基于Halcon的机器视觉检测与系统标定方法

"系统标定-电子设计从零开始 第2版" 本文主要介绍了基于Halcon软件平台的机器视觉检测系统的构建及其标定过程。在图像采集环节，使用了一台配置为3.70GHz处理器的PC机作为计算设备，搭配远心镜头的工业相机——德国AVT Stingray F125b，它具有内置图像预处理功能，分辨率为1292x964像素，120万像素，最高帧率可达30fps。相机采用1/3的CCD传感器，型号为Sony ICX445。图像采集卡同样来自德国AVT，提供高质量画面和高速传输。光源选择LED，因其直流供电、亮度可调、功耗低、发热小以及高效率的特点。 在系统标定部分，实际测量中利用相机的内参进行操作，针孔成像原理被用于校准。通过Halcon的算子`read_image()`读取由相机获取的原始工件图像，目的是提高工件尺寸检测的精确度。在后续的检测方法中，结合Lanser算子的亚像素边缘检测和亚像素的形状选择函数，对目标区域进行检测。同时，使用Tuker算法进行鲁棒性轮廓拟合，以便更准确地计算目标特征并确定亚像素级别的尺寸。这种方法相较于基于Blob分析的检测方法，具有更强的抗光照不均匀性，提高了检测的准确性和速度。 文章发表在2018年8月的《计算机工程与设计》第39卷第8期，作者们提出了基于Halcon的工件目标检测方法，适用于工业生产中的尺寸检测。研究项目得到了江苏省高校优秀中青年教师境外研修基金的支持，进一步证明了其学术价值和实践意义。