HALCON机器视觉之PCB板焊接质量检测：基于C# + HALCON 含完整代码

### 使用 Halcon 实现电路板短路断路检测 #### 图像预处理 为了有效检测电路板上的短路和断路问题，首先需要对输入图像进行预处理。这一步骤通常包括灰度化、滤波去噪以及边缘增强等操作。通过这些手段可以提高后续特征提取的准确性。 ```cpp // 将彩色图像转换为灰度图 convert_image_type(ImageColor, ImageGray, 'gray') // 应用高斯模糊减少噪声干扰 gauss_filter(ImageGray, ImageGauss, 3) ``` #### 特征提取与分割 接下来利用特定算法从经过预处理后的图片中分离出感兴趣的区域（ROI），即可能存在问题的部分。对于电路板而言，主要关注的是导线路径及其连接情况。这里采用动态阈值法来进行初步筛选[^3]： ```cpp dyn_threshold (ImageOpening, ImageClosing, RegionDynThresh, 150, 'not_equal') ``` 此命令能够依据局部亮度变化自动调整二值化的标准，从而更精准地区分背景和其他结构复杂的前景对象。 #### 连通性分析 一旦获得了候选缺陷区间的掩模之后，则可通过计算各部分之间的拓扑关系来进一步确认是否存在异常状况。具体来说就是借助 `connection` 操作符找出所有互不相连的小块并统计其数量；正常情况下每条线路应当形成单一连续的整体，而当出现断裂时就会分裂成多个独立片段[^2]。 ```cpp connection(RegionDynThresh, ConnectedRegions) // 获取连通域的数量 count_obj(ConnectedRegions, NumberOfConnections) ``` 如果发现某些区域内存在过多孤立点或分支数目超出预期范围，则很可能意味着该处发生了物理损伤或是设计错误所引起的电气性能隐患。 #### 缺陷判定 最后基于上述定量指标以及其他辅助参数综合评估最终结果，并给出明确结论。例如设置合理的阈值区间用于区分良品与次品，在此基础上还可以考虑引入更多高级特性比如形态学运算以改善判读精度。 ```cpp if (NumberOfConnections > MaxAllowedConnections || AreaOfDefects > CriticalSizeLimit) { // 判定为不合格产品 } else{ // 合格产品 } ``` 以上流程展示了如何运用 Halcon 工具箱完成一次完整的 PCB 板面质量检验过程。当然实际应用当中还需要针对不同型号规格做出适当修改优化才能达到最佳效果。