视觉软件HALCON实际应用案例，网孔板的质量检测！

遇到的问题：电工教学设备或者工厂企业里网孔板用的比较多，网孔板加工出来的质量参差不齐，有的孔大了，有的孔小了，有的数量多了，有的数量少了。

解决办法：通过视觉软件HALCON算法+工业相机搞定。为了对网孔板孔洞加工质量进行检测，可以判断一个板上边所有的圆孔像素面积之和的方式来进行判定，给出一个允许误差，如果孔洞像素面积之和在范围内，判断OK ; 如果机器出了问题，那么加工出来的孔洞肯定是不够数量的，或者孔洞大小差异很大，孔洞像素面积之超出了允许的误差范围，那就判断NG。

案例效果：

程序代码：

read_image (Image, 'C:/Users/HQQ/Desktop/带孔洞的图形.png')

rgb1_to_gray (Image, GrayImage)

threshold (GrayImage, Regions, 134, 253)

area_holes (Regions, Area)

程序解析：首先我们读入相机采集到的图片，然后转换为灰度图，接下来是阈值分割，得到我们想要分析的部分，最后使用区域孔洞面积的计算，通过上边的代码就可以能够进行网孔板的质量检测了，最后我们比对一个标准样板的孔洞像素面积，给出误差允许范围，然后加上判断代码就轻松搞定。

还想学习更多HALCON应用知识吗？下面内容就让我们来学习HALCON的课程！

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课程简介

通过学习《HALCON视觉基础与编程入门》初级课程，大家对视觉系统的组成、实训平台的搭建、编程软件的基本使用、编程语法、图像处理的基础知识有了一定的了解，但仅仅掌握这些还是不够的！
我们需要更深入一步学习图像处理的原理及更多算子的使用，结合软件编程与大量案例硬件实操，把视觉技术学的更好。

本课程是一门介绍数字图像处理技术原理及算子编程案例的课程，针对视觉软件halcon的数据结构、图像运算、图形增强、图形分割、形态学图像处理、图像测量进行了教学，结合大量的案例程序解说、编程示范与课后思考题，帮助学习者掌握各项图像处理技术的原理、算子特点、算子选用及编程开发。

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所需基础

1. 有一定的计算机基础知识

2. 有一定的英语基础知识

3. 有一定的C语言基础知识

3. 已经学习HALCON视觉基础与编程入门初级视频

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适用人群 

1.计算机从业人员

2.代理商技术支持人员 

3.大专大学毕业生 

4.自动化/工业机器人相关专业师生 

5.电气设计、维护、维修人员 有志于从事视觉行业的朋友

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课程大纲 

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讲师简介

黄擎乾老师   

工业机器人与电气PLC高级工程师

14年项目经验积累，运用PLC与工业机器人完成上千种自动化设备设计，掌握C\VB\C#语言编程设计、视觉项目集成。编写多本教材在全国各培训机构、院校、企业大量使用。清华、浙大、贵州大学等国内上百所院校及国家职业技能鉴定中心负责给专业教学老师讲课及学术交流，培训了上千名学员走上了讲师与研发工程师岗位， 国内帮助多个公司打造了工业机器人与自动化培训基地。

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下面我们再来听听老师是怎么说的！

友情提示，建议在wifi下欣赏，留着流量学知识！

授课老师：黄擎乾

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如何学习

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