使用HALCON进行图像分类——图像分类（系统讲解，附模板例程精讲）

一、图像分类技术背景与HALCON优势

图像分类是计算机视觉的核心任务之一，旨在将输入图像划分到预定义的类别中。传统方法依赖人工特征提取（如SIFT、HOG）与分类器（如SVM），而深度学习兴起后，卷积神经网络（CNN）成为主流。然而，工业场景中常面临数据量有限、实时性要求高、硬件资源受限等挑战，此时HALCON作为专业的机器视觉库，凭借其高效的算法实现、丰富的预处理工具和优化的运行时性能，成为工业级图像分类的优选方案。

HALCON的优势体现在三方面：

1. 算法全面性：集成传统特征提取（如纹理分析、形状匹配）与现代深度学习推理（支持ONNX模型导入）；
2. 开发效率：提供直观的HDevelop集成环境，支持快速算法验证与参数调优；
3. 工业适配：针对工厂环境优化，支持多线程、GPU加速及嵌入式部署。

二、HALCON图像分类核心流程

1. 数据准备与预处理

数据质量直接影响分类精度。需完成以下步骤：

• 图像采集：确保光照均匀、背景简洁，使用HALCON的read_image或grab_image算子加载图像；
• 标注与划分：手动标注类别标签，按比例（如71）划分训练集、验证集、测试集；
• 预处理：通过scale_image归一化像素值，trans_from_rgb转换色彩空间（如灰度化），sobel_amp增强边缘特征。

示例代码：

* 读取图像并转换为灰度
read_image(Image, 'factory_part.png')
trans_from_rgb(Image, GrayImage, 'rgb2gray')
* 归一化至[0,1]
scale_image_max(GrayImage, ImageScaled)

2. 特征提取与选择

HALCON支持两类特征提取方式：

• 传统特征：
  • 纹理：texture_laws计算Laws纹理能量；
  • 形状：edges_image提取边缘，shape_trans计算区域几何参数。
• 深度学习特征：通过create_dl_model加载预训练CNN（如ResNet），提取高层语义特征。

关键参数：

• 纹理特征需调整窗口大小（如LawsWindowSize:=5）；
• 深度学习模型需设置输入尺寸（如224x224）与归一化参数。

3. 分类器训练与优化

HALCON提供多种分类器：

• SVM：适用于小样本高维数据，通过create_class_svm训练，需调整核函数（如'polynomial'）与正则化参数；
• 随机森林：create_class_rfn支持并行训练，适合非线性分类；
• 深度学习：通过do_dl_classify调用ONNX模型，需配置批量大小（BatchSize:=16）与学习率。

训练技巧：

• 使用交叉验证（cross_validation算子）避免过拟合；
• 对不平衡数据，采用加权损失函数（Weight:=0.7）。

4. 模型评估与部署

评估指标包括准确率、召回率、F1分数，通过confusion_matrix生成混淆矩阵。部署时需考虑：

• 嵌入式适配：使用gen_dl_model_code生成C/C++代码，部署至ARM平台；
• 实时性优化：通过set_system设置线程数（'num_threads', 4）提升推理速度。

三、模板例程精讲：基于HALCON的零件分类系统

例程目标

对工厂流水线上的金属零件（螺母、螺栓、垫片）进行实时分类，准确率≥95%，单帧处理时间≤50ms。

1. 数据准备

• 图像采集：使用Basler相机（分辨率1280x1024），触发频率30fps；
• 标注工具：HALCON的draw_rectangle1手动标注ROI，生成.hdict字典文件存储标签。

2. 特征提取流程

* 提取纹理特征
texture_laws(ImageScaled, LawsEnergy, 'el', 3, 5)
* 提取形状特征
edges_image(ImageScaled, ImaAmp, ImaDir, 'canny', 1.0, 20, 40)
shape_trans(Region, TransRegion, 'inner_center')
area_center(TransRegion, Area, Row, Column)

3. 分类器训练

* 创建SVM分类器
create_class_svm(SVMHandle, 'polynomial', 3, 0.1, 1.0, 'normalization', 1, 42)
* 训练模型
train_class_svm(SVMHandle, Features, Labels, 0, 0, Error, ErrorLog)

4. 实时分类实现

* 读取实时图像
grab_image(LiveImage, AcqHandle)
* 预处理与特征提取（同训练流程）
* 分类预测
classify_class_svm(SVMHandle, TestFeatures, 1, Class, Confidence)
* 可视化结果
disp_text('Class: ' + Class, 'window', 12, 12, 'black', [], [])

5. 性能优化

• 硬件加速：启用GPU推理（set_system('gpu_id', 0)）；
• 模型压缩：使用reduce_class_svm对SVM模型进行剪枝，减少参数数量30%。

四、常见问题与解决方案

1. 光照不均：

   • 使用illumination算子进行局部亮度调整；
   • 结合HSV空间分离亮度通道（trans_from_rgb）。

2. 小样本问题：

   • 数据增强：mirror_image、rotate_image生成变体；
   • 迁移学习：加载预训练CNN特征，仅微调分类层。

3. 实时性不足：

   • 降低输入分辨率（如从1024x768降至512x384）；
   • 使用set_system('cache_images', 'true')缓存图像。

五、总结与展望

HALCON为工业图像分类提供了从传统方法到深度学习的全栈解决方案。开发者需根据场景特点（数据量、实时性、硬件资源）选择合适的技术路径。未来，随着HALCON对Transformer架构的支持（如Swin Transformer集成），其在复杂场景下的分类能力将进一步提升。建议开发者持续关注HALCON版本更新，并积累行业特定数据集以构建领域适配模型。