Halcon机器视觉：管脚边长测量与灰度值分析

本篇HALCON机器视觉课件详细讲解了边长测量的方法以及如何通过图像处理技术来实现这一过程。主要关注的是在一个特定场景中，例如测量电子元件（如管脚）的宽度和间距。以下是该课程的核心知识点： 1. 图像预处理：首先，通过读取图片并获取其宽度和高度信息，创建一个与图像适配的窗口。这一步涉及到初始化项目，包括设置系统字体和判断操作系统类型以选择正确的字体格式。 2. 区域兴趣点（ROI）设定：通过矩形框定位包含管脚信息的区域，提取边缘附近的参考像素。中心点的坐标（行和列）以及与X轴形成的角度是关键参数，用于构建测量的参照框架。 3. 边缘检测与分析：使用高斯平滑滤波器来减少噪声，然后应用灰度阈值来识别边缘。根据用户设定，可以获取边缘对，如RowEdgeFirst和ColumnEdgeFirst，或者仅取最后/第一对。通过边缘灰度值的变化来判断矩形主轴的位置变化，提取AmplitudeFirst和AmplitudeSecond中的单个点，同时记录IntraDistance（相邻边缘间的距离）和InterDistance（连续边缘对之间的距离）。 4. 测量结果可视化：将处理后的图像显示出来，通过边缘线直观表示测量区域，包括矩形和测量得到的边缘。这样，用户能够清楚地看到管脚的宽度和间距，并理解测量算法的工作原理。 整个过程利用了Halcon的高级图像处理功能，结合边缘检测和分析技术，确保了测量结果的准确性和可靠性。这对于自动化生产线上的质量控制、电子产品检测等应用场景具有重要意义。通过学习这些步骤，学员可以掌握如何在实际工程中应用机器视觉技术进行精确的边长测量。