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。

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 即发生光电效应，产生对应分布的电荷量。通过模数转换即可得到对应的数字量。由于一般均采用8位模数转换，则最低强度光线（黑）到最高强度光线（白）分成256等分（0~255），专业术语称之为灰阶或灰度

随着信息时代的到来，用计算机处理各种信息的需求越来越多。多媒体信息处理技术已经成为日常生活各个领域的迫切需要，而人们就更希望能用计算机来处理视觉问题，例如利用人脸、虹膜、指纹等识别技术来处理与个人有关的一

切事务。利用自动识别技术帮助盲人，利用视觉自动监控系统监视环境中发生的非常事件，如陌生人的侵入、老年人的异常行动等。在如智能交通管理系统、视频检索、用于军事目的的自动目标检测等，都需要应用机器视觉技术来解决问题。正如视觉是人类在自然环境与社会环境生存不可缺少的最重要感知器官，机器视觉技术也是信息技术中一门不可缺少的技术，因此它成为计算机学科中不可或缺的一们学科。

1.1.1 机器视觉组成

图1-1 机器视觉系统的组成框图

图1-1用图的方式表示了一个机器视觉系统在最基本层次上的组成。首先对未知物体进行度量，并确定一组特征的度量值。在工业应用中，这些特征包括被度量零件在图像中的长，宽和面积。一旦特征经过度量后，其数值就被送到一个实现决策规则的过程中去。这种决策的规则一般用一个子程序实现。它对度量值进行计算，并根据所度量的值确定物体最可能属于的类别。

典型的机器视觉系统一般包括：光源，光学镜头，摄像机，传感器，图像分析处理软件，通讯接口等组成的。

图1-2：机器视觉基本结构

如图1-2所示

光源：在目前的机器视觉应用系统中，好的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键，光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量，在物体需要检测的部分与那些不重要部份之间应尽可能地产生明显的区别。其中 LED 光源凭借其诸多的优点在现代机器视觉系统中得到越来越多的应用

光学镜头：光学镜头相当于人眼的晶状体，在机器视觉系统中非常重要。镜头的主要性能指标有焦距、光阑系数、倍率、接口等。

相机：相机是机器视觉系统获取原始信息的最主要部分，目前主要使用的CMOS相机和CCD相机。目前 CCD 摄像机以其小巧、可靠、清晰度高等特点在商用与工业领域都得到了广泛地使用。

图像采集卡：在基于 PC 机的机器视觉系统中，图像采集卡是控制摄像机拍照，完成图像采集与数字化，协调整个系统的重要设备。

视觉传感器：基于 PC 机的机器视觉系统结构没有模块化，安装不方便，可移植性差，特别是与工业广泛使用的PLC 接口比较麻烦。从软件和硬件开发两个方面来考虑，都需要一种更适合工业需求的机器视觉组件。目前国外已经开发出了一种叫做视觉传感器的模块化部件，图 2 为实物图。这种视觉传感器集成了光源、摄像头、图像处理器、标准的控制与通讯接口，自成为一个智能图像采集与处理单元，内部程序存储器可存储图像处理算法，并能使用 PC 机，利用专用组态软件编制各种算法下载到视觉传感器的程序存储器中。视觉传感器将 PC 的灵活性，PLC 的可靠性、分布式网络技术结合在一起。用这样的视觉传感器和PLC 可以更容易地构成机器视觉系统

1.1.2 机器视觉应用

机器视觉被称为自动化的眼睛，在国民经济、科学研究及国防建设等领域都有着广泛的应用。视觉的最大优点是与被观测的对象无接触，因此对观测与被观测者都不会产生任何损伤，十分安全可靠，这是其他感觉方式无法比拟的。另外，视觉方式所能检测的对象十分广泛，可以说对对象是不加选择的。理论上，人眼观察不到的范围计算机视觉也可以观察。例如红外线、微波、超声波等人类就观察不到，而机器视觉则可以利用这方面的敏感器件形成红外线、微波、超声波等

图像。因此可以说机器视觉扩展了人类的视觉范围。另外，人无法长时间地观察对象，计算机视觉则不知疲劳，始终如一地观测，所以机器视觉可以广泛地用于长时间恶劣的工作环境。下面列举一些已取得的应用成果[10-14]：

