基于HALCON的机器视觉系统的研究与实现
Halcon机器视觉实验指导书
机器视觉软件HALCON 实验指导书 目录 实验1 HALCON 概述，应用范例 实验2 HDevelop介绍，操作编程范例 实验3 HALCON编程接口，高级语言编程 实验4 HALCON数据结构，采集硬件接口 实验5 HALCON采集硬件配置，图像采集 实验6 HALCON二维测量，配准测量与识别定位 实验7 HALCON一维测量，尺寸测量 实验8 HALCON三维测量，3D重建测量 实验1 HALCON 概述，应用范例 实验2 HDevelop介绍，操作编程范例 1 邮票分割 文件名: stamps.dev 第一个例子进行文件分析任务。图5.1展示了部分邮票目录页。它描述了两种不同的邮票：以图形描述为主和以文字描述为主。 为了使用这个例子，必须把文字描述转化为计算机所能理解的形式。你可能使用OCR编程方式，你很快发现由于邮票的图形描述会导致大多数的可使用模块产生错误。于是另一项任务必须要进行预处理：对所有的邮票进行转化(例如,把邮票转化为灰色有价值的纸)，这样就可以使用OCR处
理邮票的剩余部分了。 当创造一个应用程序来解决这种问题,对要处理的对象进行特征提取是非常有帮助的。这个任务可以为新手提供解决的这类问题一些的经验。 ●一般而言，特征提取有如下步骤：邮票比纸要黑。 ●邮票包含图像的部分不重叠。 ●邮票具有最大最小尺寸。 ●邮票是长方形的。
图 5.1: Mi c he l图表的部分页. 如果直接使用属性清单而非编程，任务会变得很简单。可惜由于语言的含糊，这是不可能的。所以你需要建构具有精确的语法和语义的语言,尽可能接近非正式的描述。使用HDevelop语法，一个通常的程序看起来如下： dev_close_window () read_image (Catalog, ’swiss1.tiff’) get_image_pointer1 (Catalog, Pointer, Type, Width, Height) dev_open_window (0, 0,Width/2, Height/2, ’black’, WindowID) dev_set_part (0, 0,Height-1, Width-1) dev_set_draw (’fill’)
机器视觉基础知识详解
机器视觉基础知识详解 随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：
为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 案例一：机器人+视觉自动上下料定位的应用： 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。 案例二：视觉检测在电子元件的应用： 此产品为电子产品的按钮部件，产品来料为料带模式，料带上面为双排产品。通过对每个元器件定位后，使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值，来判断此区域有无缺胶情况。 该应用采用了深圳视觉龙公司的DragonVision视觉系统方案，使用两个相机及光源配合机械设备，达到每次检测双面8个产品，每分钟检测大约1500个。当出现产品不良时，立刻报警停机，保证了产品的合格率和设备的正常运行，提高生产效率。
机器视觉入门知识详解
机器视觉入门知识详解 随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：
为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 啤酒厂采用的填充液位检测系统为例来进行说明： 当每个啤酒瓶移动经过检测传感器时，检测传感器将会触发视觉系统发出频闪光，拍下啤酒瓶的照片。采集到啤酒瓶的图像并将图像保存到内存后，视觉软件将会处理或分析该图像，并根据啤酒瓶的实际填充液位发出通过-未通过响应。如果视觉系统检测到一个啤酒瓶未填充到位，即未通过检测，视觉系统将会向转向器发出信号，将该啤酒瓶从生产线上剔除。操作员可以在显示屏上查看被剔除的啤酒 瓶和持续的流程统计数据。
机器人视觉引导玩偶定位应用： 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。 视觉检测在电子元件的应用：
解读机器视觉系统解析及优缺点
解读机器视觉系统解析及优缺点 在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。 由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。 一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。 机器视觉的优点包括以下几点： ■精度高 作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。 ■连续性 视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。 ■成本效率高 随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。 ■灵活性 视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后，只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。 许多应用满意过程控制（SPC）的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中，制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件时能够调节过程参数。 机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用 机器视觉系统的构成 机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件，在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定；机器视觉也可以用来创造一个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。 尽管机器视觉应用各异，但都包括以下几个过程；
