī) (SVM)
隨機(jī)森林
樸素貝葉斯
深度學(xué)習(xí)方法：
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)
YOLO (You Only Look Once)
Faster R-CNN
目標(biāo)檢測(cè)方法：
YOLOv7：一種用于目標(biāo)檢測(cè)的深度學(xué)習(xí)模型，具有高性能和快速的優(yōu)點(diǎn)。
Faster R-CNN：結(jié)合了區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò) (RPN) 和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)，適用于多種目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)。
半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法：
結(jié)合有標(biāo)記數(shù)據(jù)和無(wú)標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，適用于標(biāo)記數(shù)據(jù)不足的情況。
弱監(jiān)督學(xué)習(xí)方法：
使用較少的標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，如使用圖像級(jí)標(biāo)簽代替像素級(jí)標(biāo)簽。
缺陷檢測(cè)圖像處理流程圖及圖像識(shí)別算法是一個(gè)多步驟的過(guò)程，涉及圖像預(yù)處理、分割、特征提取、分類、識(shí)別與定位、結(jié)果驗(yàn)證與優(yōu)化等多個(gè)環(huán)節(jié)。常用的技術(shù)包括傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法、深度學(xué)習(xí)方法、目標(biāo)檢測(cè)方法、半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法和弱監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。通過(guò)這些技術(shù)和方法，可以有效地識(shí)別和定位圖像中的缺陷。