检测技术是现代制造业的基础技术之一,是保证产品质量的关键。近年来,随着市场竞争的不断加剧,对产品质量的要求几乎近于苛刻,产品在线100%检测、控制和管理已成为企业不可缺少的技术装备,并可通过网络与制造业信息化系统连接,实现产品质量管理。随着现代制造业的发展,许多传统的检测技术已不能满足其需要,表现在:现代制造产品种类有很大的扩充,现代制造强调实时、在线、非接触检测,现代产品的制造精度大大提高;现代制造业的进步需要研究新型的产品检测技术,视觉检测技术具有非接触、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等突出的优点,能很好地满足现代制造业的需求,在实际中显示出广阔的应用前景。机器视觉检测系统正是适应以上要求而发展起来的一门学科。机器视觉检测系统是建立在计算机视觉研究基础上的一门新兴检测技术,可用于工业领域的很多方面,如零件检验与尺寸测量、零件的缺陷检查、零件装配、机器人的引导和零件的识别等。

在现代制造业自动化生产中,涉及到各种各样的检查、测量和零件识别应用。这类加工生产的共同特点是连续大批量生产、对尺寸精确度的要求非常高。这种带有高度重复性和智能性判断的工作一般只能靠人手工检测来完成,我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序,在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时,仍然不能保证100%的检验合格率,而当今企业之间的竞争,已经不允许哪怕是0.1%的缺陷存在。有些时候,如微小尺寸的精确快速测量,形状匹配,颜色辨识等,用人眼根本无法连续稳定地进行,其它物理量传感器也难有用武之地。以铸件而言,它的形状不规则导致难以测量,而钣金件也是千变万化。这时,计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性,与人类视觉的高度智能化和抽象能力相结合,使机器视觉在工业检测中的应用越来越广泛。机器视觉的特点是自动化、客观、非接触和高精度,与一般意义上的图像处理系统相比,机器视觉强调的是精度和速度,以及工业现场环境下的可靠性。

机器视觉系统形式多样，在不同的场景中应用所采用摄像装置也是不同的。

主要区分为，线阵和面阵两类。工业视觉大多数使用线阵系统。下面列出部分使用线阵和面阵视觉系统的应用。

(1)纺织与服装

断纱检测;

织染检测;

布料、皮革形状检测。

(2)食品与粮食

粮食异物检测、分拣与色选;

饮料液位检测;

生产日期、保质期字符识别;

灌装线上空瓶的破损、洁净检测。

(3)特种检验

缆绳磨损与破损检测;

容器与管道探伤;

游乐设施速度检测;

危险装备的在线状态检测。

(4)包装

外观完整性检测;

条码识别;

唆头、密封性检测。

(5)机械制造

零部件外形尺寸检测;

装配完整性检测;

部件的定位与姿态识别;

零件、发动机、底盘等编号的同色凹字符识别。

(6)邮政分拣

邮政编码识别;

包裹物品检测。

(7)海关与口岸

指纹、掌纹、虹膜与人脸识别;

货物识别;

安检危险物品检测。

此外，机器视觉还广泛应用于集成电路检测、航空航天、军事国防、消防和公路交通等。

1.1.3 机器视觉的现状和发展

机器视觉自七步发展到现在，已有接近15年的历史。应该说机器视觉作为一个应用系统，其功能特点是随着工业自动化的发展而逐渐完善和发展的。

据不完全统计，目前全球整个视觉市场总量大概在70亿美元这个规模，并且按照每年8.8%的速度在增长。而在中国，由于工业自动化成都还没有达到国外的先进水平，所以机器视觉在中国的应用还处于起步阶段，但是随着制造业对自动化的需求以及对生产质量和管理水平的不断提高，中国对机器视觉的需求将会不断上升。

目前机器视觉朝着两个大方向在发展，一个是嵌入式，如传感器和智能相机，另一个是基于PC的采集板卡和SDK的解决方案。两者不能说孰优孰劣，他们都有各自的适用场合和适用时期。

基于PC的采用板卡和SDK的产品有比较悠久的历史，它是机器视觉在作为一个产业发展之前以图像处理的概念在工业控制领域萌芽时期就存在的，一直延续到今日。她需要用户有比较好的编程基础和对现场应用有比较丰富的经验。

按照国外的发展经验，这类产品加上开发费用一般价格都比较昂贵，所以一般只在一些要求高速度、高精度的场合如半导体行业等应用。

随着IC产业的发展以及图像处理算法技术的不断成熟，过去很多需要定制开发的软件应用现在都可以做成嵌入式的固定模块化产品。这类产品适用于被检测产品大多具有比较规则的形状、简单的检测项目等一类的常规应用。

