目标学员： 机器视觉工程师、自动化工程师、设备开发工程师、质量检测工程师。
预备知识： 具备基本的编程概念（如C++/C#或VB.net之一更佳），了解基本的图像处理知识。
课程模块与内容
模块一：Halcon基础与图像预处理
- 1.1.
Halcon核心概念与环境搭建
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Halcon架构介绍（HDevelop， 运行时， 导出库）。
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HDevelop开发环境详解：变量窗口、图形窗口、程序窗口。
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核心数据结构：Image, Region, XLD。
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图像采集：连接相机（GigE, USB3Vision）、读取图像、基本采集流程。
- 2.2.
图像预处理技术
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目的： 提升图像质量，突出感兴趣特征，为后续处理做准备。
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空间域滤波：
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平滑去噪：均值滤波、中值滤波、高斯滤波。
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锐化增强：拉普拉斯算子、索贝尔算子、高斯拉普拉斯——用于增强划痕、边缘等。
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频率域滤波： 傅里叶变换初步，用于周期性噪声去除。
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形态学处理：
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基础操作：膨胀、腐蚀、开运算、闭运算。
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应用：断开微小连接、填充细小孔洞、平滑区域边界。
模块二：核心检测算法精讲
- 1.1.
Blob分析（区域分析）
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关键步骤：图像分割（阈值分割、动态阈值）、区域转换、形状特征选择（面积、圆度、矩形度）。
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应用场景： 屏幕亮点、暗点、大面积脏污检测。
- 2.2.
模板匹配与定位
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基于形状的匹配： 核心工具，解决物体定位问题。
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创建模板、优化参数（旋转角度、缩放比例、金字塔层级）。
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应用场景： 屏幕/产品在图像中的精确定位，确保后续检测区域一致（ROI）。
- 3.3.
边缘与轮廓检测（XLD）
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边缘提取算子（edges_sub_pix）、轮廓处理。
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应用场景： 产品外形尺寸测量、崩边、毛刺检测。
- 4.4.
几何计量（Metrology）
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精确提取直线、圆、椭圆等几何特征。
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应用场景： 屏幕边框宽度、孔位距离等高精度尺寸测量。
模块三：屏幕缺陷检测专题实战
- 1.1.
检测流程总览： 图像采集 → 定位 → ROI生成 → 缺陷提取 → 分类与判定。
- 2.2.
亮点与暗点检测
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方法1： 动态阈值Blob分析（与周边区域对比）。
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方法2： 基于频域或纹理分析的方法。
- 3.3.
划痕检测
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方法1： 形态学处理（如顶帽变换）—— 对低对比度划痕极其有效。
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方法2： 方向性滤波，增强特定方向的线性特征。
- 4.4.
Mura（斑痕）检测
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挑战： 对比度低、边界模糊、无固定形状。
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方法1： 标准模板比对（差分法）。
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方法2： 背景校正与不均匀性补偿。
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方法3（高级）： 利用深度学习中的异常检测（Anomaly Detection）模型。
- 5.5.
脏污与颗粒物检测
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结合Blob分析和形态学，区分于亮点/暗点。
模块四：通用外观检测专题实战
- 1.1.
划伤与刮痕检测： 同屏幕划痕检测方法。
- 2.2.
崩边与缺角检测：
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方法： 模板匹配定位后，通过边缘轮廓的差异分析（如deviation_map）。
- 3.3.
毛刺检测：
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方法： 在边缘轮廓的基础上，通过局部曲率分析或凸性检测来发现异常凸起。
- 4.4.
异物与污染检测： 同脏污检测。
模块五：高级技术与系统集成
- 1.1.
深度学习应用（进阶）
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何时使用深度学习： 解决传统算法难以定义的复杂缺陷。
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分类（Classification）： 区分“合格”与“不合格”，或多种缺陷类型。
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目标检测（Object Detection）： 定位并识别多种缺陷的位置和类别。
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语义分割（Semantic Segmentation）： 精确到像素级的缺陷区域划分。
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异常检测（Anomaly Detection）： 仅需OK样本进行训练，用于未知缺陷的发现。
- 2.2.
性能优化与鲁棒性设计
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算法加速：使用Halcon的自动并行化、减少数据冗余。
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光照变化的应对策略。
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设计参数化、可配置的检测流程，便于生产线调试。
- 3.3.
系统集成与部署
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将Halcon算法导出到宿主语言（如C#）。
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设计简单的图形用户界面（GUI）。
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检测结果保存、数据绑定MES/QMS系统。
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