机器视觉算法开发软件----HALCON
机器视觉算法开发软件----HALCON HALCON是世界范围内广泛使用的机器视觉软件，用户可以利用其开放式结构快速开发图像处理和机器视觉软件。 HALCON提供交互式的编程环境HDevelop。可在Windows,Linux,Unix下使用，使用HDevelop可使用户快速有效的解决图像处理问题。HDevelop含有多个对话框工具，实时交互检查图像的性质，比如灰度直方图，区域特征直方图，放大缩小等，并能用颜色标识动态显示任意特征阈值分割的效果，快速准确的为程序找到合适的参数设置。HDevelop程序提供进程，语法检查，建议参数值设置，可在任意位置开始或结束，动态跟踪所有控制变量和图标变量，以便查看每一步的处理效果。当用户对于机器视觉编程代码完成后，HDevelop可将此部分代码直接转化为C++,C或VB源代码，以方便将其集成到应用系统中。 HALCON提供交互式的模板描述文件生成工具HmatchIt,。可交互式地为一个模型定义一个任意形状的感性趣区域，HmatchIt优化给出此创建模型的合适参数, 自动生成模板描述文件以供程序调用，快速为基于形状匹配和结构匹配的用户找到实现目标识别和匹配应用的合适的参数设置。 HALCON提供支持多CPU处理器的交互式并行编程环境Paralell Develop, 其继承了单处理器板HDevelop的所有特点，在多处理器计算机上会自动将数据比如图像分配给多个线程，每一个线程对应一个处理器，用户无需改动已有的HALCON程序，就立即获得显
著的速度提升。 HALCON中HDevelop Demo中包含680个应用案例，根据不同的工业领域，不同的用法和算法分类列出，用户可以根据自己的需求方便的找到相对应的类似案例，快速掌握其函数用法。 HALCON提供的函数使用说明文档，详细介绍每个函数的功能和参数用法，提供在不用开发语言（VC,VB,.NET等）下的开发手册，而且提供一些算法（例如3D）的原理性介绍，给用户的学习提供帮助。 特点：原型化的开发平台，自动语法检查； 动态察看控制和图标变量； 支持多种操作系统； 支持多CPU； 支持多种文件格式； 自动语言转化功能； 与硬件无关，可支持各种硬件； 应用领域：医学图像分析； 2D/3D测量； 立体视觉； 匹配定位； 光学字符识别； Blob分析；
Halcon机器视觉二维码实例及分步注解
Halcon机器视觉二维码实例及分步注解 [plain]view plaincopy 1.*2D Code generated by Image Acquisition01 2.*QR Code 3.dev_close_window() 4.dev_open_window(0,0,400,400,'black',WindowHandle) 5.*先关闭活动图形窗口，再打开这个窗口，标识符为WindowHandle； 6.*相对于界面左上角第0行、第0列，大小为400×400像素，颜色为黑色。 7.open_framegrabber('DirectShow',1,1,0,0,0,0,'default',8,'rgb',-1,'false','defa ult','Gsou USB2.0Camera',0,-1,AcqHandle) 8.*打开帧接收器（图像采集设备，如摄像头，工业相机等），参数（Parameter）详见这个算子 9.*注意摄像头的名称,可以用工具栏中的“助手”——打开新的Image Acquisition获取摄像头及插入代码 10.grab_image_start(AcqHandle,-1) 11.while(true) 12.grab_image_async(Image,AcqHandle,-1) 13.create_data_code_2d_model('QR Code',[],[],DataCodeHandle) 14.*二维码的创建开头的算子，clear为结束清除的算子，见下。 15.set_display_font(WindowHandle,16,'mono','true','false') 16.dev_set_color('forest green') 17.dev_set_draw('margin') 18.dev_set_line_width(3) 19.set_data_code_2d_param(DataCodeHandle,'default_parameters','enhanced_recognition') 20.*设置选定参数的二维数据模型，参数详见这个算子 21.find_data_code_2d(Image,SymbolXLDs,DataCodeHandle,[],[],ResultHandles,DecodedDa taStrings) 22.*检测和读取二维代码符号，也支持读取二维数据模型的序列，参数详见这个算子 23.for i:=0to|ResultHandles|-1by1 24.select_obj(SymbolXLDs,SymbolXLD,i+1) 25.get_contour_xld(SymbolXLD,Row,Col) 26.get_string_extents(WindowHandle,DecodedDataStrings[i],Ascent,Descent,TxtWidth ,TxtHeight) 27.disp_message(WindowHandle,DecodedDataStrings[i],'image',max(Row-50),max([min( Col+30)-TxtWidth/2,1]),'black','true') 28.endfor 29.