Halcon入门：利用ROI测量管脚宽度与距离

本资源是一份关于Halcon入门的PPT课件，主要聚焦于"显示矩形ROI"的应用。Halcon是一款强大的机器视觉软件，它提供了一系列用于图像处理和分析的功能，特别是针对工业自动化中的目标检测和测量。在这个教程中，学习者将掌握如何通过Halcon来测量图片中特定区域（ROI，Region of Interest）的边长，并结合灰度值检测来确定管脚的宽度和距离。 首先，课程开始于图像的预处理阶段，包括读取图片并初始化项目。参与者会学习如何获取图像的尺寸信息，创建适应屏幕的窗口，并设置系统的显示字体。通过If语句，可以根据图像的原始尺寸调整窗口的大小，确保在不同分辨率下都能保持良好的显示效果。 接着，课程重点讲解如何设定ROI，即在图像上绘制矩形框，其关键在于确定矩形的中心、轴线和角度。通过提取边缘附近的像素点，可以确定ROI的精确位置。利用这些信息，可以构建垂直于中心轴的边缘直线，这将用于后续的边缘检测和测量。 测量部分，课程涉及高斯平滑滤波器的应用，以及设置灰度阈值来识别边缘。通过不同的参数设置，如检测最后或第一个边缘对，软件能够确定管脚边缘的变化模式。根据边缘的过渡方向（positive或negative），可以确定矩形主轴在边缘变化中的位置，并提取单个点的幅度信息，如AmplitudeFirst和AmplitudeSecond。同时，IntraDistance和InterDistance数组记录了边缘对之间的距离，这些数据对于理解管脚的几何特性至关重要。 最后，整个过程的成果会通过可视化手段呈现出来，包括图像显示、边缘线条的标注以及测量结果的直接展示。这有助于用户理解和验证测量的准确性，从而优化后续的生产和质量控制流程。 这份PPT提供了从图像导入到测量结果输出的完整步骤，让初学者能够快速上手Halcon在显示矩形ROI方面的应用，提升在实际工程中的自动化水平。