* 这个例子检查瓶口缺陷，
* 首先找到瓶口，找瓶口的方法就通过自动阈值，然后进行圆拟合
*边缘检测，找到边缘之后缩小圆，找到瓶口这一个圆带状图像
*把圆带拉抻变换成长方形，这样其实是为了使用平均值滤波，把窗口的设置为【500，3】大小，这样就可以把垂直方向的差异提取出来
*然后再通过dyn_threshold找出差异位置，计算连通域，然后再找出连通域高度大于9的，如果有，就认为包含缺陷，如果没有
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2024-06-13 16:41:59
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# 实现halcon瓶口缺陷检测深度学习教程
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何使用halcon实现瓶口缺陷的深度学习。这篇教程将帮助你快速入门并掌握相关技能。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据收集与准备 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 构建深度学习模型 |
| 4
原创
2024-07-02 05:52:35
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一、傅里叶图像简介 频率特征是图像的灰度变化特征，低频特征是灰度变化不明显，例如图像整体轮廓，高频特征是图像灰度变化剧烈，如图像边缘和噪声。低频代表图像整体轮廓，高频代表了图像噪声，中频代表图像边缘、纹理等细节。1、具有一定纹理特征的图像，纹理可以理解为条纹，如布匹、木板、纸张等材质容易出现。 2、需要提取对比度低或者信噪比低的特征。 3、图像尺寸较大或者需
引言机器视觉中缺陷检测分为一下几种：blob分析+特征模板匹配（定位）+差分光度立体：halcon——缺陷检测常用方法总结（光度立体） - 唯有自己强大 -特征训练测量拟合频域+空间域结合：halcon——缺陷检测常用方法总结（频域空间域结合） - 唯有自己强大 -深度学习本篇主要总结一下缺陷检测中的定位+差分的方法。即用形状匹配，局部变形匹配去定位然后用差异模型去检测缺陷。模板匹配（定位）+差分
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2024-05-06 07:48:33
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第六章-缺陷检测关于缺陷检测回顾工业视觉的任务常见的缺陷与对应算法常见的缺陷有:对象轮廓凸凹不平
非曲面轮廓的: 凸点斜光打亮,凹点垂直光打暗曲面轮廓的:对象内部污点、内部凸凹点、瑕疵点、空洞和破损等对象表面划痕
打光,采用低角度环形光 & 同轴光总结:检测缺陷的几个方法如下打光,光的角度光源选型,如波长图像处理算法:
blob分析+特征检测blob分析+特征检测+差分频
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2024-04-13 12:21:55
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1.缺陷分类： 边缘凹凸、毛刺 内部污点、内部凹凸、特定空洞、破损 划痕（一般用低角度环形光和同轴光源） 凸点一般用带角度的光源斜着打，背景打亮，凸点打暗。 凹点一般用平行光从上往下打，背景打亮，凹点打暗。2.缺陷处理的方式： Blob+区域特征：cheak_blister.hdev(检测胶囊缺失和错误) Blob+区域特征+差分：fin.hdev(边缘凸起的检测) 频域+
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2023-12-03 11:55:41
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本程序演示了使用光度立体技术对皮革样品的检查。 *输入4张皮革样本的图片，光线来自不同的方向。初始化 dev_update_off () dev_close_window () dev_open_window (0, 0, 640, 480, ‘black’, WindowHandle) *打开窗口 set_display_font (WindowHandle, 14, ‘mono’, ‘true
目录前言一、准备1、准备缺陷检测所需图片1.1、images文件夹：3种类型图片1.2、divisionImages文件夹：3种类型图片（用于分割背景）二、编写代码1、设置输入输出路径2、设置参数3、处理图片、拆分4、预处理数据集5、测试三、下载地址 前言最近学习深度学习时的一些总结和看法，参照深度学习的自带案例（segment_pill_deep_learning_1_preprocess.h
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2024-07-22 11:14:14
116阅读
In the reference manual，operator signatures are visualized in the following way: operator ( iconic input : iconic output : control input : control output ) 在HALCON所有算子中，变量皆是如上格式，即：图像输入：图像输出：控制输
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2023-12-18 14:44:57
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1.首先简单介绍一下Halcon开发： HALCON是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包，拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境。它节约了产品成本，缩短了软件开发周期——HALCON灵活的架构便于机器视觉，医学图像和图像分析应用的快速开发。在欧洲以及日本的工业界已经是公认具有最佳效能的Machine Vision软件。Halco
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2024-06-28 15:39:36
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前言上几篇文章分别对比了Halcon深度学习分类模型的框架，例子的详细分析，以及在Mnist上的应用等。想必大家已经对Halcon深度学习的分类原理基本掌握，是不是有点兴奋？是不是想要在工业缺陷检测上小试牛刀？作为一名视觉工程师，当然按捺不住内心的激动，想要应用在平时传统算法检测需要费九牛二虎之力的产品检测上。那么接下来将会详细介绍Halcon 深度学习分类之工业缺陷检测流程。 说明：产品原图不方