*这段for循环语句的目的是让解码到的字符串（二维码的内容）显示到二维码深绿色（forest green上 面定义）的解码区域框的行列位置。 30.*disp_message(WindowHandle,DecodedDataStrings,'window',12,12,'black','true') 31.*如果不需要设置显示到区域框中间的位置，而是显示到窗体的上方或其他位置，那么不需要上面那段for 语句，只需这段信息显示的语句即可显示到窗体相应位置。 32.if(|DecodedDataStrings|>0) 33.disp_continue_message(WindowHandle,'black','true')
机器视觉基础知识详解
机器视觉基础知识详解 随着工业4、0时代的到来,机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要,为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识,包括机器视觉技术就是如何工作的、它为什么就是实现流程自动化与质量改进的正确选择等。小编为您准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉就是一门学科技术,广泛应用于生产制造检测等工业领域,用来保证产品质量,控制生产流程,感知环境等。机器视觉系统就是将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布与亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉优势:机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点,可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触,安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有: 为了更好地理解机器视觉,下面,我们来介绍在具体应用中的几种案例。 案例一:机器人+视觉自动上下料定位的应用:
现场有两个振动盘,振动盘1作用就是把玩偶振动到振动盘2中,振动盘2作用就是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统,该系统通过判断玩偶正反面,把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人,机器人收到坐标后运动抓取产品,当振动盘中有很多玩偶处于反面时,VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量,当反面玩偶数量过多时,VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶就是否处于正面,计算出玩偶中心点坐标,发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料,大大减少人工成本,大幅提高生产效率。 案例二:视觉检测在电子元件的应用: 此产品为电子产品的按钮部件,产品来料为料带模式,料带上面为双排产品。通过对每个元器件定位后,使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值,来判断此区域有无缺胶情况。 该应用采用了深圳视觉龙公司的DragonVision视觉系统方案,使用两个相机及光源配合机械设备,达到每次检测双面8个产品,每分钟检测大约1500个。当出现产品不良时,立刻报警停机,保证了产品的合格率与设备的正常运行,提高生产效率。 案例三:啤酒厂采用的填充液位检测系统案例:
2020年机器视觉公司排名
2020年机器视觉公司排名 机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。 近年来，随着我国智慧城市建设的重新火热，机器视觉技术的市场需求量大增。对于人脸识别、图片搜索引擎、医疗诊断、智能驾驶、娱乐营销等智慧城市建设的多个领域来说，机器视觉技术都是不可或缺的。 随着制造业企业对自动化、智能化需求的不断提升，一大批机器视觉企业涌现了出来。那么，让我们一起来看看都有哪些企业已经涉足这一领域，以及他们的发展情况如何。 机器视觉国外供应商 基恩士 从光电传感器和近接传感器到用于检测的测量仪器和研究院专用的高精度设备，KEYENCE 的产品覆盖面极其广泛。KEYENCE的客户遍及各行各业，有超过80,000的客户都在使用KEYENCE的这些产品。用户只要针对特定应用选择合适的KEYENCE产品，就可以安装高产量，高效能的自动化生产线。 基恩士产品的设计理念是给予客户的制造与研发创造附加价值。产品按照通用目的进行工程设计，因此它们可以用在各个行业或广泛的应用场合。基恩士为既存和潜在的应用需要提供更具附加价值的产品。 基恩士为世界范围内约100 个国家或地区的20 余万家客户提供服务，基恩士这个名称意味着创新与卓越。 欧姆龙 创立于1933年的欧姆龙集团是全球知名的自动化控制及电子设备制造厂商，掌握着世界领先的传感与控制核心技术。通过不断创造新的社会需求，欧姆龙集团已在全球拥有近36，000名员工，营业额达7，942亿日元。产品涉及工业自动化控制系统、电子元器件、汽车电子、社会系统、健康医疗设备等广泛领域，品种多达数十万。 康耐视 康耐视公司设计、研发、生产和销售各种集成复杂的机器视觉技术的产品，即有“视觉”的产品。康耐视产品包括广泛应用于全世界的工厂、仓库及配送中心的条码读码器、机器视觉传感器和机器视觉系统，能够在产品生产和配送过程中引导、测量、检测、识别产品并确保