目前，在很多中低端的应用场合，传感器和智能相机得到了很大的发展。因为其易于使用，容易学习，特别对于系统集成商来说，对于其快速进行系统集成项目非常有利。

然而，随着终端客户对产品从外观、内部结构、产品质量到功能的多样化

等需求的不断增长，给生产制造环节提出了更高的要求，使得生产制造环节从制造到管理都必须符合新形式的需求。客户需要更多的灵活应用的产品。嵌入式系统以及基于PC的系统都在向前发展。

嵌入式系统产品在应用高速器件之后的处理速度和精度越来越高，基本上可以满足高端应用场合，这使得嵌入式产品已经可以覆盖高中低端的需求，从而不断的抢占原来基于PC的采用板卡和SDK的产品市场。

而基于PC的采用板卡和SDK的产品，其SDK也变得越来越易用和开放。他们把机器视觉的底层算法进行模块化封装，对机器视觉的处理过程进行流程化的设计，使得整个机器视觉设计犹如“搭积木”一样，在易用性和灵活性方面取得平衡，既方便非专业用户进行设计，又不会使得机器视觉只局限于某集中特定的应用。

它除了含有最一般的图像处理常用方法如滤波、图像增强等外，还还有机器视觉领域很多处理模块如尺寸测量肌酸、边缘检测、Blob分析等，同时配合系统仿真处理环境，利用这些处理模块，配合不同的行业应用面而是用相应的处理流程，是可以在很短的时间内为用户开发出性价比很高的行业解决方案。硬件方面，新的系统都整合有图像采集、图像处理、在线显示、标准的I/O包括串口、并口、鼠标键盘、网络接口等。同时还集成有与外部工业控制设备连接的数据

I/O、运动控制、PLC等接口。

因为机器视觉必须与工业自动化设备配合使用，所以这些扩展接口被整合到图像处理装置里，同时配合模块化的图像处理软件，为用户提供一体化的图像解决方案，并能与外部的工业控制设备实现无缝对接。

同时，随着制造行业对管理的要求越来越高，信息管理系统在制造过程越来越重要，而机器视觉系统本质上是属于一个质量检测环节，它需要与制造环节的MES系统以及上层管理环节的ERP系统进行数据交换，故此，图像处理装置的用户二次开发应用环境和外部接口就显得更为重要。

显然，中国的工业自动化的发展较欧美日等工业发达的国家相差不少距离。在中国目前的机器视觉的产业环境中，终端用户和系统集成商都比较偏好于使用嵌入式的视觉系统如传感器和智能相机。这类系统只需要经过一段短时间的培训即可让用户应用，比较快速地解决问题。

然而随着实际应用的深入，不少用户开始觉得固定式的嵌入式应用灵活性不足，于是，基于PC的产品依然有存在市场的合理性。

按照国外的发展经验，一般来说，嵌入式传感器类的视觉产品大多定位于中低端的应用，基于PC的这类开放式的产品因为其需要一定量的二次开发，能够灵活地适应多种需求，因此大多定位于中高端的产品应用基于PC的机器视觉系统。

当然，在中国的产业发展环境，由于人力成本的差异等因素，不一定会完全按照国外的发展路线和模式。例如，在本土市场，有系统集成商采用各种低廉的产品组件可以开发出性能与嵌入式产品一致但价格较为低廉的视觉系统。

随着工业自动化应用在中国各行各业的纵深发展，按照未来产业的发展趋势，嵌入式的产品与基于PC的产品会在市场上长期并存，嵌入式的产品会集成更多的功能和更加灵活的应用，市场份额会越来越大，而基于PC的产品其开发难度也会随着软件包的易用性的不断增强而减少，其应用会在一些高速和高精度场合得到保留。

机器视觉的研究、发展和应用还远没有达到成熟的程度。机器视觉从诞生到今天才只有短短的三十多年时间，在机器视觉中承担“大脑”作用的图像分析处理、图像理解和模式识别理论和技术基础还非常不完善4[]。甚至，机器视觉的图像获取系统也存在许多局限，比如高速图像采集实现困难、价格过高，图像分辨率、灵敏度等不高，敏感元件的制造困难，视觉系统的体积较大，自适应的图像获取无法实现等。本文从这几个方面介绍机器视觉的最新发展情况：图像获取、图像处理与模式识别理论。