摘要缺陷检测是视觉需求中难度最大一类需求，主要是其稳定性和精度的保证。首先常见缺陷：凹凸、污点瑕疵、划痕、裂缝、探伤等。 缺陷检测算法不同于尺寸、二维码、OCR等算法。后者应用场景比较单一，基本都是套用一些成熟的算子，所以门槛较低，比较容易做成标准化的工具。而缺陷检测极具行业特点，不同行业的缺陷算法迥然不同。随着缺陷检测要求的提高，机器学习和深度学习也成了缺陷领域一个不可或缺的技术难点。
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2024-08-04 10:31:47
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目录前言一、准备1、选取深度学习的分类模型2、获取模型中所使用图像的参数要求3、准备分类所需图片二、编写代码1、设置窗体2、将图片打上标签3、将图片处理为分类模型所需要的图片4、将图片的数据集进行拆分5、设置分类模型所需的参数和环境后，重新生成一个新的分类模型6、训练7、验证8、测试三、本地函数四、下载地址 前言最近学习深度学习时的一些总结和看法，参照深度学习的自带案例（classify_fru
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2023-11-14 12:47:57
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文章目录前言一、数据集的准备1.标注工具的安装2.数据集的准备3.标注数据4.解释xml文件的内容二、数据转换1.解析XML文件2.转换得到hdev文件1.变量定义2.读取种类3.解析trainList.txt4.生成字典三、模型训练1.参数定义2.创建目标检测模型3.数据预处理4.显示标注文件5.模型训练1.学习率设置2.初始化训练模型3.模型训练四、模型评估1.初始化模型2.创建模型及训练模
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2023-12-01 10:12:07
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重磅干货，第一时间送达前言缺陷检测是工业上非常重要的一个应用，由于缺陷多种多样，传统的机器视觉算法很难做到对缺陷特征完整的建模和迁移，复用性不大，要求区分工况，这会浪费大量的人力成本。深度学习在特征提取和定位上取得了非常好的效果，越来越多的学者和工程人员开始将深度学习算法引入到缺陷检测领域中，下面将会介绍几种深度学习算法在缺陷检测领域中的应用。1、A fast and robust convolu
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2023-10-19 11:08:44
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引言机器视觉中缺陷检测分为一下几种：blob分析+特征模板匹配（定位）+差分光度立体特征训练测量拟合
频域+空间域结合：深度学习本篇博文主要是对缺陷图像的纹理特征训练进行详细分析。特征训练在纹理中找瑕疵。基于高斯混合模型（GMM）分类器的纹理检查模型，适用于图像金字塔，可以分析纹理的多个频率范围。要求：训练样本必须完美无瑕疵。整体步骤：创建模型create_texture_inspection_m
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2023-12-28 17:06:52
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Halcon提供了预训练网络。这些网络在使用前已经经过丰富的图像库训练过，在此基础上训练出的网络对于图像分类任务表现更好。接下来分别介绍Halcon提供的预训练网络。pretrained_dl_classifier_compact.hdl模型网络的优点是节省内存以及运行效率高。 模型支持‘real’图像类型。如果想知道网络模型各参数值，可以使用算子get_dl_classifier_param获取
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2023-12-21 09:58:24
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1、set_dl_model_param(DLModelHandle, 'gpu', GpuId)
GpuId=0 选中第一块显卡做深度学习训练。
GpuId=1 选中第二块显卡做深度学习训练。
类推查询可用多显卡信息
query_available_compute_devices(DeviceIdentifier) //一块显卡输出[0]，两块是[0,1]，依次类推get_compute
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2023-06-29 15:53:06
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最近想学习一下机器视觉 用到的库是Halcon 自己到网上找halcon的教程不是收费的 就是随便搞搞的 没有能系统去学习的知识体系 而且大多博主可能就一篇教程 对于新手来说 简直是致命的 出现了有人想学 没人牵头的状况 为了让大家了解如何去使用halcon 我准备探索之后出一套halcon系列的教程 如果你也在学halcon 可以点个收藏 一起学习 首先halcon软件打开后是这个样子的 可以看
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2023-07-12 16:00:14
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HALCON 20.11：深度学习笔记(2)HALCON 20.11.0.0中，实现了深度学习方法。由于上面提到的DL方法在它们的作用和它们如何需要数据方面各不相同，所以您需要知道哪种方法最适合您的特定任务。一旦清楚了这一点，您就需要收集适当数量的数据，也就是图像和方法所需的信息。然后，所有这些DL方法都有一个通用工作流：1. 准备网络和数据（Prepare the Network and the
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2023-12-13 02:35:23
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