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Halcon缺陷检测实战：Blob分析与差分法结合的高效检测方案
本文深入探讨了Halcon在工业缺陷检测中的两种高效实战方案：Blob分析与差分法结合，以及模板匹配与差分法结合。文章通过具体案例，详细解析了如何利用Blob分析进行区域分割与特征筛选，并结合差分法比对标准品，从而精准定位表面凸起、凹陷、字符缺损等缺陷。方案核心在于通过算法组合提升检测的鲁棒性与准确性，为机器视觉工程师提供了清晰的实现路径与关键算子调优指南。
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Halcon灰度共生矩阵实战：从gen_cooc_matrix到缺陷检测的完整流程
本文详细介绍了Halcon灰度共生矩阵在工业视觉缺陷检测中的应用，从gen_cooc_matrix的基础参数配置到cooc_feature_matrix特征提取，再到实战案例中的参数优化与结果后处理。通过具体代码示例和实用技巧，帮助读者掌握如何利用灰度共生矩阵技术高效识别金属表面划痕、织物缺纱等缺陷，提升工业检测的准确性和效率。
weixin_29285605的博客
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Halcon缺陷检测——Blob分析特征
blob分析+定位+特征
案例1：检测破碎的小饼干
案例2：检测胶囊药粒
案例3：检查塑料网是否破损
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MechMaster
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HALCON联合C#检测表面缺陷——相机选型(三)
如果需要选择某个品牌的相机，我们第一件事就是到该品牌的官网上，了解该品牌相机系列的相同点和不同点。
我以海康品牌为例，打开海康机器人官网
在相机产品中，有好几个系列，其他品牌也是一样，不同的系列，主要有以下几点不同。
1.面阵相机：经济型，大面阵，USB接口，千兆网口等
2.线扫相机
3.嵌入式相机
4.特殊相机，例如红外相机
例如
CH系列工业面阵相机，是属于高端型，高分辨率面阵相机，覆盖500万-6.04亿像素，同时满足高分辨率、高帧率需求。具备风扇或TEC制冷型号，满足不同应用环.
奔跑的郑的博客
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halcon应用范围-表面检测1一塑料制品表面缺陷检测
例程：detect_indent_fft.hdev
说明：这个程序展示了如何利用快速傅里叶变换（FFT）对塑料制品的表面进行目标（缺陷）的检测，大致分为三步：
首先，我们用高斯滤波器构造一个合适的滤波器（将原图通过高斯滤波器滤波）；
然后，将原图和构造的滤波器进行快速傅里叶变换；
最后，利用形态学算子将缺陷表示在滤波后的图片上（在缺陷上画圈）。
算法讲解：在实际的表面缺陷检测系统中，针对的检测表...
weixin_41952234的博客
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Halcon表面划伤检测实例
Halcon表面划伤检测实例，机器视觉图像处理检验塑料表面划伤。
halcon边缘缺陷检测
阈值分割+形态学处理，将包含边缘部分图像进行抠图
然后使用canny滤波器进行边缘检测
详细见:http://www.skcircle.com/?id=1276
图像分析，使用Halcon进行缺陷检测
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。
Halcon语句的分类：
绿色：注释
...
认知 行动 坚持
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7系列ZYNQ硬件调试：Vitis无法识别ARM DAP的排查与解决
本文详细分析了Xilinx 7系列ZYNQ芯片在Vitis开发环境中无法识别ARM DAP的常见问题及解决方案。从硬件设计检查（电源系统、时钟电路）、JTAG连接诊断到软件环境排查，提供了全面的调试指南。特别针对ARM DAP初始化失败的情况，给出了实用的排查步骤和预防措施，帮助开发者快速定位和解决类似问题。
weixin_33737134的博客
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图像处理笔记（十二）
今天暂停看书本上的内容，看一个例程detect_indent_fft
先小结一下最近遇到的一些困难：
书本理论性太强，有应用但是一点代码示例都没有，读不下去，很多算法无从下手；
更希望能够找到在halcon中提供的算子去替代书上的那些算法，但是不容易找到；
网络上关于halcon的资料太少，很多算子的详细用法看帮助文档最合适，网上几乎找不到更多的说明。
在慕课上找了武汉理工大学数字图像处理课程听...
