Halcon 机器视觉教学大纲
Halcon 机器视觉教学大纲
课程目标
- 掌握 Halcon 的基本语法、开发环境及核心图像处理技术。
- 能够独立完成工业视觉项目开发（如尺寸测量、缺陷检测、定位识别等）。
- 理解 Halcon 与其他编程语言（C++/C#/Python）的集成方法。
- 熟悉工业视觉项目开发流程与优化技巧。
课程大纲
第一部分：Halcon 基础入门（8-12 课时）
Halcon 概述
- Halcon 在工业视觉中的应用场景
- 开发环境（HDevelop）的安装与配置
- 界面功能与调试工具（变量检查、图像窗口、程序调试）
Halcon 基础语法
- 数据类型：图像（Image）、区域（Region）、轮廓（XLD）
- 变量与运算符
- 控制语句（if/for/while）
- 函数与过程调用
图像采集与基础操作
- 图像读取与保存（read_image/write_image）
- 相机接口与实时采集（GigE Vision, USB3 Vision）
- 图像显示与标注（dev_display, set_color）
第二部分：图像处理核心技术（16-20 课时）
图像预处理
- 图像增强：灰度变换、直方图均衡化
- 滤波技术：均值滤波、高斯滤波、中值滤波
- 形态学操作：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算
特征提取与分析
- 区域分割：阈值分割（threshold）、边缘检测（sobel, canny）
- 区域处理：连通域分析（connection）、形状特征（area, circularity）
- 轮廓处理：XLD 轮廓提取与拟合（edges_sub_pix, fit_circle）
模板匹配与定位
- 基于形状的模板匹配（create_shape_model/find_shape_model）
- 基于 NCC 的模板匹配
- 多模板匹配与抗干扰优化
测量与检测
- 几何测量：距离、角度、圆拟合
- 缺陷检测：Blob 分析、纹理分析（local_threshold）
- 一维码/二维码识别（find_bar_code）
第三部分：进阶应用与项目实战（16-24 课时）
3D 视觉基础
- 3D 点云数据处理（read_object_model_3d）
- 3D 匹配与位姿估计（surface_matching）
- 3D 测量（平面拟合、高度差分析）
深度学习与 Halcon
- Halcon 深度学习工具概述（分类、目标检测、语义分割）
- 模型训练与推理（图像预处理、模型部署）
- 工业案例：表面缺陷检测、OCR 识别
Halcon 与其他语言集成
- Halcon 导出为 C++/C# 代码（导出函数与参数传递）
- 通过 HDevEngine 调用 Halcon 脚本
- Python 集成（halcon 库与 PyHDevelop）
项目实战
- 案例1：工件尺寸测量与公差判定
- 案例2：产品表面划痕检测
- 案例3：多目标定位与装配引导
- 案例4：深度学习 OCR 字符识别
第四部分：优化与工程化（4-8 课时）
- 性能优化
- 算法加速（并行处理、GPU 加速）
- 内存管理与代码效率优化
- 工程化部署
- 异常处理与鲁棒性设计
- 用户界面开发（与 Qt/WPF 集成）
- 工业通信协议（PLC 通信、TCP/IP）
学习资源推荐
- 官方文档
- Halcon 用户手册（HALCON Progress）
- Halcon 例程库（超过 1000 个示例）
- 参考书籍
- 《Halcon 机器视觉算法原理与编程实战》
- 《机器视觉算法与应用（双语版）》
- 在线资源
- MVTec 官方培训课程
- GitHub 开源项目与社区论坛（如 VisionBBS）
课程总结
- 总课时建议：40-60 小时（理论+实验）
- 学习方式：理论讲解 + 代码演示 + 项目实战
- 考核方式：完成一个完整工业视觉项目（从需求分析到代码实现）
通过本课程的学习，学员能够全面掌握 Halcon 的核心技术，并具备独立开发工业视觉项目的能力。建议结合实际硬件（工业相机、光源）进行实验，以增强实战经验。
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