1，图像获取技术的最新发展

图像获取技术的发展迅猛，CCD、CMOS等固体器件已经变成成熟应用的技术。首先来看，线阵图像敏感器件，像元尺寸不断减小，阵列像元数量不断增加，像元电荷传输速率得到极大提高。如表1所示，为一种高性能线阵CCD器件的参数5[。]从中可以看到，目前的线阵器件的性能和参数发生了根本的变化，主要表现在像元数和数据率得极大提高，而且器件设计集成了新的功能，具有可编程能力，如增益调整、曝光时间选择、速率调节，以及维护等。在机器视觉中，高速器件应用的场合在不断拓展，如高速扫描图像获取，在集成电路检查、零件姿态

识别、快速原型中的逆向工程、纺织、色选等，都是高速器件的用武之地在线阵器件性能提高的同时，高速面阵图像器件性能也在快速提高。某种超高速面阵CCD器件，允许的最大分辨率达1280×1024像素，最大帧率1MHz时可采集4帧图像，且像素灵敏度达1 2bits。在提高诸如分辨率、速率、灵敏度等性能的同时，也在发展一些用途和使用场合特殊的器件，如对红外敏感的或微光摄像机，对其他射线和超声波敏感的器件等。

此外，其他类型的图像获取器件的研究也展露头角，比如，光纤视觉传感器，结合其他光电技术，以及构成阵列器件已经有报道。作为图像获取装置的组成部分，嵌入式系统、DSP对图像获取起着图像采集与时序控制的作用。大量的工业图像处理系统中采用嵌入式系统或DSP，也有部分系统采用工业PC机作为主控机器，完成图像采集、处理和识别，并完成控制的功能。嵌入式系统或嵌入式微控制器（Embedded MCU）芯片技术发展迅速，主要的工业应用采用8位、16位芯片，高端应用已经采用32位芯片。在高精度的运动检测和控制领域，32位嵌入式微控制器应用报道也不鲜见。在机器视觉系统中，对嵌入式系统性能的要求比一般的工业控制、机器人控制等场合要高。如，某种32位嵌入式微控制器芯片，内嵌大容量的Flash ROM和SRAM，其主频达到700MHz，带丰富的DSP指令系统，高速并行接口、通信接口齐备，提供可视化编程，支持汇编、ANSIC以及V isua lC++等语言编程，支持在线仿真和调试等，使得开发应用的周期大大缩短。

2.，图像处理、图像理解与模式识别理论研究及最新发展

前面已经述及，机器视觉是针对工业应用领域。但作为视觉系统，所采用的图像处理、图像理解与模式识别的基础理论和技术是相同的。数字图像处理、图像理解与模式识别，这是当今计算机视觉研究的热点。这既表明，图像处理与模式识别在现代信息技术中的重要作用，同时也说明，该研究领域仍然存在大量没有解决的研究难题。

图像的增强、图像的平滑、图像的数据编码和传输、边缘锐化、图像的分割等在不同的研究目标和应用中会采取不同的方法，也在不断出现新的研究成果，本文不述及。作为机

器视觉能否得到应用，关键在于图像的识别。图像的模式识别过程实际上可

以看作是一个标记过程，即利用识别算法来辨别景物中已分割好的各个物体，给这些物体赋予特定的标记，它是机器视觉系统必须完成的一个任务。什么是模式和模式识别？广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或相似，都可以称之为模式；狭义地说，模式是通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息；把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类（或简称为类）。而“模式识别”则是在某些一定量度或观测基础上把待识模式划分到各自的模式类中去6[。]模式识别的方法，即数据聚类、神经网络、统计分类和结构（句法）模式识别方法。用于图像识别的方法主要分为决策理论和结构方法。决策理论方法的基础是决策函数，利用它对模式向量进行分类识别，是以定时描述（如统计纹理）为基础的；结构方法的核心是将物体分解成了模式或模式基元，而

不同的物体结构有不同的基元串（或称字符串），通过对未知物体利用给定的模式基元求出编码边界，得到字符串，再根据字符串判断它的属类。这是一种依赖于符号描述被测物体之

间关系的方法。广泛应用于统计模式识别中密度估计的方法之一是基于混合密度模型的。根据期望最大（EM）算法得到了这些模型中有效的训练过程。按照共享核函数可以得出条件密度估计的更一般的模型，类条件密度可以用一些对所有类的条件密度估计产生作用的核函数表示。提出了一个模型，该模型对经典径向基函数（RBF）网络进行了修改，其输出表示类条件密度。与其相反的是独二混合模型的万法，其中每个类的密度采用独二混合密度进行估计。提出了一个更一般的模型，共享核函数模型是这个模型的特殊情况。

