机器视觉实验指导书 2王海晖.docx
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机器视觉实验指导书2王海晖
《机器视觉》实验指导书
实验一电子元件插针引脚测量实验
（一实验类型:
验证性实验
（二实验目的:
通过该实验使得学生掌握如何建立被测量工件对象的基本检测步骤,包括工件定位、光源调整、焦距调节等图象测量,进而掌握工件尺寸测量可视化组态编程方法和技术,掌握如何对多插针相关尺寸参数同时测量的新方法,建立被测量插针的基本检测框架,进而扎实掌握插件多针尺寸、针间距及针宽度测量新技术,具备解决实际复杂插件多针参数视觉测量的技术难题。
（三实验要求:
熟练掌握:
用Halcon平台测量的步骤
学生分组人数:
1人/组
（四实验内容:
【实验内容】
测量如图1-1所示电子插件插针参数尺寸
（a（b
图1-1:
开关
（a需要测量开关引脚的宽度及相互之间的距离。
（b确定检测边缘的矩形感兴趣区。
【实验原理】
1、单个相机的影像截取控制流程如a所示,
实验中,采用单相机采集图像,对应的图像处理算子类型为:
open_framegrabber（Name,1,1,0,0,0,0,'default',-1,'default',-1,'default','default',Board0,-1,-1,FGHandle0grab_image（Image0,FGHandle0
2、算子说明:
1open_framegrabber
函数功能:
打开并设置一个图像采集器
调用格式:
open_framegrabber（:
:
Name,HorizontalResolution,VerticalResolution,ImageWidth,ImageHeight,StartRow,StartColumn,Field,BitsPerChannel,ColorSpace,Generic,ExternalTrigger,CameraType,Device,Port,LineIn:
FGHandle
参数:
Name--Halcon图像采集接口。
比如:
对应的DLL（Windows的名字或者共享的库函数（UNIX的名字
Gerneric--图像增益数,可以控制采集到的图像亮度
FGHandle--图像采集函数句柄
2grab_image
函数功能:
采集图像
调用格式:
grab_image（:
Image:
FGHandle:
参数:
Image----采集图像的名称
FGHandle--帧采集器句柄
===================采集图像部分的程序实例====================
1
dev_close_window（
open_framegrabber（'PXC',1,1,0,0,0,0,'default',8,'default',-1,'default','AUTO','default',-1,1,FGHandle
grab_image（Image,FGHandle
get_image_pointer1（Image,Pointer,Type,Width,Height
dev_open_window（0,0,Width,Height,'black',WindowHandle
2
dev_update_window（'off'
open_framegrabber（'DT315x',2,2,0,0,0,0,'default',-1,'default',-1,'default','default','default',-1,1,FGHandle
grab_image（Image,FGHandle
get_image_pointer1（Image,Pointer,Type,Width,Height
dev_close_window（
dev_open_window（0,0,Width,Height,'black',WindowID
【实验步骤】
1、工件定位:
将工件放置到平台转盘上相应位置,确保动态图象采集根据被测对象要求。
2、光源调整:
选择前光源或背光源确保图象不受自然光源影响。
3、焦距调节:
根据被测对象大小和厚度,调节支架横枞位置和相机焦距。
4、打开图像处理软件,通过变量输入窗口、源程序窗口、菜单栏算子三种方式添加算子,编写工件尺寸的测量与标定程序。
其中,相机采集部分的算子可借助菜单栏“助手”—“opennewImageacquisition”设置,生成代码。
（参见前一部分《图像处理软件操作》,如MV-VS860平台中相机的代码:
open_framegrabber（'DirectShow',1,1,0,0,0,0,'default',8,'rgb',-1,'false','default','MVOneVideoCapture',0,-1,FGHandle//采集卡初始化设置
set_framegrabber_param（FGHandle,'saturation',0//设置采集卡参数
while（true//循环采集
grab_image（Image,FGHandle
*Dosomething//在这里添加算法步骤,对Image,即原始图像做处理
endwhile
close_framegrabber（FGHandle
主要算法步骤:
-----------------------
1通过包含如图1-1（b描述引脚的ROI矩形创建测量对象。