跟我学机器视觉-HALCON学习例程中文详解-QQ摄像头读取条码
跟我学机器视觉-HALCON学习例程中文详解-QQ摄像头读取条码 第一步：插入QQ摄像头，安装好驱动（有的可能免驱动） 第二步：打开HDevelop，点击助手—打开新的Image Acquisition—选中图像获取接口（I），然后点击检测，找到摄像头。如下图： 第三步：点击连接，将颜色空间设置为gray，然后点击实时，此时图像窗口中将显示采集到的图像，将物体放置到摄像头前，位置调至条码清晰。如下图：
集，点击插入代码，此时程序编辑器中将自动生成代码，如下图：
这时单击下运行按钮，将会采集一副图像并显示到图形窗口中。接下来我们将开始条码读取的工作。 第五步：在Do Something后插入如下代码： create_bar_code_model ([ ], [ ], BarCodeHandle) *由于不知道条码是何类型，因此条码类型设置为auto。CodeTypes := ['auto'] find_bar_code (Image, SymbolRegions, BarCodeHandle, CodeTypes, DecodedDataStrings) get_bar_code_result (BarCodeHandle, 'all', 'decoded_types', DecodedDataTypes) 这时再重新运行程序，只要图像清晰，此时就可以读到条码了。条码区域会变成红色，而且在变量窗口中可以查到读取的条码类型和内容。如下图：
第六步：我们再添加代码，将读取结果直接显示在图像窗口中。 disp_message (WindowHandle, DecodedDataTypes[0]+': '+DecodedDataStrings[0], 'image', 100, 160, 'forest green', 'true') 此时会提示错误WindowHandle未被初始化。 *获取更多课程请Q智达工控学院：1613985351 因为图像采集助手会自动打开一个窗口，因此我们先将它关闭，然后自己创建一个窗口。在程序最开始加上这两句代码: dev_close_window () dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle) 再重新运行程序，此时在读取到的条码在图像中写出来了。如下图：
halcon机器视觉试验平台设计方案与研究报告
封面
作者：PanHongliang 仅供个人学习 基于HALCON的机器视觉系统的研究与实现 摘要 近年来，机器视觉系统以其高效率、高可靠、低成本的特点在国外取得了广泛的应用。机器视觉系统适用于众多领域，例如工业自动化、医药业、制造业、农业等，弥补了人类视觉的很多不足。本文采用德国MVTec公司的专业机器视觉软件HALCON来开发机器视觉系统，提出了相关机器视觉实现方法，
并且在机器视觉实验平台上完成了一个弹簧片检测任务。 目前关注较多的是机器视觉系统的硬件部分，而机器视觉软件部分关注较少，一个先进的机器视觉系统除了具有高性能的硬件外，还需要有高性能的软件，虽然说许多常见的开发软件例如Mircosoft的Visual Studio、NI的LabWindows\CVI等等都可以开发机器视觉系统，但是开发周期比较长，针对性较弱，程序的复杂程度较高。而采用HALCON作为机器视觉和图像处理核心软件，不仅大大缩短了开发周期，降低了开发难度，而且可以参考HALCON 提供的众多机器视觉和图像处理例程来针对具体的任务做具体开发。 文章的第一章研究了机器视觉系统的组成、应用现状和发展，并且对机器视觉软件HALCON做了概述。第二章根据相关要求，选择合适的硬件单元，设计和搭建了VS-ZM1200机器视觉实验平台。第三章研究了机器视觉中常用的一些图像处理技术，重点讨论了在弹簧片检测任务中所采用的图像处理技术和算法，如图像的增强，分割，边缘检测等。第四章研究了机器视觉软件，重点研究了HALCON，并且对在Visual C++开发环境下如何使用HALCON编写的程序做了讨论。第五章介绍了在VS-ZM1200机器视觉实验平台上，使用HALCON和Visual C++开发的一套弹簧片检测系统，该系统完成关于弹簧片的尺寸参数测量和外观参数判别的任务。 第一章：绪论 1.1机器视觉概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,为了克服自身能力、能量的局限性,发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。这类机器,我们通常称为智能机器,它能模拟人类的功能,能感知外部世界并有效地解决人所希望解决的问题。人类感知外部世界主要是通过视觉、触觉、听觉和嗅觉等感觉器官,而视觉,是人类最重要的感觉功能。视,就是看。觉,就是感觉、感知。通过看来感知外部世界丰富多采的信息。“百闻不如一见”,这句话生动地说明了视觉对获得客观世界信息的重要性。据统计,人所感知的外界信息有80%以上是由视觉得到的[1],通过视觉,我们可以感受到物体的位置,亮度以及物体之间的相互关系等。因此,对于智能机器来说,赋予机器人类的视觉功能对发展智能机器是极其重要的,由此形成了 一门新的学科———机器视觉。 机器视觉，就是用机器（通常是数字计算机）代替人眼来做测量及判断，对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程。美国制造工程师协会（SME Society of Manufacturing Engineers）机器视觉分会和美国机器人工业协会（RIA Robotic Industries Association）的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为：“机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置”。具体来讲，是指通过镜头将被测目标转化为图像信号，投射至影像接受器件（一般为 CCD 元件）上再通过数字计算机进行分析处理。CCD是英文（Charge Coupling Device）的缩写，其中文含义为电荷耦合组件。当不同强度的光线照射在CCD表面，CCD
