用Labview调用Halcon进行机器视觉编程
基于LabVIEW的机器视觉系统开发与应用
模 块 结 合 起来
,
并把对机 器人轴卡 的设置集 成到
下 实 现 了没 有 专 门 的 高 速
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环境
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所示
LabVIEW与机器人视觉导航实现机器人路径规划和避障
LabVIEW与机器人视觉导航实现机器人路径规划和避障机器人技术在现代工业、军事和服务领域中扮演着越来越重要的角色。
其中，机器人的自主导航是实现其自主性和应用广泛性的核心技术之一。
而在自主导航中，机器人的路径规划和避障是非常关键的环节。
本文将介绍如何使用LabVIEW与机器人视觉导航来实现机器人的路径规划和避障。
一、LabVIEW在机器人视觉导航中的应用LabVIEW是一种图形化编程环境，能够帮助工程师和科学家快速开发控制、测量和监测系统。
LabVIEW具有强大的数据获取、数据处理和人机交互功能，适用于各种领域的应用。
在机器人视觉导航中，LabVIEW可以与机器人的传感器和执行器进行无缝集成，从而实现机器人的路径规划和避障。
二、机器人路径规划机器人路径规划是指确定机器人从起始位置到目标位置的最佳路径。
在LabVIEW中，可以使用地图信息和传感器数据来进行路径规划。
首先，通过机器人的传感器获取周围环境的信息，包括障碍物位置和地形状况。
然后，使用LabVIEW中的图像处理函数对传感器数据进行处理，提取出有效的地图信息。
接着，可以使用LabVIEW中的路径规划算法，如A*算法或Dijkstra算法，根据地图信息和目标位置，计算出最佳路径。
最后，将计算出的路径信息发送给机器人的执行器，控制机器人按照路径进行移动。
三、机器人避障机器人避障是指在路径规划过程中避开障碍物，确保机器人安全到达目标位置。
在LabVIEW中，可以通过视觉导航的方式实现机器人的避障功能。
首先，使用机器人的摄像头获取实时视频流。
然后，使用LabVIEW中的图像处理和计算机视觉函数对视频流进行处理，检测出障碍物的位置和大小。
接着，可以使用LabVIEW中的路径规划算法，如虚拟力算法或轮廓跟踪算法，根据障碍物的位置和大小，在路径规划过程中添加相应的避障策略。
最后，将修正后的路径信息发送给机器人的执行器，使机器人绕过障碍物，安全到达目标位置。
使用LabVIEW进行像处理和模式识别
使用LabVIEW进行像处理和模式识别使用LabVIEW进行图像处理和模式识别LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）是一款用于数据采集、数据处理和实验控制的集成开发环境（IDE）。
它是由美国国家仪器公司（National Instruments）开发和发行的，可帮助工程师和科学家以图形化的方式进行编程和设计。
图像处理和模式识别是现代计算机视觉和人工智能领域中的重要任务。
LabVIEW提供了丰富的图像处理和模式识别功能，使得开发人员可以在这一领域实现高效而精确的算法和应用程序。
以下将介绍LabVIEW在图像处理和模式识别中的应用。
一、图像处理1. 图像采集与显示LabVIEW可以与各种类型的图像采集设备（例如相机、摄像头）进行无缝集成。
通过使用相关的硬件接口和驱动程序，LabVIEW可以获取实时图像，并将其显示在屏幕上。
借助于LabVIEW丰富的图形化界面，用户可以自定义图像显示的参数和样式，以便更好地观察和分析图像。
2. 图像增强与滤波LabVIEW提供了多种图像增强和滤波算法，如直方图均衡化、平滑滤波、锐化滤波等。
用户可以根据实际需求选择适当的算法，并通过图形交互界面调整相关参数。
LabVIEW还支持自定义滤波器的设计和应用，使得用户可以根据特定应用的要求进行图像处理。
3. 特征提取与边缘检测在图像处理中，特征提取和边缘检测是常用的技术。
LabVIEW提供了多种特征提取和边缘检测的函数模块，如Sobel算子、Canny算法等。
用户可以通过简单的拖拽和连接方式，构建自己的图像处理流程，并实时观察结果。
同时，LabVIEW还支持对提取的特征进行二值化、二次处理等操作，以便更好地满足不同的应用需求。
二、模式识别1. 模式匹配与分类模式匹配和分类是模式识别的核心内容。
LabVIEW提供了强大的模式匹配和分类算法库，如支持向量机、神经网络等。
机器视觉图像处理——基于LabVIEW系统校准与图像校正
机器视觉系统需要的信息包含在采集到的数字图像中，以像素的形式存在。
要实现准确测量和控制，需要使用真实世界的坐标系和测量单位，即要得到像素与真实世界坐标系的映射关系，才能进行后续处理。
