HALCON机器视觉：边长测量与结果显示

"本课件详细介绍了如何使用HALCON机器视觉软件进行边长测量，并展示了测量数值的显示过程。通过实例，讲解了从读取图像、设定ROI（感兴趣区域）、进行边缘检测到测量计算的完整步骤。" 在机器视觉领域，HALCON是一种广泛使用的图像处理软件，它提供了丰富的函数和工具用于图像分析和测量。在边长测量方法及其数值显示的案例中，我们可以通过以下步骤来实现精确的测量： 1. **读入图像和项目初始化**： - 首先，读取待处理的图像，获取图像的宽度和高度信息，这有助于后续的尺寸计算。 - 创建一个适应图像大小的显示窗口，并设置系统的字体样式，以便于结果的可视化。 - 如果图像大小为0，则将其设为-1，确保后续处理的正确性。 2. **设定ROI（感兴趣区域）**： - 通过绘制矩形框，我们可以将管脚区域限定在ROI内，便于后续的边缘检测。 - ROI的中心点、角度和半径等参数是关键，它们定义了矩形的位置和方向，以便与管脚的边缘对齐。 3. **边缘检测和测量**： - 应用高斯平滑滤波器减少噪声，然后设置灰度阈值以检测边缘。 - HALCON提供了`find_edges`函数，可以根据边缘灰度值的变化找到边缘对，例如，当灰度从黑到白转变时，可以确定边缘的位置。 - 计算边缘对之间的距离，包括IntraDistance（内部距离，即同一边缘对之间的距离）和InterDistance（连续边缘对之间的距离），这些值代表了管脚的宽度和间距。 4. **结果可视化**： - 显示原始图像，同时在图像上用线条突出显示检测到的边缘，使得测量过程更直观。 - 结合测量的数值，可以进一步画出矩形框，显示测量的边缘对及其距离，为用户提供清晰的测量结果。 这个例子充分展示了HALCON在机器视觉应用中的强大功能，特别是在精密测量方面。通过理解并实践这些步骤，用户可以利用HALCON有效地解决实际工程中的尺寸测量问题，尤其适用于电子元件、机械部件等的自动化检测。此外，HALCON的跨平台兼容性和丰富的算法库使其成为工业自动化和质量控制的理想选择。