weixin_30564785的博客
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信号系统核心概念：卷积、傅里叶变换与抽样定理的工程实践指南
信号与系统是理解现代电子、通信与数字处理技术的基石。其核心在于通过数学工具对物理世界进行建模与分析，其中卷积运算揭示了线性时不变系统对任意输入的响应可分解为冲激响应的叠加，这一原理极大提升了系统测试与分析的效率。而傅里叶变换则提供了从时域到频域的映射，将复杂的时域卷积运算转化为频域的简单乘法，是实现频谱分析、滤波设计的关键。抽样定理则架起了模拟与数字世界的桥梁，明确了无失真数字化的条件。这些基础理论共同构成了滤波器设计、音频处理、图像分析及通信系统等广泛工程应用的技术支柱。本文聚焦于卷积与傅里叶变换，结合冲
weixin_30788619的博客
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opencv+nvcodec实现视频硬解码
最近遇到一个新项目，AI推理在上，为了方便和节省成本的考虑决定研究下模块。根据官网的说法显卡具有独立的和模块，所以理论上和是独立互不干涉的。以前的项目都只是把显卡当成推理工具，没有将它的功能利用起来，本身也是一种浪费。事实真的有这么丝滑吗？看到这里，如果你真的觉得是白叫的那就真的是了，事实究竟如何，请听我娓娓道来。NVCODEC全称是 NVIDIA VIDEO CODEC，是NVIDIA为绝大多数显卡配置的硬件编解码单元。不一定是所有显卡都有，一般来讲越新的显卡硬件编解码就越强，支持的格式也就越新。
jiexijihe945的博客
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halcon培训-快速傅里叶变换（FFT）对塑料制品-@龙熙视觉
halcon培训-快速傅里叶变换（FFT）对塑料制品-@龙熙视觉
This program demonstrates how to detect small texture
defects on the surface of plastic items by using the fast
fourier transform (FFT).
First, we construct a suitab...
weixin_45247360的博客
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PostgreSQL向量数据插件--pgvector安装（附PostgreSQL安装）
本文为本人在安装pgvector中踩过的坑，已找到解决方法，现向大家分享。
m0_62627802的博客
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Halcon学习之缺陷检测-凸点检测
思路：读取图片--》图片转化为灰度---》快速傅里叶变换把图像转到频域---》频域滤波器进行卷积---》快速傅里叶反变换---》用一个矩形掩膜计算像素点的灰度范围---》求图片灰度值的最大和最小值和变换范围---》利用全局阈值对图像进行分割---》连通区域---》根据面积筛选区域---》合并区域---》使用圆形元素对区域进行闭运算---》连通区域---》根据面积筛选区域---》计算区域的面积以及中心位置---》显示结果
例程：detect_indent_fft.hdev
说明：这个程序展示了如何利用快速
qq_35275007的博客
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基于STM32F103C8T6的红外循迹避障小车
编程思路：控制核心板IO口的电平（即电机驱动模块的AIN1，AIN2，BIN1，BIN2）从而控制AO1、AO2、BO1、BO2的电平高低，进而控制电机使其正转、反转、不转。由于单纯地拉高拉低电平只能让电机在转与不转的状态切换，故决定利用TIM4的两个通道分别产生两路PWM信号来控制电机速度，四个电机两个一组，同一侧的两个连接在同一个PWM上。(#include "dianji.h"文件中同时写了对循迹模块引脚的初始化)
weixin_48743503的博客
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GEE 案例：利用多源遥感数据计算RUSLE（Revised Universal Soil Loss Equation）土壤侵蚀
该数据集提供了全球范围内以250至500米的空间分辨率获取的多光谱图像数据，用于监测地表覆盖和变化。RUSLE模型的基本原理是通过考虑土壤侵蚀的主要驱动因素，来估计土壤侵蚀的速率。该数据集提供了全球范围内以10至60米的空间分辨率获取的多光谱图像数据，用于监测地表覆盖和变化。它对农业和土地资源管理者提供了一种评估和预测土壤侵蚀风险的工具，以制定适当的土壤保护措施和决策。2. soil（土壤）是来自OpenLandMap的土壤纹理分类数据，使用了USDA（美国农业部）土壤纹理分类系统。
此星光明博客
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halcon之缺陷检测2
本文摘要： 光度立体法检测：通过多光源图像重建物体表面三维信息，用于检测瓶装标签的凸起和褶皱，需远心镜头和朗伯反射表面。 电路板焊点检测：多角度光源成像结合阈值分割和区域分析，识别焊接缺陷（缺焊、虚焊）。 鱼生规格检测：测量鱼片的长度和宽度，筛选超差或数量异常产品，结合仿射变换和极值分析实现动态评估。 塑料薄膜缺陷检测：傅里叶变换与带通滤波分离背景噪声，突出微小压痕或划痕。 药丸泡罩检测：通过仿射变换配准标准区域，利用面积和灰度阈值判断药丸缺失或异常。 各案例均基于Halcon实现，涵盖工业检测中的形态、尺
lingxiao16888的博客
