快速傅立叶变换（FFT）检测塑料制品表面的小纹理缺陷

该程序演示了如何使用快速傅立叶变换（FFT）检测塑料制品表面的小纹理缺陷。

首先，我们使用高斯滤波器构造一个合适的滤波器。然后，利用快速傅立叶变换对图像和滤波器进行卷积。最后，利用形态学算子对滤波后的图像进行缺陷检测

该程序位于:

C:\Program Files\MVTec\HALCON-13.0\examples\hdevelop\Applications\Surface-Inspection\detect_indent_fft.hdev

import win.ui;
/*DSG{{*/
mainForm = win.form(text="aardio工程35";right=886;bottom=573)
mainForm.add(
button={cls="button";text="识别缺陷";left=13;top=20;right=200;bottom=88;z=2};
picturebox={cls="picturebox";left=226;top=0;right=887;bottom=574;z=1}
)
/*}}*/

//import HOperatorSetX;
import com;
HOperatorSetX = com.CreateObject("{6ebd90e2-d219-11d2-ade5-0000c00f4ef9}")

Image = HOperatorSetX.ReadImage( "img/plastics_01.png" );
var Width , Height = HOperatorSetX.GetImageSize( Image );
var WindowHandle = HOperatorSetX.OpenWindow( 0 , 0 , mainForm.picturebox.width , mainForm.picturebox.height , mainForm.picturebox.hwnd , "transparent", "" );
HOperatorSetX.DispObj( Image , WindowHandle );

HOperatorSetX.SetDraw( WindowHandle , "margin" );
HOperatorSetX.SetLineWidth( WindowHandle , 3 );
HOperatorSetX.SetColor( WindowHandle , "red" );

HOperatorSetX.OptimizeRftSpeed( Width , Height , "standard" );

var Sigma1 = 10.0
var Sigma2 = 3.0
var ImageGauss1 = HOperatorSetX.GenGaussFilter( Sigma1 , Sigma1 , 0.0 , 'none', 'rft' , Width , Height );
var ImageGauss2 = HOperatorSetX.GenGaussFilter( Sigma2 , Sigma2 , 0.0 , 'none', 'rft' , Width , Height );
var ImageSub = HOperatorSetX.SubImage( ImageGauss1 , ImageGauss2 , 1 , 0 );

var index = 1;
mainForm.button.oncommand = function(id,event){
    //for(i=1;11;1){
    	var Image = HOperatorSetX.ReadImage( "img/plastics_"++string.format("%02s", index)++".png" );
		var ImageGray = HOperatorSetX.Rgb1ToGray( Image );
		var ImageFFT = HOperatorSetX.RftGeneric( ImageGray , 'to_freq', 'none', 'complex' , Width );
		var ImageConvol = HOperatorSetX.ConvolFft( ImageFFT , ImageSub );
		var ImageFFT = HOperatorSetX.RftGeneric( ImageConvol , 'from_freq', 'n', 'real' , Width );
		
		var ImageResult = HOperatorSetX.GrayRangeRect( ImageFFT , 10 , 10 );
		var Min , Max , Range = HOperatorSetX.MinMaxGray( ImageResult , ImageResult , 0 );
		var maxdd = math.max(5.55,Max*0.8 )
		var Region = HOperatorSetX.Threshold( ImageResult , maxdd , 255 );
		var ConnectedRegions = HOperatorSetX.Connection( Region );
		var SelectedRegions = HOperatorSetX.SelectShape( ConnectedRegions , 'area', 'and', 4, 99999 );
		var RegionUnion = HOperatorSetX.Union1( SelectedRegions );
		var RegionClosing = HOperatorSetX.ClosingCircle( RegionUnion , 10 );
		var ConnectedRegions = HOperatorSetX.Connection( RegionClosing );
		var SelectedRegions = HOperatorSetX.SelectShape( ConnectedRegions , 'area', 'and', 10, 99999 );
		var Area , Row , Column = HOperatorSetX.AreaCenter( SelectedRegions );
		HOperatorSetX.DispObj( Image , WindowHandle );
		if(type(Area) == type.table){
			var number = #Area;
			if(number){
				for(i=1;number;1){
					var ContCircle = HOperatorSetX.GenCircleContourXld( Row[i] , Column[i] , 30 , 0 , math.rad(360) , "positive" , 1 );
					HOperatorSetX.DispObj( ContCircle , WindowHandle );
				}	
			}
		}else if(type(Area)==type.number) {
			var ContCircle = HOperatorSetX.GenCircleContourXld( Row , Column , 30 , 0 , math.rad(360) , "positive" , 1 );
			HOperatorSetX.DispObj( ContCircle , WindowHandle );
		}	
    
   // }
    
	index++;
	if(index>11){
		index = 1;
	}
	
	
}







mainForm.show();
return win.loopMessage();

上面代码最后,是和halcon代码不同的地方

由于aardio没有halcom中的tupe这个形式, 所以只能拆分开来用 , 首先判断是不是数据表table, 如果不是那么有可能是只检测到一个缺陷区域, 那么就是数值number , 如果没有缺陷, 那么就是返回的null