一.项目场景：
提取表面划痕缺陷
; 二.解决方案：
1.先对原始图像做中值滤波处理：
2.局部阈值处理
3.blob分析提取特征
三.halcon代码
read_image (Image, 'scratchSrc')
mean_image (Image, ImageMean, 7, 7)
dyn_threshold (Image, ImageMean, DarkPixels, 5, 'dark')
connection (DarkPixels, ConnectedRegions)
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 10, 1000)
union1 (SelectedRegions, RegionUnion)
dilation_circle (RegionUnion, RegionDilation, 3.5)
skeleton (RegionDilation, Skeleton)
connection (Skeleton, Errors)
select_shape (Errors, Scratches, 'area', 'and', 50, 10000)
select_shape (Errors, Dots, 'area', 'and', 1, 50)
四.核心算法解析
dyn_threshold (OrigImage, ThresholdImage, RegionDynThresh, Offset, LightDark）
算法功能：使用局部阈值分割图像。
OrigImage：原始输入图像
ThresholdImage：平滑处理之后的输入图像
RegionDynThresh：结果输出图像
Offset: 相对于ThresholdImage图像每个像素值的偏移量
LightDark：选择项，提取亮、暗或类似区域?
默认值:”light”提供的选项: ‘dark’， ‘equal’， ‘light’， ‘not_equal’
分析原图可知，图中的划痕和背景区分度非常小，完全无法找到合适的全局阈值将划痕与背景分割。故局部阈值分割算法才是此解决方案 的关键。
其原理如下：
从输入图像中选择像素满足阈值条件的区域，令g{o} = g{OrigImage}， g{t} = g{ThresholdImage}。那么LightDark= ‘dark’的条件是:
g{o}
Original: https://blog.csdn.net/weixin_44901043/article/details/119995083
Author: liu_jie_bin
Title: 缺陷检测——Halcon表面划痕检测
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