Halcon机器视觉:边缘检测与测量技术
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更新于2024-08-16
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"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。
2011-08-25 上传
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