Halcon机器视觉：管脚测量与ROI边长计算

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。