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YOLOv8-COCO指标转换
本文介绍了将YOLO格式数据集转换为COCO格式并评估模型性能的完整流程。首先需将YOLO格式的标注数据转换为COCO格式，通过修改classes、image_path等参数适配不同数据集。然后使用YOLO模型对验证集进行预测并保存结果为JSON格式。最后通过比较预测结果和转换后的COCO标注文件，使用COCO官方评估指标和TIDE工具进行性能分析，生成包含AP、AR等指标的报告及错误分析图表。整个过程实现了从数据准备到模型评估的完整闭环，为计算机视觉任务提供标准化的性能评估方案。
FJN110的博客
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《HALCON工业视觉项目案例 3：利用 FFT 与高斯滤波的表面缺陷检测方案》
本文提出了一种基于频域增强的塑料表面缺陷检测方法。针对塑料制品表面纹理复杂、微小缺陷难以检测的问题，通过快速傅里叶变换将图像转换到频域，构建高斯带通滤波器抑制背景纹理并增强缺陷响应。该方法包含图像读取、FFT优化、频域滤波、缺陷提取等步骤，利用动态阈值分割和形态学处理有效识别微小缺陷。实验表明，该方法能稳定检测塑料表面的划伤、凹陷等缺陷，克服了传统空间域方法误检率高的问题。通过参数调整可适应不同材质和分辨率的检测需求，为工业质检提供了一种高效解决方案。
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AMD SDP CSDN 系列文章设计
摘要 本文档规划了7篇AMD SDP协议解析系列文章的技术博客设计方案。基于《Scalable Data Port (SDP) Specification》1.5.0版本（122页），面向SoC/NoC领域的RTL设计与验证工程师，构建从基础概念到验证实现的知识体系。 系列文章严格遵循协议规范边界，采用五类证据标签区分内容来源（规范原文、勘误、验证推导等），禁止补充未定义的实现细节。包含端口控制、事务传输、一致性协议等核心内容，最终落实到验证平台设计与覆盖率模型。 每篇文章采用统一模板：明确规范依据、问题导
元直的博客
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ssm框架搭建
这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
Halcon学习笔记之缺陷检测（二）
例程：detect_indent_fft.hdev
说明：这个程序展示了如何利用快速傅里叶变换（FFT）对塑料制品的表面进行目标（缺陷）的检测，大致分为三步：
首先，我们用高斯滤波器构造一个合适的滤波器（将原图通过高斯滤波器滤波）；
然后，将原图和构造的滤波器进行快速傅里叶变换；
最后，利用形态学算子将缺陷表示在滤波后的图片上（在缺陷上画圈）。
注：代码中绿色部分为个人理解...
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VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
Halcon表面划伤检测实例：提升产品质量的利器
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项目介绍
在现代工业生产中，产品质量控制是确保产品竞争力的关键环节。特别是在塑料制品的生产过程中，表面划伤的检测尤为重要。为了帮助机器视觉工程师、质量控制工程师以及工业自动化领域的研究人员和开发者更好地进行塑料表面划伤检测，我们推出了“Halcon表面划伤检测实例”项目。该项目提供了...
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jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
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STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
halcon表面检测3——如何使用快速傅立叶变换（FFT）检测塑料物品表面的细小纹理缺陷（detect_indent_fft）
首先，我们使用高斯滤波器构造一个合适的滤波器。
然后，通过使用快速傅立叶变换对图像和滤波器进行卷积。
最后，使用形态学算子在滤波后的图像中检测出缺陷。
* 初始化
dev_update_off ()
dev_close_window ()
read_image (Image, 'plastics/plastics_01')
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHa
weixin_45590420的博客
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx一般机器视觉系统：相机、镜头、光源、运动系统。 视觉工业检测大体分为工件尺寸测量与定位，...
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实战篇：Halcon直方图均衡化在工业缺陷检测中的精准应用
本文深入探讨了Halcon直方图均衡化在工业缺陷检测中的精准应用。通过分析图像直方图特征，结合`equ_histo_image`和`gray_histo`等关键算子，有效提升低对比度缺陷的检测精度。文章提供了实战技巧、参数优化指南及常见误区，帮助工程师在金属划痕、塑料气泡等工业场景中实现高效检测。
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