Halcon机器视觉：边缘检测与测量技术

"计算得出边缘线条的起始点和结束点-halcon机器视觉课件" Halcon是一种强大的机器视觉软件，本课件主要讲解如何利用Halcon来计算图像中边缘线条的起始点和结束点，这对于精确测量物体的尺寸、定位特征等任务至关重要。在机器视觉应用中，边缘检测是关键步骤，它可以帮助我们识别图像中的边界，进而进行后续的分析和处理。 首先，我们需要读入图像并初始化项目。这包括获取图像的宽度和高度信息，创建适应图像大小的显示窗口，以及设置系统字体。初始化过程中，若图像尺寸过大，可以设置窗口按比例缩小，确保图像能清晰展示。同时，根据操作系统的名称（例如Windows）来调整字体样式，以保证在不同平台上的一致性。 接下来，确立矩形区域（ROI，Region of Interest）来限定测量范围。矩形的中心点被用作原点，根据角度信息确定边缘的方向。通过找到与矩形中心轴垂直的边缘线，我们可以找到最接近边缘的参考像素，这有助于精确测量边缘的位置。 进入测量阶段，使用高斯平滑滤波器预处理图像以消除噪声。然后，设定灰度阈值来检测边缘。Halcon提供了获取边缘对的方法，可以根据需要选择返回第一对或最后一对边缘。对于“positive”模式，当边缘从暗变亮时，记录下边缘的起始点；反之，在“negative”模式中，边缘从亮变暗时，记录结束点。此外，Halcon还会返回每对边缘之间的距离，这包括主轴上的单点（AmplitudeFirst和AmplitudeSecond）以及连续边缘对之间的距离（IntraDistance和InterDistance）。 最后，将测量结果可视化。这一步通常包括显示原始图像，用边缘线条突出显示检测到的边缘，以及绘制矩形以标识ROI。这样的可视化有助于用户验证检测的准确性，同时为后续的自动化流程提供基础。 通过以上步骤，Halcon有效地实现了边缘检测和测量，适用于各种工业检测和质量控制场景。无论是测量微小的管脚宽度，还是定位大型组件，这种技术都能提供精确的测量数据，提升机器视觉应用的效率和精度。