Halcon机器视觉：边长测量与ROI设定

"Halcon机器视觉课程教学材料，讲解如何使用Halcon进行边长测量以及数值的显示。课程实例展示了如何测量图像中管脚的实际宽度和距离，通过图像处理技术找到边缘并计算相关数据。" 在机器视觉领域，Halcon是一种广泛使用的软件库，它提供了丰富的图像处理算法，包括形状匹配、模板匹配、测量等。本课件重点讲解了如何利用Halcon进行边长测量，这对自动化检测和质量控制尤其关键。 1. **读入图片和初始化项目**： - 首先，课件介绍了如何读取图像，并获取图像的宽度和高度信息，以便后续处理。 - 创建合适的窗口大小，以适应图像的比例。 - 设置系统字体，确保在不同操作系统下显示一致。 - 初始化Halcon项目，如果尺寸为0，则设置为-1，以适应自定义大小。 2. **设定矩形区域（ROI）**： - ROI（Region Of Interest）是分析的重点区域，本例中通过矩形框来定义。 - 以矩形中心点为原点，确定矩形的角度，从而选取正确的参考像素。 - 计算中心点的行和列坐标，用于确定矩形的位置。 3. **进行测量**： - 应用高斯平滑滤波器减少图像噪声，提高边缘检测的准确性。 - 设置灰度阈值，用于边缘检测，找出管脚的边界。 - 使用Halcon的边缘检测函数找到垂直于矩形中心轴的边缘，根据Transition参数（positive或negative）获取边缘变化的精确位置。 - 计算边缘对之间的距离，包括IntraDistance（同一边上的边缘距离）和InterDistance（连续边对之间的距离），这些数据用于确定管脚的宽度和间距。 4. **结果显示**： - 在图像上可视化测量结果，用边缘线条突出显示测量的边缘，增强观察效果。 - 画出矩形边界，清楚地展示测量区域。 - 显示测量数值，提供直观的测量结果。 这个Halcon机器视觉课件通过实际操作步骤，帮助学习者理解如何利用Halcon进行图像分析和测量，对于从事自动化检测、智能制造或是需要进行精确图像处理的工程师来说，是极有价值的参考资料。通过掌握这些技能，可以有效提高生产过程中的质量和效率。