Halcon机器视觉：参数测量与边缘计算实例

在HALCON机器视觉课件的第三部分，学习者将深入理解如何根据预设参数进行精确的测量。这一阶段的核心是利用高斯平滑滤波器和阈值处理来提高图像质量，以便更准确地识别和分析对象。高斯滤波器有助于减少噪声，而灰度门槛值则用于区分图像中的目标区域和背景。 首先，通过高斯滤波器处理图像，其参数的选择对后续边缘检测至关重要。这个过程可能会调整滤波器的大小和标准差，以平衡边缘保留和噪声去除的效果。然后，利用边缘检测功能，可以选择返回所有边缘对（last或first模式），以便跟踪边缘变化的顺序。 具体来说，课件讲解了如何根据管脚在图像中的位置，通过绘制矩形区域（ROI）来确定测量目标。通过对管脚边缘的检测，根据边缘灰度值的递增或递减，计算边缘之间的距离，从而测量出管脚的实际宽度和距离。这种方法依赖于边缘对的正确匹配，以及对边缘方向（垂直于矩形中心轴线）的准确捕捉。 步骤三中，关键参数包括灰度阈值，它用来确定边缘的边界；以及边缘对的处理方式，如RowEdgeFirst/Second和ColumnEdgeFirst/Second，以及Transition设置（positive或negative），这些参数会影响边缘检测的灵敏度和方向。此外，AmplitudeFirst和AmplitudeSecond用于存储主轴上的单个边缘点，IntraDistance和InterDistance则是记录边缘对之间距离的重要数据。 最后，第四步着重于将测量结果可视化，通过在原始图像上显示边缘线和测量的矩形，直观展示测量结果，帮助用户理解和验证测量的准确性。这一步对于理解测量过程和结果具有重要意义，也便于进一步的数据分析和处理。 总结起来，第三步是整个机器视觉流程中的核心环节，它涉及参数调整、边缘检测和精确测量，这些都是确保HALCON在实际应用中高效工作的重要组成部分。通过熟练掌握这些步骤，用户能够有效地利用HALCON进行复杂的图像分析任务。