在工业视觉领域，Halcon作为一款强大的机器视觉软件，其在缺陷检测中的应用尤为突出。今天，让我们一起揭开它神秘的面纱！✨

首先，缺陷检测的核心在于如何快速、精准地识别产品表面的瑕疵。这需要我们熟练掌握图像预处理技术，比如滤波去噪、灰度化等操作（就像给图片“洗脸”一样）。通过调整阈值或使用边缘检测算法，我们可以轻松找到目标区域，为后续分析奠定基础。🔍

接下来，Halcon提供了丰富的算子库，例如`gen_region_histo`和`area_center`，它们能够帮助我们计算缺陷面积并定位中心点，从而判断是否符合质量标准。值得注意的是，在实际应用中，还需要结合具体场景优化参数设置，确保结果的准确性。💡

最后，别忘了总结经验教训，不断尝试新的方法。毕竟，“学海无涯苦作舟”，只有坚持才能收获满满！🚀

Halcon 机器视觉 缺陷检测 学习笔记

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