ROI矩形用以取得垂直于矩形主轴的各个直线边界对。
运用算子gen_measure_rectangle2返回所创建对象的句柄MeasureHandle。
gen_measure_rectangle2（Row,Column,Phi,Length1,Length2,Interpolation,MeasureHandle------------------------
2将句柄MeasureHandle传寄给测量函数进行测量。
用measure_pairs算子检测,该算子能提取出引脚对应的边缘对并返回其宽度（每组边缘对的两边之间的距,IntraDistance和距离（连续两个边缘对之间的距离,InterDistance。
measure_pairs（Image,MeasureHandle,Sigma,Threshold,Transition,Select,RowEdgeFirst,ColumnEdgeFirst,AmplitudeFirst,RowEdgeSecond,ColumnEdgeSecond,AmplitudeSecond,IntraDistance,InterDistance
------------------------
要测量引脚的宽度及其之间的距离。
用一维测量,这个任务可迎刃而解,因为位置、距离都是沿着一条线测量的。
============================参考程序===============================open_framegrabber（'DirectShow',1,1,0,0,0,0,'default',-1,'gray',-1,'default','default',default',-1,-1,FGHandle//打开图像采集设备,DirectShow即为相机的参数,'gray'表示黑白相机set_framegrabber_param（FGHandle,'saturation',0//设置采集卡参数
while（true//循环采集
grab_image（Image,FGHandle//抓取图像
read_image（Image,'C:
/Templ'//读取图像,因grab_image抓取的图像保存在C:
/Templ中get_image_pointer1（Image,Pointer,Type,Width,Height//获得图像参数
dev_close_window（
dev_open_window（0,0,Width,Height,'black',WindowHandle//打开图像显示窗口,设置背景色为黑色
dev_display（Image//显示图像
Row:
=390
Column:
=380//定义ROI矩形的R/C坐标
Phi:
=rad（-60//矩形偏移水平位置的角度,逆时针为正,顺时针为负
Length1:
=60
Length2:
=10//定义ROI矩形长度及宽度
Interpolation:
='nearest_neighbor'//定义被检测对象的相互关系
gen_measure_rectangle2（Row,Column,Phi,Length1,Length2,Width,Height,Interpolation,MeasureHandle//创建ROI矩形
Sigma:
=0.9
Threshold:
=12
Transition:
='negative'
Select:
='all'
measure_pairs（Image,MeasureHandle,Sigma,Threshold,Transition,Select,RowEdgeFirst,ColumnEdgeFirst,AmplitudeFirst,RowEdgeSecond,ColumnEdgeSecond,AmplitudeSecond,IntraDistance,InterDistance//在指定ROI矩形区域内,检测符合Threshold:
=12的所有边缘对
dev_display（Image
dev_set_draw（'margin'//设置图形的显示方式
dev_set_color（'black'//设置字体的颜色
gen_rectangle2（Rectangle,Row,Column,Phi,Length1,Length2//在显示窗口中输出矩形p_disp_dimensions（RowEdgeFirst,ColumnEdgeFirst,RowEdgeSecond,ColumnEdgeSecond,IntraDistance,InterDistance,Phi,Length2,WindowHandle//测量结果显示函数
close_measure（MeasureHandle//清除与测量相关的缓存文件
endwhile
close_framegrabber（FGHandle//关闭图像采集设备
5、电子插件参数实验测量结果如图1-2所示:
标示了引脚的边缘,宽度及其之间的距离。
图1-2:
开关引脚宽度及相互距离检测结果
参考例程:
examples\solution_guide\1d_measuring\measure_switch.dev。
6、延伸训练
图1-3a测引脚的宽度以及各个引脚的间距b测引脚的长度
这个训练的任务是检测芯片的主要尺寸（见图1-3。
主要算法步骤:
------------------------
