HALCON机器视觉：管脚边长测量与ROI边缘分析

本篇课件围绕Halcon机器视觉系统展开，主要讲解了边长测量方法及其数值显示的过程。课程内容详尽，适合初学者或进阶者深入了解机器视觉在实际应用中的具体步骤。 首先，课程开始于图片的导入和项目初始化阶段。学生将学习如何使用Halcon读取图像，获取其宽度和高度信息，以及如何根据图片尺寸调整窗口大小以适应。通过If语句，课程指导如何智能缩放窗口，确保在不同操作系统（如Windows）上都能正确显示。同时，系统字体的设置也是关键环节，包括字体选择、大小和样式。 接着，课程深入到ROI（感兴趣区域）的设定，通过选取矩形框来包围待测量的管脚。中心轴交点作为原点，通过分析边缘像素找到参考点，并确定中心点坐标、轴的角度和窗口尺寸。这一部分的重点是确定垂直于中心轴的边缘直线，这对于后续的测量至关重要。 在测量阶段，课程讲解了高斯平滑滤波器的应用，以及灰度阈值的选择，这些有助于提高边缘检测的精度。通过“last”或“first”选项，用户可以选择仅返回边缘对的特定顺序。此外，根据Transition参数的不同，边缘的变化将影响主轴位置的更新，这对于理解边缘变化方向非常重要。 最后，测量结果显示在可视化环节。通过显示原始图像并用边缘线标记，清晰地展示了管脚的宽度和距离。同时，IntraDistance和InterDistance数组提供了边缘之间的精确间距，使得测量结果更具可读性和分析价值。 这是一门实战性强的课程，涵盖了从图像预处理、ROI设定到测量结果呈现的全过程，帮助学习者掌握Halcon机器视觉系统在实际应用中测量边长的关键技术。通过这个实例，学员不仅能提升编程技能，还能理解如何在工业自动化环境中有效运用机器视觉进行精确测量。