· 透视畸变（perspective distortion ）：相机未能垂直于被测目标安装· 径向畸变（radial lens distortion）：相机所使用的镜头特性并不都与其光心处的特征一致· 切向畸变（tangential distortion ）：图像传感器未能与镜头光面平行安装·非线性畸变（nonlinear distortion ）：检测目标表面位非线性平面，存在起伏· 渐晕（vignetting ）：光源不能提供均匀光照· 采集图像灰度分布不均：传感器有杂质或者目标表面非均匀机器视觉系统的校准多基于对各种畸变或相机进行建模完成，不同校准方法效果因使用场合而异。
可以使用误差映射表和误差统计对选用的校准方法进行定量评价。
畸变模型通过综合上述多种畸变方式，可获得图像处理前后的坐标关系。
畸变径向分量：畸变切向分量：在上述公式中：包含了5个畸变参数：k1、k2、k3、p1、p2 对于一个给定的镜头成像系统，这5个畸变参数怎么获得？这就涉及到“相机标定”，即需要根据一系列已知的若干对原成像点与畸变成像点的坐标值，带入以上公式来解出。
图像校准机器视觉系统的校准是为了找出图像中像素点与真实世界坐标系映射关系的过程，这一过程通常在空间域进行。
简易系统校准法（simple calibration ）：也称点-距校准法（point-distance calibration ）。
直接根据小孔成像模型计算出图像像素大小或像素间距在工作面上对应的实际距离，这是一种不考虑任何畸变近乎理想的方法，适用于畸变较小的场合。
使用IMAQ Set Simple Calibration2来快速建立点距校准的映射关系。
LabVIEW中的机器人视觉导航技术
LabVIEW中的机器人视觉导航技术随着机器人技术的迅速发展，机器人视觉导航技术变得越来越重要。
LabVIEW作为一种强大的图形化编程环境，为机器人视觉导航提供了便捷和灵活的解决方案。
在本文中，我们将介绍LabVIEW中的机器人视觉导航技术以及其应用。
第一节：LabVIEW介绍及其适用性LabVIEW是一款基于图形化编程的软件开发环境，由美国国家仪器公司开发。
它通过使用图形化编程语言G语言，使得开发人员可以通过拖拽和连接图标来构建程序，而无需编写传统的代码。
LabVIEW具有易于学习和使用的特点，使得它成为了机器人视觉导航的理想选择。
第二节：LabVIEW中的机器人视觉导航功能在LabVIEW中，机器人视觉导航功能可以通过多种方式实现。
以下是几种常见的技术：1.图像处理和分析：LabVIEW提供了强大的图像处理和分析功能，可以对机器人获取到的图像进行处理和分析，从而提取出有用的信息。
比如，可以使用图像边缘检测算法来检测环境中的障碍物。
2.目标识别和跟踪：LabVIEW中的机器视觉库提供了丰富的目标识别和跟踪算法，可以帮助机器人准确地识别和跟踪目标物体。
通过这些算法，机器人可以实现自主导航和目标追踪的功能。
3.三维重建：LabVIEW还可以利用多个摄像头来进行三维重建，从而帮助机器人更加准确地感知环境。
通过重建出的三维模型，机器人可以了解环境的几何结构并做出相应的决策。
第三节：LabVIEW机器人视觉导航的应用LabVIEW中的机器人视觉导航技术在多个领域有着广泛的应用。
以下是几个应用案例：1.智能仓储机器人：利用LabVIEW中的机器人视觉导航技术，可以帮助仓储机器人在仓库中进行自主导航和货物的识别与取放。
通过视觉导航技术，机器人可以高效地完成仓库内的各种任务。
2.无人驾驶车辆：LabVIEW中的机器人视觉导航技术也可以应用于无人驾驶车辆中。
通过利用车载摄像头获取道路信息并进行图像处理和分析，无人驾驶车辆可以实现智能导航和交通规则遵守。
利用LabVIEW进行机器人视觉导航和路径规划
利用LabVIEW进行机器人视觉导航和路径规划机器人视觉导航和路径规划在现代机器人技术中扮演着重要的角色。
利用图像处理和计算机视觉技术，结合LabVIEW编程平台，可以实现机器人的自主导航和路径规划。
本文将介绍利用LabVIEW进行机器人视觉导航和路径规划的基本原理和实现方法。
一、机器人视觉导航的原理机器人视觉导航是指机器人利用摄像头或激光雷达等传感器获取周围环境的视觉信息，然后根据这些信息进行环境感知和地图构建，最终实现自主导航的能力。
LabVIEW是一款图形化编程软件，可以利用其强大的图像处理功能和丰富的视觉函数库来进行机器人视觉导航的开发。
1. 图像采集与处理首先，利用LabVIEW中的图像采集模块，可以将机器人摄像头获取到的图像数据进行实时的采集和预处理。
LabVIEW提供了各种图像处理函数，如平滑、滤波、边缘检测等，可以对图像进行处理和增强，以提高后续的图像处理效果。
2. 特征提取与目标识别接下来，利用LabVIEW中的图像特征提取算法，可以从预处理后的图像中提取出目标物体的特征信息，如颜色、形状、纹理等。
然后，通过比较提取到的特征与事先建立的目标库进行匹配，可以实现对目标物体的识别和定位。
3. 环境感知与地图构建在识别出机器人周围的目标物体后，利用机器人的运动传感器和里程计等信息，可以获取机器人的当前位置和姿态。