在20世纪70年代，波兰学者Pawlak Z和一些波兰的逻辑学家们一起从事关于信息系统逻辑特性的研究。粗糙集理论就是在这些研究的基础上产生的。1982年，Pawlak Z发表了经典论又Rough Sets，宣告了粗糙集理论的诞生。此后，粗糙集理论引起了许多科学家、逻辑学家和计算机研究人员的兴趣，他们在粗糙集的理论和应用万面作了大量的研究工作。1991年，Pawlak Z的专著和1992年应用专集的出版，对这一段时期理论和实践工作的成果作了较好的总结，同时促进了粗糙集在各个领域的应用。此后召开的与粗糙集有关的国际会议进一步推动了粗糙集的发展。越来越多的科技人员开始了解并准备从事该领域的研究。目

前，粗糙集已成为人工智能领域中一个较新的学术热点，在模式识别、机器学习、知识获取、决策分析、过程控制等许多领域得到了广泛的应用。

参考又献f71提出了一种模式识别理论的新模型，它是基于“认识”事物而不是基于“区分”事物为目的。与传统以“最佳划分”为目标的统计模式识别相比，它更接近于人类“认识”事物的特性，故称为“仿生模式识别”。它的数学万法在于研究特征空间中同类样本的连续性(不能分裂成两个彼此不邻接的部分)特性。又中用“仿生模式识别”理论及其“高维空间复杂几何形体覆盖神经网络”识别万法，对地平面刚性目标全万位识别问题作了实验。对各种形状相像的动物及车辆模型作全万位8 800次识别，结果正确识别率为99.75，错误识别率与拒识率分别为0与0.25%。

在特征生成上，发展出许多新的技术，包括基于小波、小波包、分形的特征，以及独二分量分析。其他研究，也都取得了长足的进展，诸如关子支持向量机，变形模板匹配，线性以及非线性分类器的设计，包括贝叶斯分类器、多层感知器，决策树和RBF网络，独二于上下又的分类，包括动态规划和隐马尔科夫建模技术。

2.3 机器视觅领域应用的拓展

机器视觉的应用研究，已经拓展到几乎每个可能的工业领域。最主要的应用行业，为汽车、制药、电子与电气、制造、包装/食品/饮料、医学等。在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检查、测量和零件识别应用，例如汽车零配件尺寸检查和自动装配的完整性检查、电子装配线的元件自动定位、饮料瓶盖的印刷质量检查、产品包装上的条码和字符识别等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。这种带有高度重复性和智能性的工作，过去是靠人工检测来完成。人工执行这些工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率(即“零缺陷" )0 0.1%的缺陷的存在，对企业在币场上的竞争也是极为不利的。有些时候，如微小尺寸的精确快速测量、形状匹配、颜色辨识等，用人眼根本无法连续稳定地进行。机器视觉的引入，代替传统的人工检测万法，避免了人眼的视觉疲劳。由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，机器视觉系统广泛地应用于工况监视、

成品检验和质量控制等领域。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合人工作业的危险工作环境或人工视

觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术，极大地提高了投放币场的产品质量，提高了生产效率。典型的线径的在线检测与控制，如被加工工件的直径测量、铜线的拉线线径测量与控制，传统的接触式测量方法存在缺陷，人工在线测量是不可能的。采用线阵CCD线径测量方法，是较早期机器视觉成功应用的例证。机器视觉的特点是自动化、客观、非接触和高精度，与一般意义上的图像处理系统相比，机器视觉强调的是精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性。机器视觉极适用于大批量生产过程中的测量、检查和辨识。线阵CCD在连续、扫描在线测量中的应用非常具有优势，如面积测量‘”，，不仅得到的结果准确，而且实时、快捷。再如，零件装配完整性、装配尺寸精度、零件加工精度、位置/角度测量、零件识别、特性/字符识别等。在零售业界，POS的终端设备，如条码识读机，也是线阵CCD 在机器视觉上的典型应用。连续流动流体测量，如，透明管道水的澄清度、异物测量，为自来水、工业污水水质测量与控制，江河污染监测;此外，如在线食用油品油质监测，为保证生产出合格的油品提供保障。

