利用Halcon测量管脚宽度与距离：基于灰度边缘分析

HALCON机器视觉课件深入讲解了如何利用图像处理技术来测量管脚的实际宽度和距离。课程的核心内容围绕以下几个关键步骤展开： 1. 图像读入与初始化： 开始时，通过`If`语句判断图像的尺寸，确保窗口按比例缩放以适应屏幕。同时，根据操作系统类型（Windows或其他）设置合适的字体样式，便于后续的文本输出。 2. ROI设定与边缘检测： 确立一个矩形区域Of Interest (ROI)，该矩形的中心轴与X轴形成一定角度，通过寻找边缘最近的像素作为参考。计算中心点的行列坐标，以及与矩形中心轴相关的参数。使用高斯平滑滤波器来预处理图像，然后设定灰度阈值，检测出管脚边缘。边缘检测过程区分边缘对的出现顺序，根据边缘灰度值的变化判断主轴方向。 3. 边缘对测量： 根据边缘对的出现情况，确定垂直于矩形中心轴的边缘直线，并分别记录主轴上的单个点（AmplitudeFirst和AmplitudeSecond）。通过计算IntraDistance和InterDistance数组，得到相邻边缘对之间的距离，这是衡量管脚宽度的关键数据。 4. 测量结果可视化： 将测量结果以直观的方式展示出来，包括绘制边缘线条、显示ROI以及标注测量出来的边缘距离。这一步有助于用户理解和验证测量结果的准确性。 这个HALCON机器视觉课件重点讲解了如何利用图像分析技术精确测量管脚尺寸，涉及图像预处理、边缘检测算法、数据分析和结果展示等核心环节。这对于在电子制造、自动化检测等领域应用机器视觉技术具有很高的实用价值。