1检测每个引脚的宽度以及各个引脚的间距（更加重要。
我们定义一个包含引脚的矩形ROI（见图1-3a,这就产生了测量目标。
gen_measure_rectangle2（Row,Column,Phi,Length1,Length2,Width,eight,’nearest_neighbor’,MeasureHandle
measure_pairs（Image,MeasureHandle,1.5,30,’negative’,’all’,RowEdgeFirst,ColumnEdgeFirst,AmplitudeFirst,RowEdgeSecond,ColumnEdgeSecond,AmplitudeSecond,PinWidth,PinDistance
通过取出的各个直线边界对,就可以得到引脚数目、平均宽度和他们的平均间距
numPins:
=|PinWidth|
avgPinWidth:
=sum（PinWidth/|PinWidth|
avgPinDistance:
=sum（PinDistance/|PinDistance|
2确定引脚的长度。
尽管每个引脚的宽度都只有几个象素,但还是可以求出他们的长度。
为了完成这个任务,我们画出了一个包含了芯片两个对边引脚的矩形,从而得到了一个新的测量区域（见图1-3b。
找到的第一条边和第二条边之间的距离就是上侧引脚的长度,第三条和第四条就是下面引脚的长度。
gen_measure_rectangle2（Row,Column,Phi,Length1,Length2,Width,Height,’nearest_neighbor’,MeasureHandle
measure_pos（Image,MeasureHandle,1.5,30,’all’,’all’,RowEdge,ColumnEdge,Amplitude,Distance
参考例程:
examples\hdevelop\Applications\Measure\measurepin.dev
============================参考程序===============================dev_close_window（
read_image（Image,'ic_pin'
get_image_pointer1（Image,Pointer,Type,Width,Height
dev_open_window（0,0,Width/2,Height/2,'black',WindowHandle
dev_display（Image
stop（
draw_rectangle2（WindowHandle,Row,Column,Phi,Length1,Length2//创建矩形,各参数定义如下。
Row:
=47//矩形中心点Row值
Column:
=485
Phi:
=0//矩形偏移水平位置的角度,逆时针为正,顺时针为负
Length1:
=420//矩形长度
Length2:
=10//矩形宽度
dev_set_color（'green'
dev_set_draw（'margin'
dev_set_line_width（3
gen_rectangle2（Rectangle,Row,Column,Phi,Length1,Length2
gen_measure_rectangle2（Row,Column,Phi,Length1,Length2,Width,Height,'nearest_neighbor',MeasureHandle
stop（
dev_update_pc（'off'
dev_update_var（'off'
n:
=100
count_seconds（Seconds1
fori:
=1tonby1
measure_pairs（Image,MeasureHandle,1.5,30,'negative','all',RowEdgeFirst,ColumnEdgeFirst,AmplitudeFirst,RowEdgeSecond,ColumnEdgeSecond,AmplitudeSecond,PinWidth,PinDistance
endfor
count_seconds（Seconds2
Time:
=Seconds2-Seconds1
stop（
dev_set_color（'red'
disp_line（WindowHandle,RowEdgeFirst,ColumnEdgeFirst,RowEdgeSecond,ColumnEdgeSecond
avgPinWidth:
=sum（PinWidth/|PinWidth|
avgPinDistance:
=sum（PinDistance/|PinDistance|
numPins:
=|PinWidth|
OpSystem:
=environment（'OS'
if（OpSystem='Windows_NT'
set_font（WindowHandle,'-Arial-18-*-*-*-*-*-'
else
set_font（WindowHandle,'-*-courier-*-*-*-*-18-*-*-*-*-*-*-*'
endif
dev_set_color（'yellow'
set_tposition（WindowHandle,200,100//设置文字输入位置
