使用HALCON进行图像分类——系统讲解与模板例程精析

摘要

本文系统阐述基于HALCON的图像分类技术实现路径，从图像预处理、特征提取到分类器构建进行全流程解析，结合工业缺陷检测、产品分拣等典型场景，提供可复用的模板例程与优化策略，助力开发者高效解决实际分类问题。

一、图像分类技术核心与HALCON优势

1.1 图像分类技术本质

图像分类是通过提取图像特征并构建分类模型，将输入图像划分至预定义类别的过程。其核心挑战在于如何从复杂图像中提取具有判别性的特征，并构建鲁棒的分类决策边界。工业场景中，需应对光照变化、物体形变、背景干扰等复杂因素。

1.2 HALCON的技术定位

HALCON作为机器视觉领域的标杆工具库，提供从图像预处理到分类决策的全链条算子支持。其优势体现在：

• 高效算子库：内置2000+优化算子，覆盖特征提取、分类器训练等核心环节
• 工业级适配：针对表面缺陷检测、字符识别等场景提供专用工具
• 跨平台支持：支持Windows/Linux系统，可集成至C/C++/Python等开发环境

二、HALCON图像分类全流程解析

2.1 图像预处理阶段

典型处理流程：

1. 去噪增强：使用gauss_filter或nonmax_suppression_dir算子消除噪声
2. 光照归一化：通过illumination算子组处理非均匀光照
3. ROI提取：利用threshold或connection算子定位目标区域

工业场景优化建议：

• 金属表面检测需结合derivate_gauss算子增强纹理特征
• 透明物体分类建议采用trans_from_rgb转换至HSV空间处理

2.2 特征提取关键技术

2.2.1 传统特征提取

• 形状特征：area_center计算区域面积，contour_moments获取7阶Hu矩
• 纹理特征：texture_laws提取Laws纹理能量，cooc_feature计算灰度共生矩阵
• 颜色特征：trans_from_rgb转换色彩空间后提取直方图特征

2.2.2 深度学习特征（HALCON 20+版本）

通过dl_feature_extraction算子调用预训练CNN模型（如ResNet50），提取高层语义特征。适用于复杂场景下的高精度分类。

2.3 分类器构建策略

2.3.1 传统分类方法

• SVM分类器：svm_learn训练支持向量机，适用于小样本高维数据

  * SVM训练示例
  svm_learn(Features, Labels, 'polynomial', 3, 0.1, SVMHandle)
  svm_classify(TestFeatures, SVMHandle, Classes)

• 随机森林：classify_image_class_random_forest实现集成分类

2.3.2 深度学习分类

使用create_dl_model构建CNN网络，通过train_dl_model进行端到端训练。示例网络结构：

* 创建简单CNN模型
create_dl_model('convolutional', [
  ['conv', 32, 3, 3, 'relu'],
  ['max_pool', 2, 2],
  ['conv', 64, 3, 3, 'relu'],
  ['flatten'],
  ['dense', 128, 'relu'],
  ['dense', NumClasses, 'softmax']
], DLModelHandle)

三、模板例程深度解析

3.1 工业零件分拣系统

场景描述：对传送带上的金属/塑料零件进行材质分类

关键实现步骤：

1. 图像采集：使用grab_image_async获取实时图像
2. 预处理：

   * 转换为灰度并增强对比度
   rgb1_to_gray(Image, GrayImage)
   emphasize(GrayImage, ImageEmphasized, 7, 7, 1)

3. 特征提取：

   * 提取形状和纹理特征
   threshold(ImageEmphasized, Region, 128, 255)
   connection(Region, ConnectedRegions)
   select_shape(ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 500, 99999)
   area_center(SelectedRegions, Area, Row, Column)
   texture_laws(ImageEmphasized, Energy, 'el', 3, 5)

4. 分类决策：

   * 使用预训练SVM模型分类
   svm_classify(Features, SVMHandle, Class)
   if (Class == 0)
       * 金属零件处理逻辑
   else
       * 塑料零件处理逻辑
   endif

3.2 表面缺陷检测系统

场景描述：检测手机外壳表面的划痕、凹坑等缺陷

优化实现方案：

1. 多尺度特征融合：

   * 创建图像金字塔
   pyramid_image(Image, Pyramid, 3, 'average')
   * 在不同尺度提取特征
   for Scale := 1 to 3 by 1
       scale_image(Pyramid[Scale], ImageScaled, 1.0/Scale, 0)
       edges_image(ImageScaled, ImaAmp, ImaDir, 'canny', 1.5, 20, 40)
       * 特征存储...
   endfor

2. 异常检测分类：

   * 使用异常检测算法
   anomaly_detection(Features, AnomalyScore, 0.95)
   if (AnomalyScore > Threshold)
       * 缺陷报警处理
   endif

四、性能优化与工程实践

4.1 计算效率优化

• 并行处理：使用parallel_env创建并行计算环境

  * 创建4线程并行环境
  create_parallel_env(0, 4, PEHandle)
  par_start(PEHandle)
      * 并行特征提取代码块
  par_end(PEHandle)

• 内存管理：对大尺寸图像采用crop_domain分块处理

4.2 模型部署策略

• 轻量化部署：将训练好的模型通过write_dl_model导出为ONNX格式
• 实时性保障：设置set_system参数优化缓存

  set_system('cache_images', 'true')
  set_system('thread_priority', 'time_critical')

五、典型问题解决方案

5.1 小样本问题处理

• 数据增强：使用mirror_image、rotate_image等算子扩展数据集
• 迁移学习：加载预训练模型进行微调

  * 加载预训练模型
  read_dl_model('resnet50_pretrained.hdl', PretrainedHandle)
  * 替换最后分类层
  modify_dl_model(PretrainedHandle, 'replace_last_layer', NumClasses, NewHandle)

5.2 类别不平衡应对

• 加权损失函数：在train_dl_model中设置class_weights参数
• 过采样策略：对少数类样本进行duplicate_image复制

六、未来发展趋势

随着HALCON 23.05版本的发布，其深度学习模块新增了对Transformer架构的支持，create_dl_model算子现在可构建Vision Transformer（ViT）模型。这为处理长程依赖的工业图像分类任务提供了新思路，特别是在复杂纹理分析场景中表现出色。

本文提供的系统方法论和模板例程，可帮助开发者快速构建从简单形状分类到复杂缺陷检测的各类图像分类系统。建议结合具体场景进行参数调优，并充分利用HALCON的并行计算能力实现实时处理。