机器视觉基础知识详解
机器视觉基础知识详解 随着工业 4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让 更多用户获取机器视觉的相关基础知识， 包括机器视觉技术是如何工作的、 它为什么是实现 流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量， 控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号, 传送给专用的 I 图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信 号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 光源 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、 高度自动化的特点， 可以实现很高的分辨率精度 与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触， 安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主 要区别有: C C D 相机 高題 T 作时闻 工仙『可肖限 不易信息■棗成 人;」和倉理或本不斬上升 不适合齡和措辭境 V 工件 可靠性
为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 案例一：机器人+ 视觉 自动上下料定位的应用: 从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司 VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩 偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人， 机器人收到坐标后运动抓取产 品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时， VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面 玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面， 计算出玩偶中心点坐标，发 送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料， 大大减少人工成本， 大幅提高生产效 率。 案例二：视觉检测在电子元件的应用: 此产品为电子产品的按钮部件，产品来料为料带模式，料带上面为双排产品。通过对 每个元器件定位后，使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值， 来判断此区域有无缺胶情况。 该应用采用了深圳视觉龙公司的 Drag on Visi on 视觉系统方案，使用两个相机及光源配 合机械设备，达到每次检测双面 8个产品，每分钟检测大约 1500个。当出现产品不良时, 立刻报警停机，保证了产品的合格率和设备的正常运行，提高生产效率。 2把反面玩偶振成正面。 SB 3^ I i- I" 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘 2中，振动盘2作用是把玩偶
机器视觉系统设计五大难点【详解】
机器视觉系统设计五大难点【详 解】 机器视觉系统设计五大难点 内容来源网络，由“深圳机械展（11万m2, 1100 多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、数控系统、3D打印、激光 切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的 视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部
分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括
用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。 图像的获取
halcon 机器视觉 基础应用
? 2003-2009 MVTec Software GmbH Descriptor-based Matching Choose between calibrated and uncalibrated matching uncalibrated returns perspective map calibrated returns pose Descriptor-based matching is done in four steps 1. Train interest points 2. Detect points 3. Match points Offline Online 4. Calculate map offline online First, create a descriptor model Create model Find model Clear model 1. detect points To create a model, choose a point detector and a point descriptor 2. describe points
