本次分享的示例**很簡單，總共加起來不到20行，但是這個很簡單的案例，確有兩個很重要的halcon知識點，因此該示例算是小而精的典範。
先上**：
* pcb板線路檢測
* 讀影象
read_image (image, 'pcb')
dev_close_window ()
get_image_size (image, width, height)
dev_open_window (0, 0, width, height, 'black', windowhandle)
dev_display (image)
* detect defects ...
* 灰度影象進行腐蝕和開運算 暗的畫素變多
* 灰度影象進行膨脹和閉運算 亮的畫素變多
* 通過灰度影象的開運算，讓線路板中斷開的地方連線起來了
gray_opening_shape (image, imageopening, 7, 7, 'octagon')
* 通過灰度影象的閉運算，讓線路板中斷開的地方斷得更開了
gray_closing_shape (image, imageclosing, 7, 7, 'octagon')
* 動態二值化，達到差分的效果
* 兩個輸入的灰度影象，以offset為基礎，按照指定的條件，選擇特定的灰度值組成輸出的結果灰度影象
dyn_threshold (imageopening, imageclosing, regiondynthresh, 75, 'not_equal')
dev_display (image)
dev_set_color ('red')
dev_set_draw ('margin')
dev_display (regiondynthresh)
對灰度影象處理：
腐蝕和開運算 -> 暗的畫素變多
膨脹和閉運算 -> 亮的畫素變多
對區域進行處理：
腐蝕和開運算 -> 區域變小
膨脹和閉運算 -> 區域變大
2. 在此示例中，通過灰度形態學處理+dyn_threashold這個運算元結合處理，達到了difference運算元進行區域差分達到的效果。也通過差分，從而得到了pcb線路中的斷開區域。
機器視覺在3c行業的使用，pcb板的檢測是乙個很重要的方面，同時和機械臂結合起來，能真正實現機器代替人，將有缺陷的pcb板區分出來。當然，本案例只是乙個簡單的示例，實際的使用會比這個要複雜，但是，在實際場景中，本示例所使用的方法，是可以借鑑的。
**的執行效果如下所示：
待處理的pcb板影象，通過肉眼，可以看到是有斷線的。
灰度影象開運算：
灰度影象閉運算：
通過dyn_threshold處理後，得到的差分區域，紅色的都是：
在原圖中標記出斷線位置：
pcb板子開窗 PCB線路板開窗
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