HALCONマシンビジョンの傷欠陥検出 - ビジョンスーパーマン

みなさん、こんにちはは、直接乾燥品で、欠陥検出は、主にその安定性と正確性を確保するために、クラスの需要が最も難しいの視覚的なニーズです。まず、一般的な欠陥の：ように、バンプ、シミ欠陥、傷、割れ、テストと。一般的な方法は、6アダマンチル（OCVと検出印刷HALCONは、印刷業界のために検出され、対応するオペレータパッケージがある）を有する：1.blob +請求差動2.blob + 3 +請求照度差ステレオトレーニング特徴4. 5。 6.結合空間周波数領域を測定+フィッティング。       ここでは、実際のプロジェクトマップに友人のグループで、治療を行う、治療はそれ自体が目的ではない、と私たちはメインアイデアと技術の統合の理念を共有し、私はあなたが私たちを助けることができると思います。私たちは、視覚的な剣士のように、私たちは、一人が心、剣、それは、手に剣である、の状態を達成することができます剣を行う必要があります。しかし、あなたのための基本的なスキルの蓄積が必要である、基本的なスキルの蓄積が要素と元素組成との関係で、最終的にナレッジワークのすべての要素は、任意のシステムは、両方の生涯学習で構成され、私たちは、続いて、目的物質の理解を反応させたということです私の例として、この欠陥に、ここでは6一つの方法とし、周波数ドメイン空間、実際には、ビューの問題点を見て、ビューの周波数領域のボラティリティ・ポイントで世界を見ることで変更された、光がレンズを通過し、実際に起こっているされてフーリエ変換、フーリエの思想光がプリズム状であり、コンピュータの内部、サンプリング及び量子化への光、そして、我々は関数f（x、y）を使用して説明されるデータを表すように、これらのアイデアは、数千の前任者である、光学的に記載しています残すために、我々は彼らに感謝したい、そして将来の世代は、消化するために、新しい革新的なアイデアを実現するために必要な、生産力の発展を促進することができます。この目的材料技術と人間は貴重な価格を持っています。だから、より多くの私にとって重要とビジョンにアイデアやシェアを共有し、我々はまた、ルーチンを考えての視覚的な学習方法を持っています。古代には役に立たない、唯一の最も効果的なルーチンを記憶するので。任意の周期関数が正弦関数の複数で構成することができるので、この考え方によれば、画像をf（x、y）で表され、それぞれが有するように、あなたは、次に、正弦波の構成を複数の正弦関数を分割することができ独自の周波数は、その後、あなたは、思考プロセスのイメージが変更されたこのイメージを知るようになり、一時的に適合させることができる私の友人の多くは、しかし、実際には、これは正常です、それを理解するための客観的現実で始まる、最初の抽象的な数学記号が表示されませんまた、ある良い点、そこのボラティリティの光の粒子であり、我々はすべてを知っている、とのボラティリティは、周波数領域で反射されるグレー値の粒子が、この中に反映されている私たちは、実際に、見て、だけでなく、このように使用しています、波は、人の筋肉は常に変動しており、これは、量子物理学と一致しています。さて、このアイデアのコードに加えて解析以下、我々はあなたがアナロジーに達するのを助けることができるように願っています。  * 1画像コレクション read_image（Image66、 'C：/Users/Administrator/Desktop/66.png'）  rgb1_to_gray（Image66、GrayImage） 事前に開かれた* 2コントラスト（ここでは、周波数ドメイン、周波数ドメイン空間領域の一般的な作業は3 fft_iamge、rft_generic、fft_generic持ちに  fft_generic（GrayImage、ImageFFT、 'to_freq'、-1、 'SQRT'、 'dc_center'を）、 '複雑な' このため、一般的に、周波数領域で使用すると、それは、フィルタリングと呼ばれたいバンドを選択することで、このアプローチはHALCON 3を持っている*注、その後、塗装、直接手* paint_region、フィルタが関与して、次に濾過し、初心者のための困難なビットは、一般的なフィルタを習得します。第三はpower_real、そのブロブ解像度を呼び出すことです。本明細書において使用される直接手動paint_regionとして、対応するバンドを選択します  gen_rectangle1（ROI_0、350.855、3.85433、473.273、1101.15） paint_region（ROI_0、ImageFFT、ImageResult、0、「塗りつぶし」）  *一貫性の唯物弁証法の法則であるバックスペースに行ってきました注、周波数と空間が同様に重要なポジションですが、アプローチの角度と同じではありません、 fft_generic（ImageResult、ImageFFT1、「from_freq」,. 1、「SQRT」、「dc_center」、「バイト」）  *次のステップのみブロブを抽出することで、この方法は、状況に応じて変更勿論であってもよく、たとえば、トラップ技術の方法ができ、次いでselect_gray、フィルタに対応する領域毎に前記階調値を呼び出していますが、共起行列を使用することができ （ImageFFT1、ImageEmphasize、7、7、1）強調  閾値（ImageEmphasize、地域、44、101）dilation_circle（地域、RegionDilation、3.5）  接続（RegionDilation、ConnectedRegions）select_shape（ConnectedRegions、SelectedRegions、 '領域'、 'と'を、 78.88、190.87）  这里就是显示而已 dev_display (Image66)  dev_display (SelectedRegions)  以上代码虽然简单，关键是思想，频域是表现图中灰度变化情况的，经过频域移动后，中间是低频，往外高频，空间的变化在频域中是有体现的，频域中每一个像素点代表的是频率，它和空间上的变化是有关系的。平移性，对称性、周期性，共轭性。同时欢迎大家下载halcon机器视觉开源视频http://pan.baidu.com/share/link?shareid=3266393619&uk=2369503810，一起交流，  同时网上在线开源链接为：http://baidu.iqiyi.com/watch/3627641083765029756.html?page=videoMultiNeed，同时有相关超人开源免费halcon视觉视频。