create_[un]calib_descriptor_model create_calib_descriptor_model(?Image::?CamParam, ?ReferencePose, ?DetectorType, ?DetectorParamName,?DetectorParamValue,?DescriptorParamName,?DescriptorParamValue,?Seed, ?DescriptorHandle) 1. detector parameters 2. descriptor parameters 1. detect points for descriptor-based matching points_harris points_harris_binomial points_lepetit fast robust Points are described by randomized ferns 2. describe points Ferns compare random pixels to learn interest point descriptions After the training, every fern contains probability distributions at every leaf 1
解析机器视觉系统设计的五大难点
解析机器视觉系统设计的五大难点 文章出处：David 发布时间：2014/08/20 | 498 次阅读 每天新产品时刻新体验一站式电子数码采购中心专业PCB打样工厂，24小时加急出货工业视觉应用一般分成四大类：定位、测量、检测和识别，其中测量对光照的稳定性要求最高。 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成： * 照明 * 图像聚焦形成 * 图像确定和形成摄像机输出信号
工业机器人视觉系统
工业机器人及机器人视觉系统 人类想要实现一系列的基本活动，如生活、工作、学习就必须依靠自身的器官，除脑以外，最重要的就是我们的眼睛了，（工业）机器人也不例外，要完成正常的生产任务，没有一套完善的，先进的视觉系统是很难想象的。 机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推动了机器视觉的发展。 机器视觉系统的应用 在生产线上，人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误，但是机器却会不知疲倦地、稳定地进行下去。一般来说，机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用，我们都需要考虑系统的运行速度和图像的
处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。从功能上来看，典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分 工作过程 ?一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下： ?1、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向图像采集部分发送触发脉冲。 ?2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。 ?3、摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。 ?4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定。
基于HALCON的机器视觉系统的研究与实现
基于HALCON的机器视觉系统的研究与实现 近年来，机器视觉系统以其高效率、高可靠、低成本的特点在国外取得了广泛的应用。机器视觉系统适用于众多领域，例如工业自动化、医药业、制造业、农业等，弥补了人类视觉的很多不足。本文采用德国MVTec公司的专业机器视觉软件HALCON来开发机器视觉系统，提出了相关机器视觉实现方法，并且在机器视觉实验平台上完成了一个弹簧片检测任务。 目前关注较多的是机器视觉系统的硬件部分，而机器视觉软件部分关注较少，一个先进的机器视觉系统除了具有高性能的硬件外，还需要有高性能的软件，虽然说许多常见的开发软件例如Mircosoft的Visual Studio、NI的LabWindows\CVI等等都可以开发机器视觉系统，但是开发周期比较长，针对性较弱，程序的复杂程度较高。而采用HALCON作为机器视觉和图像处理核心软件，不仅大大缩短了开发周期，降低了开发难度，而且可以参考HALCON提供的众多机器视觉和图像处理例程来针对具体的任务做具体开发。 文章的第一章研究了机器视觉系统的组成、应用现状和发展，并且对机器视觉软件HALCON做了概述。第二章根据相关要求，选择合适的硬件单元，设计和搭建了VS-ZM1200机器视觉实验平台。第三章研究了机器视觉中常用的一些图像处理技术，重点讨论了在弹簧片检测任务中所采用的图像处理技术和算法，如图像的增强，分割，边缘检测等。第四章研究了机器视觉软件，重点研究了HALCON，并且对在Visual C++开发环境下如何使用HALCON编写的程序做了讨论。第五章介绍了在VS-ZM1200机器视觉实验平台上，使用HALCON和Visual C++开发的一套弹簧片检测系统，该系统完成关于弹簧片的尺寸参数测量和外观参数判别的任务。
机器视觉系统设计五大难点详解
机器视觉系统设计五大难点详解
