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機器視覺工程應(yīng)用主要可劃分為硬件和軟件兩大部分。

硬件：工程應(yīng)用的第一步就是硬件選型。硬件選型很關(guān)鍵，因為它是你后面工作的基礎(chǔ)。主要是光源、工業(yè)相機和鏡頭選擇。

軟件：目前業(yè)內(nèi)商業(yè)庫主要有Halcon，康耐視，DALSA，evision，NI等，開源庫有OpenCV.其中NI的labview+vision模塊。

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機器視覺工程應(yīng)用的基本開發(fā)思路是：

一、圖像采集，二、圖像分割，三、形態(tài)學處理，四、特征提取，五、輸出結(jié)果。

下面在Halcon下對這四個步驟進行講解。

一、圖像采集：

Halcon通過imageacquisition interfaces對各種圖像采集卡及各種工業(yè)相機進行支持。其中包括：模擬視頻信號，數(shù)字視頻信號Camera Link,數(shù)字視頻信號IEEE 1394,數(shù)字視頻信號USB2.0,數(shù)字視頻信號Gigabit Ethernet等。
Halcon通過統(tǒng)一的接口封裝上述不同相機的image acquisition interfaces,從而達到算子統(tǒng)一化。不同的相機只需更改幾個參數(shù)就可變更使用。

Halcon圖像獲取的思路：1、打開設(shè)備，獲得該設(shè)備的句柄。2、調(diào)用采集算子，獲取圖像。

1、打開設(shè)備，獲得該設(shè)備的句柄。

? open_framegrabber('DahengCAM', 1, 1, 0, 0, 0, 0, 'interlaced', 8, 'gray', -1, 'false','HV-13xx', '1', 1, -1, AcqHandle) //連接相機，并設(shè)置相關(guān)參數(shù)

Parameter	Values	Default	Type	Description
Name	'DahengCAM'	?	string	Name of the HALCON interface.
HorizontalResolution	1	1	?	1表示水平全部，2為水平1/2，表示圖像截取。
VerticalResolution	1	1	?	同上，表示垂直方向。
ImageWidth	<width>	0	integer	所需的圖像部分的寬度（'0 '代表了完整的圖像）。
ImageHeight	<height>	0	integer	所需的圖像部分的高度（0”是完整的圖像）
StartRow	<width>	0	integer	所需的圖像部分左上方的像素行坐標
StartColumn	<column>	0	integer	所需的圖像部分左上方的像素列坐標
Field	?	?	?	忽視
BitsPerChannel	?	?	?	忽視
ColorSpace	'default', 'gray', 'rgb'	'gray'	string	HALCON圖像的通道模式
Generic	?	?	?	忽視
ExternalTrigger	'false', 'true'	'false'	string	外部觸發(fā)狀態(tài)
CameraType	'HV-13xx', 'HV-20xx', 'HV-30xx', 'HV-31xx','HV-50xx', 'SV-xxxx'	'HV-13xx'	string	所連接的攝像機系列型。
Device	'1', '2', '3', ...	'1'	string	相機連接第一個設(shè)備號“1”，第二個設(shè)備編號“2”。
Port	?	?	?	忽視
LineIn	?	?	?	忽視

2、調(diào)用采集算子，獲取圖像。

grab_image (Image, AcqHandle) //（同步采集）完后處理圖像，然后再采集圖像。采集圖像的速率受處理速度影響。 grab_image_async (Image, AcqHandle,MaxDelay) //（異步采集），一幅畫面采集完后相機馬上采集下一幅畫面，不受處理速度影響。其中第三個參數(shù)為：MaxDelay，表示異步采集時可以允許的最大延時，本次采集命令距上次采集命令的時間不能超出MaxDelay，超出即重新采集。

圖像采集其他相關(guān)算子：

???? grab_image_start，該算子開始命令相機進行異步采集。只能與grab_image_async（異步采集）一起使用。

例子：

* Select a suitable image acquisition interface nameAcqName open_framegrabber(AcqName,1,1,0,0,0,0,'default',-1,'default',-1.0,\ 'default','default','default',-1,-1,AcqHandle) grab_image(Image1,AcqHandle)//進行同步采集 * Start next grab grab_image_start(AcqHandle,-1.0)//命令相機進行異步圖像采集開始 * Process Image1 ... * Finish asynchronous grab + start next grab grab_image_async(Image2,AcqHandle,-1.0)//讀取異步采集的圖像 * Process Image2 ... close_framegrabber(AcqHandle)

3、相機參數(shù)讀寫

讀取相機參數(shù)：

info_framegrabber( : : Name, Query : Information, ValueList)

寫相機參數(shù)：

set_framegrabber_param( : : AcqHandle, Param, Value : )

?

