Halcon机器视觉:管脚测量与ROI处理
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更新于2024-08-16
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本课件是关于Halcon机器视觉软件的一个实例教程,主要讲解了如何利用Halcon进行边长测量,并通过图像处理实现精确的管脚宽度和距离计算。课程的核心内容包括以下几个部分:
1. 初始化与条件判断:
- 首先,课程从读入图片开始,获取图像的宽度和高度,然后根据这些尺寸创建适应的窗口。在此过程中,使用`If`语句来判断窗口大小,并可能根据需要调整其比例,确保用户界面的友好性。
2. ROI设定与边缘检测:
- 确立矩形区域(ROI)是关键步骤,通过选取图像中包含管脚的区域,利用边缘检测技术(如灰度阈值或高斯滤波器)找到管脚的边界。通过边缘的灰度值变化顺序,确定边缘对,进而计算管脚的距离和宽度。
3. 边缘分析与测量:
- 课程涉及高斯平滑滤波器的参数设置,以及对边缘对的处理。通过设置不同的Transition模式(positive或negative),确定边缘灰度值变化的方向,提取主轴上的单个点(AmplitudeFirst和AmplitudeSecond)以及边缘之间的距离(IntraDistance和InterDistance)。
4. 结果可视化:
- 测量结果通过图像显示出来,不仅有边缘线的描绘,还有矩形框和测量数据的标注,帮助用户直观地理解管脚的尺寸。这些信息对于理解和优化后续的机器视觉流程至关重要。
整个过程展示了Halcon在实际工业应用中的实用性,特别是针对需要精确尺寸测量的任务,如电子元器件检测。学习者可以借此理解图像处理算法如何与实际应用场景相结合,提高产品质量控制的精度。
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