机器视觉系统设计五大难点 内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、数控系统、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉系统的输入装置能够是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到
三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面经过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也能够和CIMS其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成：＊照明 ＊图像聚焦形成 ＊图像确定和形成摄像机输出信号
HALCON图像处理在机器视觉中的应用
2019.01科技论坛 HALCON 图像处理在机器视觉中的应用 耿立明，杨威，王迪 (沈阳城市建设学院信息与控制工程系，辽宁沈阳，110167 ) 摘要：本文针对柔性智能制造生产线为控制对象进行研究，分析柔性智造生产线的组成，搭配思科工业交换机和发那科 LR Mate200I d 型六自由度工业机器人，完成复杂的产品智能制造和组装加工过程,采用康耐视工业相机C C D 图像传感 器构成机器视觉系统，基于HALCON基类H X L D 算法进行图像处理、特征提取，应用在机器视觉中进行产品的在线检测，发现产品的缺陷，并及时加以处理，防止不必要的损失。 关键词：生产线；机器视觉；HALCON ; HXLD ;检测；智能制造 Application of machine vision based on HALCON image processing Geng Liming, Yang W e i , Wang Di (Shenyang Urban Construction University Department of information and control engineering, Shenyang Liaoning, 110167) Abstract: This paper studies the flexible intelligent manufacturing production line for the control object, analyzes the composition of the flexible intelligent production line, and cooperates with Cisco Industrial Switch and FANUC LR Mate200Id six-degree-of-freedom industrial robot to complete the complex product intelligent manufacturing and assembly process. CCD image sensor of Vision Industrial Camera constitutes machine vision system. Based on HALCON based HXLD algorithm for image processing and feature extraction, it is applied in machine vision for on-line detection of products, and discovers defects of products and processes them in time to prevent unnecessary loss. Key words : Production line; machine vision; HALCON; HXLD; inspection; intelligent manufacturing 0引言 如图1所示。柔性智能制造生产线由自动供料单元、物 料转运机构、模拟加工单元、工件组装单元、产品分拣单元、 产品搬运机构及立体仓库单元组成。设备整体为桌面台式模 块化设计，可形成各单元独立控制和整体流程控制。本设计 研宄对象以智能制造生产线作为技术根本，搭配思科工业交 换机和发那科LR Mate200I d 型六自由度工业机器人，完成复 杂的产品智能制造和组装加工过程。图1柔性智能制造生产线鉴于在生产线上人眼无法连续、稳定地完成完成这些 带有高度重复性和智能性的工作。由此考虑机器视觉判别方 法：利用光电成像系统采集被控目标的图像，然后经图像处 理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色 等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。1机器视觉判别1.1机器视觉系统的构成 机器视觉系统可以实现非接触测量，从而提高了系统的 可靠性。 机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析 得出结论。机器视觉系统可以探测部件，也可以用来创造一 个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过 程。典型的视觉系统一般包括：光源、光学系统，相机、图像处 理单元、图像分析处理软件、通讯/输入输出单元等。尽管机 器视觉应用各异，但都包括以下几个过程。 (1)图像采集 光学系统采集图像，图像转换成模拟格式并传入计算机 存储器。一般利用光源、光学系统，相机、图像处理单元获取 被测物体的图像。本设计相机选择康耐视工业相机C C D 图像 传感器300万像素。 基金项目：校科学研宄发展基金项目“机器视觉在工业机器人智能分拣识别中的应用研宄” (XKJ2018003)。