Halcon机器视觉：矩形ROI边缘测量与显示

本篇HALCON机器视觉课件聚焦于"显示矩形ROI（区域-of-interest）"的应用，主要内容围绕边长测量和管脚定位展开。课程首先介绍如何通过图像处理技术来测量管脚的实际宽度和间距，具体步骤如下： 1. 图像预处理：课程开始于读入图片并初始化项目，包括获取图像的宽度和高度，根据图像尺寸调整显示窗体大小。通过IF语句判断操作系统类型，为Windows系统设置合适的字体样式。 2. ROI设定：利用矩形ROI（Region of Interest）来划定包含管脚信息的感兴趣区域。ROI的中心点基于图像窗口的中心轴线确定，提取边缘最接近中心的像素作为参考，并计算中心轴角度和半径。同时，根据窗口尺寸输出相应的代码，便于后续处理。 3. 边缘检测与测量：运用高斯平滑滤波器处理图像，设置灰度阈值以识别边缘。根据指定参数（如last或first），程序可以返回边缘对的位置。通过检测边缘灰度值变化，确定矩形主轴的位置，记录边缘点的Amplitude和距离，区分RowEdge和ColumnEdge，以及IntraDistance和InterDistance等数据。 4. 结果可视化：最后一步是将测量结果直观地呈现出来，通过显示原始图像，叠加边缘线，以及用矩形表示ROI，清晰地标注出管脚的宽度和间距。这有助于用户理解和分析机器视觉系统的工作过程。 通过这个课件，学习者可以深入了解如何运用Halcon机器视觉库进行精确的图像分析，特别是如何利用ROI来提取关键信息，并通过边缘检测技术进行测量，这对于实际的工业自动化应用具有重要意义。整个流程涉及了图像处理、特征提取和数据分析等多个环节，对于提高生产效率和产品质量具有积极作用。