通过不断地获取周围环境的目标物体信息，可以构建出机器人所在环境的地图，以实现对环境的感知和认知。
二、机器人路径规划的原理机器人路径规划是指根据机器人当前位置和目标位置，通过算法计算出机器人的最优路径，以实现自主导航的能力。
LabVIEW提供了多种路线规划算法和路径搜索算法，可以实现机器人路径规划的开发。
1. 地图加载与建模首先，将之前构建的环境地图加载到LabVIEW中，并进行三维建模和地图分割。
LabVIEW提供了强大的三维建模和可视化功能，可以对地图进行可视化展示，并实现对地图的编辑和更新。
基于Labview的机械手视觉引导系统设计
3）利用模板匹配实现定位。 先通过绘制感兴趣区域将图像中需要作为模板的部 分分割出来保存在本地；将原图中模板所在坐标位置保 存为标准值作为机械手的坐标原点；匹配图像，得出标 定矫正后的实际坐标，并与模板的标准值相比取差，得 到机械手应该移动的X轴与Y轴以及旋转角度的数据。
(3)
(4)
(5)
当式中的优化极值Di,j值越来越小时，说明匹配完 成。本文选用平均误差平方和（MSD）作为优化极值， 因其运算过程简单，匹配精度好。
标定算法：由推导出的摄像头内参数矩阵（如式 (1)所示）和外参数矩阵（如式(2)所示）可知，标定精 度主要受摄像头自身的焦距以及图像采集过程中摄像的 运动方式影响。式中f为摄像头的焦距，R为旋转矩阵， t为平移向量。
K= 0
(1)
001
01
(2)
相机标定常用的有四种方法：点距标定法，点坐标 标定法，畸变模型标定法，相机模型标定法。本文需要 消除相机畸变带来的影响，且精度要求较高。此外本论 文中固定在机械手上的摄像头在图像采集中位置不变， 与检测平面呈90°角，因此选择畸变模型标定来矫正相 机拍摄的图像。
摘 要：机器人的使用在工业中变得越来越广泛，如何使机器人的运行更加智能化、人性化，成为许
多学者研究的热门课题。机器视觉作为一种新兴的技术，也越来越受到关注。工业机器人通
过机器视觉获取的图像信息特征，能够更加准确地定位引导，抓取和放置物料。以机械手的
目标识别和数据通讯为研究目标，针对物料的实时匹配识别以及上位机与机械手的数据通讯
(a) 模版匹配程序
(b) 模版匹配界面
图2 模板匹配
(a) 标定原图
4）通过Modbus协议与机械手通讯。 机械手控制的相关按钮以及参数设置在前面板中显 示，如图3所示。
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’)threshold (Catalog, Dark, 0, 110)dev_set_colored (6)connection (Dark, ConnectedRegions) fi l l_u p(ConnectedRegions, RegionFillUp) select_shape(RegionFillUp, StampCandidates, ’area’,’and’, 10000, 200000)select_shape (StampCandidates,Stamps, ’compactness’, ’and’, 1, 1.5)smallest_rectangle1 (Stamps, Row1, Column1, Row2, Column2)dev_display (Catalog)dev_set_draw (’margin’)dev_set_line_width (3)disp_rectangle1 (WindowID, Row1, Column1, Row2, Column2)由于一些为止的操作符合不熟悉的语法，这个程序咋看起来会很晦涩。
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用Labview调用Halcon进行机器视觉编程
用过labview得人都会为labview那强大的界面和其快速的编写程序而惊叹，同样的，使用过halcon得人也会为大恒的这个优秀的软件而震惊。
但是，halcon到现在还没有能够直接支持labview的程序组件出现。
或许，可能是因为labview有其自己的视觉软件吧！但是即使这样，我们也可以利用halcon提供的.net控件和.com控件，用labview进行调用，同样可以实现halcon那强大的功能，而且，可以利用LabVIEW多线线程的特性，将halcon 发挥的淋漓尽致！不过，因为halcon得COM组件用起来比较麻烦，本人也限于水平，所以只能稍微讲讲如果用halcon的.net控件在LabVIEW调用。
1.加载.net控件
在LabVIEW的控件选板里面选一个.net容器（一个.net图片框也可以），如下图：
2.插入halcon的.net控件，如下图：
点击浏览，找到你Halcon
安装的halcondotnet.dll
控件
按图选HwindowControl控件，之后点击确定。
这样就将.net控件加载进了LabVIEW里面了。
加上一个属性，就可以找到你想要的类别了。