摘要

本篇來用OpenCV實現(xiàn)Halcon中一個簡單的PCB印刷缺陷檢測實例。Halcon中對應(yīng)的例子為pcb_inspection.hdev。并自定義一個正八邊形結(jié)構(gòu)元素進行開運算，閉運算，然后做差將缺陷標記顯示。

原圖如下：

Halcon代碼比較簡單，這里也貼出來，短短13行：

read_image (Image, 'pcb')

dev_close_window ()

get_image_size (Image, Width, Height)

dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)

dev_display (Image)

* detect defects ...

gray_opening_shape (Image, ImageOpening, 7, 7, 'octagon')

gray_closing_shape (Image, ImageClosing, 7, 7, 'octagon')

dyn_threshold (ImageOpening, ImageClosing, RegionDynThresh, 75, 'not_equal')

dev_display (Image)

dev_set_color ('red')

dev_set_draw ('margin')

dev_display (RegionDynThresh)

opencv實現(xiàn)：

 （一）自定義正八邊形結(jié)構(gòu)元素

    Mat gray,src_open,src_close,dst;

    Mat src = imread("D:/opencv練習(xí)圖片/pcb缺陷檢測.png");

    imshow("原圖", src);

    cvtColor(src, gray, COLOR_RGB2GRAY);

    Mat kernel = Mat::ones(Size(7, 7), CV_8UC1);

    kernel.at(0, 0) = 0;

    kernel.at(0, 1) = 0;

    kernel.at(0, 5) = 0;

    kernel.at(0, 6) = 0;

    kernel.at(1, 0) = 0;

    kernel.at(1, 6) = 0;

    kernel.at(5, 0) = 0;

    kernel.at(5, 6) = 0;

    kernel.at(6, 0) = 0;

    kernel.at(6, 1) = 0;

    kernel.at(6, 5) = 0;

    kernel.at(6, 6) = 0;

    cout << kernel << endl;

 這里對矩陣的分別賦值，其實有一個填充函數(shù)fillPloy（）（只需輸入頂點坐標即可）

 （二）對圖像開運算，閉運算，做差

    morphologyEx(gray, src_open, MORPH_OPEN, kernel);

    imshow("開運算", src_open);

    morphologyEx(gray, src_close, MORPH_CLOSE, kernel);

    imshow("閉運算", src_close);

    absdiff(src_open, src_close, dst);

    imshow("做差", dst);

 開運算：                                                                                                                                   

 閉運算：

 二者做差：

 可以看到，白色的點就是缺陷的位置。

 （三）二值化，尋找輪廓，顯示

    threshold(dst, dst, 80, 255, THRESH_BINARY);

    vector<vector>contours;

    findContours(dst, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE, Point());

    drawContours(src, contours, -1, Scalar(0, 0, 255), 2, 8);

    imshow("顯示缺陷", src);