Halcon机器视觉：边缘测量与管脚宽度距离计算

本篇HALCON机器视觉课件讲述了如何通过图像处理技术来测量电子元件中的管脚宽度和它们之间的距离。课程的核心内容分为四个步骤： 1. 图片预处理与初始化：首先，程序会读入图像并获取其尺寸，以便于后续操作。然后，创建一个适应图像大小的窗口，并设置系统字体。通过If语句，窗口可以根据图像大小自动调整比例。针对不同的操作系统（如Windows），会选择合适的字体样式。 2. ROI设定与边缘提取：通过确定ROI（感兴趣区域）来聚焦在管脚部分，通常以矩形框的形式表示，其中心轴与图像中心点形成特定角度。通过提取边缘点，确定参考像素，获取中心点的行列坐标和中心轴的主轴半径。这个步骤还涉及到高斯平滑滤波和灰度阈值，用于提高边缘检测的精度。 3. 边缘对的检测与测量：使用边缘的变换顺序来识别边缘对，计算它们之间的距离和相对距离。特别地，当边缘灰度值变化时（正向或负向），程序会记录矩形主轴的位置，如RowEdgeFirst、ColumnEdgeFirst等。测量结果包括单个边缘点的AmplitudeFirst和AmplitudeSecond，以及IntraDistance（相邻边缘对的距离）和InterDistance（连续边缘对的距离）。 4. 结果可视化：最后一步是将测量结果展示出来，通过在原始图像上绘制边缘线，清晰地标注出管脚宽度和它们之间的距离，使得测量结果直观可见。 整个过程利用了HALCON强大的图像处理和分析能力，将复杂的管脚测量任务自动化，提高了效率并减少了人为误差。通过学习这个示例，学生可以深入理解边缘检测算法在实际应用中的操作流程和技术细节。