二、圖像分割：

圖像分割的定義：
所謂圖像分割是指將圖像中具有特殊含義的不同區(qū)域分割開來，這些區(qū)域是互相不交叉的，每個區(qū)域都滿足特定區(qū)域的一致性。

1、基于閾值的圖像分割

threshold —采用全局閾值分割圖像。

格式：??? threshold(Image : Region : MinGray, MaxGray : )

自動全局閾值分割的方法：

（1）計算灰度直方圖
（2）尋找出現(xiàn)頻率最多的灰度值（最大值）
（3）在threshold中使用與最大值有一定距離的值作為閾值

代碼：

gray_histo(Regions, Image，AbsoluteHisto, RelativeHisto) //計算出圖像區(qū)域內(nèi)的絕對和相對灰度值直方圖。 PeakGray := sort_index(AbsoluteHisto)[255] //求出出現(xiàn)頻率最多的灰度值 threshold(Image,Region,0,PeakGray-25)

bin_threshold — 使用一個自動確定的閾值分割圖像。

格式：??? bin_threshold(Image : Region : : )

?

dyn_threshold —使用一個局部閾值分割圖像。

格式：??? dyn_threshold(OrigImage, ThresholdImage : RegionDynThresh : Offset, LightDark : )

例子：

mean_image(Image,Mean,21,21) dyn_threshold(Image,Mean, RegionDynThresh,15,'dark')

var_threshold —閾值圖像局部均值和標準差的分析。

格式：??? var_threshold(Image : Region : MaskWidth, MaskHeight, StdDevScale, AbsThreshold, LightDark : )?

?

2、基于邊緣的圖像分割：尋找區(qū)域之間的邊界

watersheds —從圖像中提取分水嶺和盆地。

格式：??? watersheds(Image : Basins, Watersheds : : )

watersheds_threshold —使用閾值從圖像中提取分水嶺和盆地。

格式：??? watersheds_threshold(Image : Basins : Threshold : )

?

3、基于區(qū)域的圖像分割：直接創(chuàng)建區(qū)域

?

三、形態(tài)學處理

形態(tài)學處理以集合運算為基礎(chǔ)。

腐蝕、膨脹、開操作、閉操作是所有形態(tài)學圖像處理的基礎(chǔ)。

開操作（先腐蝕再膨脹）使對象的輪廓變得光滑，斷開狹窄的間斷和消除細的突出物。

閉操作（先膨脹再腐蝕）消彌狹窄的間斷和長細的鴻溝，消除小的孔洞，填補輪廓線的斷裂。

形體學基礎(chǔ)算子：

erosion1
dilation1
opening
closing

常用的形態(tài)學相關(guān)算子
connection
select_shape
opening_circle
closing_circle
opening_rectangle1
closing_rectangle1
complement
difference
intersection
union1
shaps_trans
fill_up

形態(tài)學高級算子：
boundary
skeleton

?

四、特征提取：

1、區(qū)域特征：

area
moments

smallest_rectangle1

smallest_circle

convexity：區(qū)域面積與凸包面積的比例

contlength：區(qū)域邊界的長度

compactness

2、灰度特征

estimate_noise

select_gray

?

五、輸出結(jié)果：

（1）獲取滿足條件的區(qū)域

（2）區(qū)域分類，比如OCR

（3）測量

（4）質(zhì)量檢測

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/hanzhaoxin/archive/2013/02/15/2912879.html

與50位技術(shù)專家面對面20年技術(shù)見證，附贈技術(shù)全景圖

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的halcon学习笔记——机器视觉工程应用的开发思路的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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