Halcon缺陷检测

1.检测圆的最大轮廓：

（1）滤波

（2）Canny边缘分割

（3）提取轮廓

（4）按要求筛选出线段和圆弧

（5）找出最长的圆弧轮廓

（6）拟合圆，连接轮廓

（7）求得半径和坐标

*平滑
median_image(Image,ImageMedian,'square', 5, 'mirrored')
*canny边缘
edges_sub_pix(Image,edges,'canny',1,20,40)
*第一次挑选出长的轮廓，有效滤除假边缘
select_shape_xld(edges,select_edges,'area','or',2000,9999999)
*将XLD轮廓分割为直线段、圆（圆弧)、椭圆弧。
segment_contours_xld (select_edges, ContoursSplit, 'lines_circles', 5, 4, 3)
*根据轮廓点面积挑选出长的圆形轮廓
select_shape_xld(ContoursSplit,select_edges2,'area','or',4000,999999)
*根据圆度挑选轮廓
select_shape_xld(select_edges2,select_edges3,'circularity','or',0,0.15)
count_obj (select_edges3, Number)
*连接轮廓
union_cocircular_contours_xld (select_edges3, CircleContours, rad(45), rad(0), rad(45), 300, 50, 50, 'true', 10)     
*利用连接的轮廓拟合圆
fit_circle_contour_xld (CircleContours, 'algebraic', -1, 0, 0, 3, 2, Row, Column, Radius, StartPhi, EndPhi, PointOrder)
*拟合圆的坐标、半径
gen_contour_polygon_xld (Contour, Row, Column)

如果拟合出来的圆有两段或者多段，可以去半径和坐标相对应的数组中的最大值或者平均值，如图

tuple_max(Row, roMax)
tuple_max(Column,coMax)
tuple_max(Radius,raMax)
*选取最大值矩阵
gen_circle_contour_xld(ContCircle,roMax,coMax,raMax, 0, 6.28318, 'positive', 1)
gen_circle(ContCircle,Row, Column, Radius)
reduce_domain(Image,ContCircle,ImageReduced)