使用HALCON进行机器视觉边长测量与结果可视化

"第四步使测量结果可视化-HALCON机器视觉课件" HALCON是一种强大的机器视觉软件，用于图像处理和计算机视觉应用。本课件主要讲述了如何通过HALCON实现图像中特定特征的测量，并将测量结果可视化。以下是详细的知识点说明： 1. 图像显示： 在机器视觉中，显示图像是一项基础操作，它允许用户查看和分析处理后的图像。在HALCON中，可以使用相应的函数将处理过的图像显示在窗口中，以便观察和调试算法。 2. 边缘检测： 边缘检测是寻找图像中亮度变化显著的点的过程。在本例中，通过检测管脚的灰度值变化，找出边缘。HALCON提供了多种边缘检测算子，如Canny、Roberts等，可以根据实际需求选择合适的方法。 3. ROI（Region of Interest）设定： ROI是图像处理中关注的特定区域。在本课件中，通过绘制矩形框来定义ROI，确保管脚信息被包含在内。这有助于减少计算量，提高处理效率。 4. 边缘对的计算： HALCON通过识别边缘的变换次序（灰度值从大到小和从小到大）找到边缘对。边缘对之间的距离和相对距离是测量管脚宽度和间距的关键。 5. 测量功能： 使用HALCON的测量工具，可以精确地计算出管脚的宽度和间距。这通常涉及到边缘检测、定位以及几何计算。 6. 图像处理步骤： - 第一步：读取图像，获取图像尺寸，创建适应的显示窗口，并设置字体样式。 - 第二步：确定矩形ROI，根据矩形中心轴建立坐标系统，以辅助后续的边缘检测。 - 第三步：应用高斯平滑滤波器减少噪声，然后设置灰度阈值进行边缘检测。返回边缘对，并计算边缘对的距离。 - 第四步：将测量结果可视化，包括显示原始图像、边缘线条以及测量的矩形，以直观呈现测量结果。 7. 系统适应性： HALCON考虑了不同操作系统下的显示兼容性，例如根据操作系统名称（如Windows）调整字体设置，以保证跨平台的一致性。 8. 代码结构： 示例代码中使用了条件判断语句（If语句）和设置参数的逻辑，这在编写HALCON程序时是常见的编程实践，以实现灵活的算法控制。 9. 可视化展示： 最后，将测量结果以图形形式显示出来，这不仅有助于验证算法的准确性，也有利于非技术人员理解测量结果。 以上就是HALCON机器视觉课件中关于测量结果可视化的关键知识点，这些内容对于理解和应用HALCON进行图像处理和测量至关重要。