Halcon机器视觉：边缘检测与测量关键点

本篇HALCON机器视觉课件介绍了如何通过计算机算法来精确计算图像中边缘线条的起始点和结束点，以便进行边缘长度的测量。课程的核心内容围绕以下几个步骤展开： 1. 图片预处理与初始化： - 首先，程序会读入图片并获取图像的尺寸信息，创建一个合适的窗口。使用IF语句来调整窗口大小，使其按比例缩放以适应屏幕。此外，会检查操作系统类型，为Windows用户设置特定的字体格式。 2. ROI设定与边缘提取： - 设定感兴趣区域（ROI）通过定义一个矩形，以图像的中心轴交点为原点，确定参考像素，记录中心点的行列坐标和中心轴角度。接着，测量图像窗口的宽度和高度。目标是找出与矩形中心轴垂直的边缘，这有助于后续的边缘检测和测量。 3. 边缘检测与测量： - 应用高斯平滑滤波器优化图像，然后设置灰度阈值以分离边缘。通过指定选项（如last或first），程序可以选择返回边缘对的开始或结束位置。根据边缘灰度值的变化（positive或negative），检测边缘的位置变化，并计算出单个边缘点的AmplitudeFirst和AmplitudeSecond，以及边缘之间的IntraDistance和InterDistance。 4. 结果可视化： - 最后一步是将测量结果显示出来，通过绘制边缘线条，清晰地展示出矩形和测量的边缘，使得用户能够直观地理解测量结果。这包括测量的管脚宽度和距离，以及边缘对之间的空间关系。 通过这些步骤，该课件展示了Halcon库在实际应用中处理边缘检测和测量的具体方法，不仅适用于管脚宽度和距离的测量，也适用于其他需要精细定位边缘的场景。学习者可以借此深入了解计算机视觉中边缘分析的关键技术和参数调整，提升在机器视觉领域的实践能力。