荒废半个寒假，是时候开启新的旅途了~~
这是我学习HALCON的第一个例程，一步一个脚印吧！
例程图像
程序流程
首先读入图像并进行二值化
read_image (Bond, 'die/die_03')
threshold (Bond, Bright, 100, 255)
二值化后的图像如下，分割了PCB的大部分区域
二值化
使用这个函数可以变换区域的形状。其中第三个参数可以控制变换的策略，这里是变换成区域的最小外包矩形
最小外包矩形
使用上面的最小外包矩形来选定ROI，再次二值化并孔洞填充就可以得到更小的包含焊点的区域
* 抠图（选中ROI）
reduce_domain (Bond, Die, DieGrey)
threshold (DieGrey, Wires, 0, 50)
* 孔洞填充
fill_up_shape (Wires, WiresFilled, 'area', 1, 100)
再次二值化后空洞填充
使用圆形的结构元素来进行闭运算，将细小的区域去掉。完成后还有线路上的矩形焊点需要处理
opening_circle (WiresFilled, Balls, 15.5)
圆形结构元素的闭运算
找到连通域并根据区域的几何特征来选择正确的焊点。这里使用的是区域的圆度，即第三个参数circularity。最后使用列排序一下，即从左到右排序。
* 找到连通域
connection (Balls, SingleBalls)
* 根据圆度来筛选连通域
select_shape (SingleBalls, IntermediateBalls, 'circularity', 'and', 0.85, 1.0)
* 根据列先后排序
sort_region (IntermediateBalls, FinalBalls, 'first_point', 'true', 'column')
其中圆度的计算方式在文档中是这样解释的
帮助文档
说了那么多其实挺好理解，就是计算区域的重心，然后找到区域内距离重心最远的距离。假设连通域是标准的圆形，那么这个距离就是圆的半径，通过上面的公式计算出来的结果近似为1。反之如果不是标准的圆形，就会趋向于0。
举个例子。假如对下图中红色包围的区域计算圆度，max就是距离重心最大的距离。公式中的分母就是通过max计算出的面积，在图中就是黑色圆形包围的区域。而公式中分子就是红色包围区域的面积。显然这两个区域的面积相差比较大，所以C比较小。反之，如果这个椭圆比较趋向于标准圆，C就趋向于1。
对一个椭圆求圆度
通过筛选连通域的圆度，可以把方形的焊点区域筛除。
筛除结果
最后再计算一下焊点的各个数据。因为连通域不是标准的圆形，这里是找到连通域的最小外包圆后来计算。
* 找到最小外包圆后计算各种数据
smallest_circle (FinalBalls, Row, Column, Radius)
NumBalls := |Radius|
Diameter := 2 * Radius
meanDiameter := sum(Diameter) / NumBalls
mimDiameter := min(Diameter)
最后结果如下
最后结果
大功告成~
加注释的程序
原程序的位置为：Blob分析 -> ball.hdev。
* ball.hdev: Inspection of Ball Bonding
* 识别PCB上的圆形焊点
*
dev_update_window ('off')
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 728, 512, 'black', WindowID)
read_image (Bond, 'die/die_03')
dev_display (Bond)
set_display_font (WindowID, 14, 'mono', 'true', 'false')
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
stop ()
threshold (Bond, Bright, 100, 255)
shape_trans (Bright, Die, 'rectangle2')
dev_set_color ('green')
dev_set_line_width (3)
dev_set_draw ('margin')
dev_display (Die)
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
stop ()
* 抠图（选中ROI）
reduce_domain (Bond, Die, DieGrey)
threshold (DieGrey, Wires, 0, 50)
* 孔洞填充
fill_up_shape (Wires, WiresFilled, 'area', 1, 100)
dev_display (Bond)
dev_set_draw ('fill')
dev_set_color ('red')
dev_display (WiresFilled)
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
stop ()
opening_circle (WiresFilled, Balls, 15.5)
dev_set_color ('green')
dev_display (Balls)
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
stop ()
* 找到连通域
connection (Balls, SingleBalls)
* 根据圆度来筛选连通域
select_shape (SingleBalls, IntermediateBalls, 'circularity', 'and', 0.85, 1.0)
* 根据列先后
sort_region (IntermediateBalls, FinalBalls, 'first_point', 'true', 'column')
dev_display (Bond)
dev_set_colored (12)
dev_display (FinalBalls)
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
stop ()
* 找到最小外包圆后计算各种数据
smallest_circle (FinalBalls, Row, Column, Radius)
NumBalls := |Radius|
Diameter := 2 * Radius
meanDiameter := sum(Diameter) / NumBalls
mimDiameter := min(Diameter)
dev_display (Bond)
disp_circle (WindowID, Row, Column, Radius)
dev_set_color ('white')
for i := 1 to NumBalls by 1
if (fmod(i,2) == 1)
disp_message (WindowID, 'D: ' + Diameter[i - 1], 'image', Row[i - 1] - 2.7 * Radius[i - 1], max([Column[i - 1] - 60,0]), 'white', 'false')
else
disp_message (WindowID, 'D: ' + Diameter[i - 1], 'image', Row[i - 1] + 1.2 * Radius[i - 1], max([Column[i - 1] - 60,0]), 'white', 'false')
endif
endfor
* dump_window (WindowID, 'tiff_rgb', './ball')
dev_set_color ('green')
dev_update_window ('on')
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
