Halcon机器视觉:管脚测量与ROI边长计算
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更新于2024-07-20
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本篇HALCON机器视觉课件详细讲解了如何利用Halcon软件进行边长测量,并通过一系列步骤实现精确的管脚宽度和距离测量。主要内容分为以下几个部分:
1. 图片预处理:
首先,课程介绍读入图片并初始化项目,包括获取图像的宽度和高度,创建适应屏幕大小的窗口。使用`If`语句判断图像尺寸,以便按比例调整窗口大小,确保用户界面的灵活性。
2. ROI设定与边缘检测:
通过确立矩形区域(ROI)来聚焦管脚信息,画出包含管脚的矩形,然后运用灰度值检测边缘。通过边缘的变换顺序,找出边缘对,计算它们之间的距离,从而得到管脚的宽度。
3. 参数设置与边缘分析:
使用高斯平滑滤波器优化图像,设置灰度阈值以提取边缘。用户可以选择获取边缘对的特定位置,如最后一对或第一对。Halcon可以根据边缘灰度变化(Positive或Negative)动态追踪矩形主轴的位置,同时记录主轴上的边缘点的AmplitudeFirst和AmplitudeSecond以及边缘之间的距离。
4. 测量结果可视化:
将测量结果实时反馈到图像上,包括绘制边缘线、矩形框和标注测量数据。这一步骤有助于用户直观地理解测量过程和结果。
总结来说,本课件重点介绍了Halcon机器视觉库中的边缘检测算法和图像处理技术,通过实例演示如何运用这些工具准确测量管脚的尺寸,为实际工业应用提供了实用的教程。学习者可以通过这个过程掌握如何设置参数、处理图像和解读测量结果,提升在机器视觉领域的技能。
2020-12-17 上传
2011-08-25 上传
2023-05-11 上传
2023-11-19 上传
2023-07-01 上传
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2023-07-28 上传
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