write_string（WindowHandle,'Numberofpins:
'+numPins//显示测量数据:
Numberofpinsset_tposition（WindowHandle,260,100
write_string（WindowHandle,'AveragePinWidth:
'+avgPinWidth
set_tposition（WindowHandle,320,100
write_string（WindowHandle,'AveragePinDistance:
'+avgPinDistance
dump_window（WindowHandle,'tiff_rgb','C:
\\Temp\\pins_result'
stop（
draw_rectangle1（WindowHandle,Row1,Column1,Row2,Column2
Row1:
=0
Column1:
=600
Row2:
=100
Column2:
=700
dev_set_color（'blue'
disp_rectangle1（WindowHandle,Row1,Column1,Row2,Column2
stop（
dev_set_part（Row1,Column1,Row2,Column2
dev_display（Image
dev_set_color（'green'
dev_display（Rectangle
dev_set_color（'red'
disp_line（WindowHandle,RowEdgeFirst,ColumnEdgeFirst,RowEdgeSecond,ColumnEdgeSecond
stop（
close_measure（MeasureHandle
dev_set_part（0,0,Height-1,Width-1
dev_display（Image
stop（
dev_set_color（'green'
draw_rectangle2（WindowHandle,Row,Column,Phi,Length1,Length2
Row:
=508
Column:
=200
Phi:
=-1.5708
Length1:
=482
Length2:
=35
gen_rectangle2（Rectangle,Row,Column,Phi,Length1,Length2
gen_measure_rectangle2（Row,Column,Phi,Length1,Length2,Width,Height,'nearest_neighbor',MeasureHandle
stop（
measure_pos（Image,MeasureHandle,1.5,30,'all','all',RowEdge,ColumnEdge,Amplitude,Distance
PinHeight1:
=RowEdge[1]-RowEdge[0]
PinHeight2:
=RowEdge[3]-RowEdge[2]
dev_set_color（'red'
disp_line（WindowHandle,RowEdge,ColumnEdge-Length2,RowEdge,ColumnEdge+Length2dev_set_color（'yellow'
set_tposition（WindowHandle,RowEdge[1]+40,ColumnEdge[1]+100
write_string（WindowHandle,'PinHeight:
'+PinHeight1
set_tposition（WindowHandle,RowEdge[3]-120,ColumnEdge[3]+100
write_string（WindowHandle,'PinHeight:
'+PinHeight2
dump_window（WindowHandle,'tiff_rgb','C:
\\Temp\\pins_height_result'
close_measure（MeasureHandle
dev_set_draw（'fill'
dev_set_line_width（1
实验二线弧测量及定标实验
（一实验类型:
验证性实验
（二实验目的:
通过该实验使得学生掌握如何建立线弧类工件的基本检测步骤,如何将轮廓分成线段和（圆弧以及如何测定相关的参数。
具备解决实际工件参数（如长、宽、高视觉测量的问题。
进而扎实掌握工件边缘长度测量、圆弧测量以及线段与圆弧混合测量等新技术。
（三实验要求:
熟练掌握:
用Halcon测量弧线及标定算法
学生分组人数:
1人/组
（四实验内容:
测量包括工件顶端凸圆半径、凸缘端两耳朵圆孔半径、两切线长度、中心小孔半径、矩形长度和宽度,工件图像如图2-1所示。
图2-1待测工件
【实验原理】
1、线弧类工件的测量,需采用近似匹配的方法。
2、亚像素（Sub-Pixel定义:
摄像机的成像面的分辨率以像素数量来衡量。
但像素中心之间的距离有几个至十几个微米不等。
为了最大限度利用图像信息来提高分辨率,提出了Sub-Pixel概念。
意思是说,在两个物理像素之间还有像素,称之为Sub-Pixel,它完全是通过计算方法的出来的。
3、算子及函数说明:
1edges_sub_pix
函数功能:
用Deriche,
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