Halcon机器视觉：边缘检测与测量技术

"这篇课件主要讲解如何使用Halcon机器视觉软件来计算并显示边缘线条的起始点和结束点，适用于电子元器件检测等场景，例如测量管脚的宽度和距离。" 在Halcon机器视觉应用中，计算边缘线条的起始点和结束点是关键步骤，这对于精确测量物体的几何特性至关重要。以下是对课件内容的详细解释： 首先，课件介绍了一个具体的例子，目标是测量图像中管脚的实际宽度和它们之间的距离。为了实现这个目标，首先需要读入图像并获取其宽度和高度信息，然后创建一个适应图像大小的显示窗口，并设置系统字体。 第二步，确定感兴趣区域(ROI)。通过定义一个矩形框，该矩形框围绕管脚，利用矩形的中心点、角度和半径来定位。这有助于确保边缘检测是在与矩形主轴垂直的方向上进行，从而更准确地捕捉边缘。 接下来，应用高斯平滑滤波器预处理图像，减少噪声并提高边缘检测的准确性。设定灰度门槛值以识别图像中的边缘。Halcon的边缘检测函数返回所有边缘对，可以通过参数选择返回第一对或最后一对边缘。这些边缘点分为两类：“positive”表示从黑到白的过渡，而“negative”表示从白到黑的过渡，分别对应边缘线条的起始和结束。 第四步，计算测量结果。Halcon提供了工具来测量每一对边缘之间的距离，包括相邻边缘对之间的IntraDistance（内部距离）和连续边缘对之间的InterDistance（间隔距离）。这些数据可以用于计算管脚的宽度和它们之间的间距。 最后，通过可视化结果将这些测量信息展示出来。图像会显示原始图像、边缘线条以及测量的矩形，使用户能直观地理解检测结果。此外，边缘线条的起点和终点也会在图像上清晰标记，便于验证和分析。 总结来说，这个Halcon课件详细阐述了如何利用机器视觉技术来测量图像中的边缘特征，特别是在电子制造领域，对于精细化测量和质量控制具有很高的实用价值。通过这些步骤，可以有效地自动化检测和分析图像中的微小细节，提升生产效率和产品质量。