使用HALCON进行机器视觉测量与结果可视化

"第四步使测量结果可视化-HALCON机器视觉课件" 这篇课件主要讲解了如何使用HALCON机器视觉软件进行图像处理和测量，并将测量结果以可视化的方式展示出来。以下是详细的步骤和知识点解析： 1. 图像读取与初始化： - 课件首先介绍了读取图像的操作，这是所有图像处理任务的基础。通过读取图像，可以获取到图像的宽度、高度等信息，以便后续处理。 - 创建适应图像大小的窗体，确保图像在显示时不失真。 - 设置系统字体，这有助于在可视化结果中保持一致性，便于用户阅读。 2. ROI（感兴趣区域）的定义： - ROI是机器视觉中重要的概念，它定义了需要处理的图像部分。在本例中，通过确立矩形框来圈定管脚区域，这样可以减少不必要的计算和提高处理速度。 - 利用矩形中心轴的角度和半径，可以精确地选择需要测量的边缘。 3. 边缘检测与测量： - 应用高斯平滑滤波器预处理图像，减少噪声，使得边缘检测更准确。 - 设置灰度门槛值，用于区分边缘与背景。HALCON提供了不同的边缘检测算法，如Canny、Roberts等，可以根据实际需求选择合适的算法。 - 检测到的边缘对会根据边缘的灰度变化顺序（从黑到白或从白到黑）被记录下来，计算出边缘对的距离和相对距离，从而得到管脚的宽度和间距。 4. 结果可视化： - 显示图像：原始图像与处理后的图像可以同时显示，便于对比和分析。 - 边缘线条显示：在图像上画出边缘线条，直观呈现边缘位置，帮助用户验证边缘检测的效果。 - 画出矩形：突出显示ROI，清楚地标识出测量的区域。 - 结果显示：测量的边缘线条和管脚的宽度、距离等数值会被可视化地标注在图像上，便于理解测量结果。 总结来说，这篇HALCON机器视觉课件详细介绍了从图像读取、ROI定义、边缘检测到结果可视化的全过程，涵盖了机器视觉中基础但关键的步骤。对于学习和应用HALCON进行图像处理的初学者而言，这是一个很好的学习资源。通过这些步骤，可以有效地实现自动化检测和测量，提高生产效率和质量。