HALCON机器视觉:读入图像与初步测量
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更新于2024-07-10
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"本资源是关于HALCON机器视觉的课件,主要讲解如何读入图片、初始化项目,并进行边长测量。课程通过实例演示了如何测量图像中管脚的实际宽度和距离,涉及图像处理和分析的基本步骤。"
在这个机器视觉教程中,首先介绍了如何进行图像的读入和项目的初始化。这包括:
1. **读入图像**:这是图像处理的第一步,它将图像数据加载到HALCON环境中,以便进一步的分析和处理。
2. **获取图像信息**:读取图像后,我们需要知道图像的尺寸,即宽度和高度,这些信息对于后续处理,如创建适应图像大小的窗口,至关重要。
3. **创建窗体**:为了显示和操作图像,需要创建一个合适的窗口。窗体的大小通常应与图像的尺寸匹配,确保图像可以完全显示。
4. **设置系统字体**:为了保证显示的一致性和易读性,课程还涵盖了如何根据操作系统设置窗口的字体样式和大小。
接下来,教程进入实际的测量阶段:
5. **确立矩形框,设定ROI(Region of Interest)**:通过定义一个矩形区域,我们可以专注于图像中特定的部分,例如管脚。矩形的中心轴、角度和大小用于确定测量的参照。
6. **边缘检测**:使用高斯平滑滤波器减少噪声,然后设定灰度门槛值来识别管脚的边缘。HALCON提供了一种方法,根据灰度值的改变来定位边缘。
7. **边缘对的获取与测量**:找到边缘对后,计算它们之间的距离,这能给出管脚的宽度和间距。`IntraDistance`和`InterDistance`分别代表边缘对内的距离和连续边缘对间的距离。
最后,课程讲解了如何将测量结果可视化:
8. **显示图像和测量结果**:不仅仅显示原始图像,还会在图像上绘制出检测到的边缘和矩形,使用户能够直观地看到测量过程和结果。
此HALCON机器视觉课件适用于初学者和进阶者,通过实际操作帮助学习者掌握基本的图像处理和分析技术,特别是针对管脚等小型特征的测量方法。
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