Halcon机器视觉：管脚测量与ROI处理

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。