halcon視覺缺陷檢測常用的6鐘方法。

一、缺陷檢測綜述

缺陷檢測是視覺需求中難度最大一類需求，主要是其穩(wěn)定性和精度的保證。首先常見缺陷：凹凸、污點瑕疵、劃痕、裂縫、探傷等。常用的手法有六大金剛（在halcon中的ocv和印刷檢測是針對印刷行業(yè)的檢測，有對應算子封裝）：

1.blob+特征

2.blob+差分+特征

3.光度立體

4.特征訓練

5.測量擬合

6.頻域+空間結合

二、頻域+空間結合法

1、頻域結合空間，其實頻域就是用波動觀點看世界，看問題角度變了，光經過鏡頭其實發(fā)生的是傅立葉變換，此思想在傅立葉光學上有所闡述，就像光經棱鏡分光，而光進入計算機內部，進行了采樣和量化，然后我們用函數f(x,y)來表示這些數據描述。圖像處理應用傅里葉變換就是將空間域（圖像本身）轉換至頻率域。傅里葉變換可以將一個信號函數，分解一個一個三角函數的線性組合。由于任何周期函數都可以由多個正弦函數構成，那么按照這個思想，圖像由f(x,y)來表示，那么這時你就可以拆成多個正弦函數構成，這樣每個正弦函數都有一個自己的頻率。

2、頻率特征是圖像的灰度變化特征，低頻特征是灰度變化不明顯，例如圖像整體輪廓，高頻特征是圖像灰度變化劇烈，如圖像邊緣和噪聲。一個重要的經驗結論：低頻代表圖像整體輪廓，高頻代表了圖像噪聲，中頻代表圖像邊緣、紋理等細節(jié)。

3、什么時候使用傅里葉變換進行頻域分析？

1）具有一定紋理特征的圖像，紋理可以理解為條紋，如布匹、木板、紙張等材質容易出現。?

2）需要提取對比度低或者信噪比低的特征。?

3）圖像尺寸較大或者需要與大尺寸濾波器進行計算，此時轉換至頻域計算，具有速度優(yōu)勢。因為空間域濾波為卷積過程（加權求和），頻域計算直接相乘。

三、光度立體法

在工業(yè)領域，表面檢測是一個非常廣泛的應用領域。在halcon中，使用增強的光度立體視覺方法，三維表面檢測被加強。利用陰影可方便快速的檢測物體表面的缺口或凹痕。 使用光度立體視覺方法可在復雜圖像中輕松找到表面缺陷 。

四面打光，合成圖像，求取梯度圖型，然后halcon里的光度立體法也是這方面的應用，關鍵的算子就是photometric_stereo。

潛在問題：

1.看官方例子貌似都是條形組合光源打光，用光度立體法檢測，一定要把缺陷打出來才行嗎？

2.一定要取4張圖片嗎？

3.photometric_stereo (Images, HeightField, Gradient, Albedo, Slants, Tilts, ResultType, 'poisson', [], [])該算子的配置有什么講究嗎？

舉例：檢測-光度立體法檢測藥片包裝背面的缺陷

官方例子：皮革檢測，inspect_leather_photometric_stereo.hdev