摸鱼时偶然注意到halcon短短三行代码就能实现pcd板线路断路，短路检测，挑战用Vision pro复刻该项目
一.算法原理
参考halcon实现原理（效果图在最下方）：
1.对图像进行灰度开运算和灰度闭运算，使用7x7的八角形结构元素。
2.使用动态阈值（dyn_threshold）将开运算和闭运算的结果进行比较，以分割出电路断线区域。
3.用红色显示检测到的断线区域。
*halcon *灰度开运算 gray_opening_shape (Image, ImageOpening, 7, 7, 'octagon') *灰度闭运算 gray_closing_shape (Image, ImageClosing, 7, 7, 'octagon') *局部阈值分割电路断线 dyn_threshold (ImageOpening, ImageClosing, RegionDynThresh, 75, 'not_equal') *dev_display (RegionDynThresh)总结原理就是正常线路在形态学处理前后变化不大，而有缺陷的线路会产生显著差异，接下来用vp挑战。
二.工具配置
主要工具选择如下：
1.用PixelMapTool预处理图像（加强黑白分明）简单处理
2.单图像处理只用了灰度形态调整5x5(测试效果比较好）
3.用CogIPTwoImageSubtractTool计算两个图像的差异，然后对差异图像进行阈值处理。（溢位模式选择绝对值）
4.利用斑点分析工具对差异图像进行阈值分割，输入合适阈值和面积卡控，输出阈值分割后的二值图像
三.多矩形标记代码
代码逻辑结构说明:简简单单的多矩形框显示代码
1. 初始化数据存储结构
private List<CogRectangleAffine> blobRects = new List<CogRectangleAffine>();
创建了一个CogRectangleAffine类型的列表blobRects，用于存储每个检测到的缺陷区域的矩形标注信息。
2.遍历每个Blob检测结果，为每个检测到的斑点创建一个固定的20×20像素的红色矩形标注。矩形中心定位在斑点的质心位置（CenterOfMassX,CenterOfMassY）。所有创建的矩形都存储在blobRects列表中，用于后续的显示处理。
3.将之前生成的矩形标注添加到指定工具（CogPixelMapTool1）的输入图像显示中
完整代码：
#region namespace imports using System; using System.Collections; using System.Drawing; using System.IO; using System.Windows.Forms; using Cognex.VisionPro; using Cognex.VisionPro.ToolBlock; using Cognex.VisionPro3D; using Cognex.VisionPro.PixelMap; using Cognex.VisionPro.ImageProcessing; using Cognex.VisionPro.Blob; using System.Collections.Generic; #endregion public class CogToolBlockAdvancedScript : CogToolBlockAdvancedScriptBase { #region Private Member Variables private Cognex.VisionPro.ToolBlock.CogToolBlock mToolBlock; private List<CogRectangleAffine> blobRects = new List<CogRectangleAffine>(); #endregion /// <summary> /// Called when the parent tool is run. /// Add code here to customize or replace the normal run behavior. /// </summary> /// <param name="message">Sets the Message in the tool's RunStatus.</param> /// <param name="result">Sets the Result in the tool's RunStatus</param> /// <returns>True if the tool should run normally, /// False if GroupRun customizes run behavior</returns> public override bool GroupRun(ref string message, ref CogToolResultConstants result) { // 运行每个工具 foreach(ICogTool tool in mToolBlock.Tools) mToolBlock.RunTool(tool, ref message, ref result); var blobTool = mToolBlock.Tools["CogBlobTool1"] as CogBlobTool; if (blobTool != null && blobTool.Results != null) { var blobs = blobTool.Results.GetBlobs(); // 清空之前的矩形列表 blobRects.Clear(); for (int i = 0; i < blobs.Count; i++) { var blobResult = blobs[i]; // 创建矩形 CogRectangleAffine rect = new CogRectangleAffine(); rect.Color = CogColorConstants.Red; rect.LineWidthInScreenPixels = 2; rect.CenterX = blobResult.CenterOfMassX; rect.CenterY = blobResult.CenterOfMassY; rect.SideXLength = 20; rect.SideYLength = 20; rect.Rotation = 0; // 添加到列表 blobRects.Add(rect); } } return false; } #region When the Current Run Record is Created /// <summary> /// Called when the current record may have changed and is being reconstructed /// </summary> /// <param name="currentRecord"> /// The new currentRecord is available to be initialized or customized.</param> public override void ModifyCurrentRunRecord(Cognex.VisionPro.ICogRecord currentRecord) { } #endregion #region When the Last Run Record is Created /// <summary> /// Called when the last run record may have changed and is being reconstructed /// </summary> /// <param name="lastRecord"> /// The new last run record is available to be initialized or customized.</param> public override void ModifyLastRunRecord(Cognex.VisionPro.ICogRecord lastRecord) { // 遍历所有矩形并添加到CogPixelMapTool1.InputImage的显示中 foreach(CogRectangleAffine rect in blobRects) { // 使用AddGraphicToRunRecord方法添加图形到指定工具的输入图像 mToolBlock.AddGraphicToRunRecord(rect, lastRecord, "CogPixelMapTool1.InputImage", "Input Image"); } } #endregion #region When the Script is Initialized /// <summary> /// Perform any initialization required by your script here /// </summary> /// <param name="host">The host tool</param> public override void Initialize(Cognex.VisionPro.ToolGroup.CogToolGroup host) { // DO NOT REMOVE - Call the base class implementation first - DO NOT REMOVE base.Initialize(host); // Store a local copy of the script host this.mToolBlock = ((Cognex.VisionPro.ToolBlock.CogToolBlock) (host)); } #endregion }四：效果对比
Vision pro效果图
Halcon 效果图
结论：对比效果vp还是会比halcon差点，毕竟halcon是工业级别算子，效果杠杠滴，
AI评价：Halcon通过灰度开闭运算(7x7八角形核)和动态阈值比较，能有效识别断路/短路区域。VisionPro采用PixelMapTool预处理、5x5灰度形态学调整、CogIPTwoImageSubtractTool计算差异和斑点分析，实现了类似功能。虽然VisionPro效果略逊于Halcon的工业级算子，但仍能较好地完成检测任务。两种方法都利用了形态学处理前后图像差异的原理，正常线路变化小，缺陷区域差异显著。实验表明Halcon三行代码即可实现的高效检测，VisionPro需要更多工具组合来完成。
Pcd板线路检测图片链接: https://pan.baidu.com/s/10k3intgL8fxr-mhfBZYD8Q?pwd=wzpn
提取码: wzpn