随着图像处理和模式识别理论研究的进展，采用二维图像的机器视觉系统在最近几年得到了成功应用。如指纹、掌纹、虹膜和人脸等食物特征识别的机器视觉系统，已经在机场、车

站安检、考勤、门禁认证、海关通关等场合使用;在恐怖主义威胁下，不仅对人的识别更加重视，货物运输中也逐步考虑使用更加先进的机器视觉系统，如，采用计算机断层扫描技术的货物安检和成分识别研究正在开展。

在医学诊疗过程中，病症的识别离不开机器视觉系统的使用。如，超声波、CT.磁共振、基于CCD的内窥镜等装备，在大、中型医院已经获得普遍推广。

目前，国际上视觉系统的应用方兴未艾，国内，机器视觉系统也进入应用的快速发展期，主要的视觉系统采用进口，不同类型的应用，均可以采取购买成熟系统的方法。国内形成产品的视觉系统主要有，用于粮食的色选机、线径测量

系统等。

1.2 HALCON概述

德国MVtec公司的图像处理软件HALCON，是世界公认具有最佳效能的机器视觉软件。它发源自学术界，有别于市面一些商用软件包。事实上，这是一套图像处理库，由一千多个各自独立的函数，以及底层的数据管理核心构成。其中包含了各类滤波、色彩分析以及几何、数学变换、形态学计算分析、校正、分类、辨识、形状搜索等等基本的几何以及图像计算功能，由于这些功能大多并非针对特定工作设计的，因此只要用得到图像处理的地方，就可以用HALCON强大的计算分析能力来完成工作。应用范围几乎没有限制，涵盖医学、遥感探测、监拎、及工业上的各类自动化检测。近年来，由于机器视觉技术的发展，这种可以”取代人眼”，对重复工作不会疲劳，精度高且稳定的特质，促进了高科技业的发展，例如电子业产量的大幅提升。而MVTec公司更是不断的与学术界合作，并且将最新的学术研究成果纳入其中，不但使自己的技术处于业界领导地位，同时也将机器视觉技术推向更高的境界。

机器视觉软件HALCON在世界范围内被广泛的使用，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应用。

一个专业的图像处理工具不只包含一个图像处理函数库。图像处理任务的解决只是整个机器视觉解决方案的一部分，还包括处理控件和或者数据库连接等软件部分，图像获取及其照明等硬件部分。因此，图像处理系统简单易用，并且能活嵌入到开发项目中是非常重要的。Halcon充分考虑到这些方面，它有如下的特点:

1. HALCON包含了一套交互式的程序设计接口HDevelop，可在其中以HALCON 程序代码直接编写、修改、执行程序，并且可以查看计算过程中的所有变量，设计完成后，可以直接输出C/ C++，或是COM(visual basic)程序代码，嵌入到应用程序程序中。

2, HALCON不限制取像设备，可以自行挑选合适的设备。原厂己提供了4 0余种相机的驱动，即使是尚未支持的相机，除了可以透过指针(pointer)轻易的抓取影像，还可以利用HALOCN开放性的架构，自行编写DLL文件和系统连接。

3、使用HALCON有最好的投资效益。这套软件支持的操作系统除了微软的NT/XP/2000，还有Linux, Solaris7, 181X6. 5, "1'ru64 UN1X5. 1等等，当需要开发出一套系统，就可以轻易转换作业平台，以符合需求。为了加快速度，还可以使用多处理器的计算机，所编写的程序不必更动。

4.使用HALOCN，在设计人机接口时没有特别的限制，也不需要特别的可视化组件，可以完全使用开发环境下的程序语言，例如Mircosoft Visual Studio 等等，架构自己的接口，最终用户看不到开发工具，而且在执行软件的机器上，只需要很少的资源。

1.3论文主要工作及结构

本文在分析机器视觉发展和应用现状，从教学实验，工业机器视觉检测等方面的需要上进行考虑，搭建了一个机器视觉实验平台，该平台核心为机器视觉软件HALCON。该实验平台可以进行多种机器视觉相关实验的设计和研究，并在该实验平台上设计完成了一个弹簧片检测任务，本论文完成了以下主要内容据项目要求和实验要求选择机器视觉系统的硬件，设计集成方案，组建一个实验平台。

采用德国MVTec公司的机器视觉软件HALCON作为系统软件的处理核心，降低了机器视觉任务软件设计的难度和开发周期。

针对弹簧片工件，选择相关算法，对其进行尺寸测量和合格判断。

对IC芯片表面字符进行识别

基于字符全局特征和局部特征，设计了利用多级分类器并且基于特征点特征识别字符的特征匹配法，完成大写英文字母和阿拉伯数字的混和识别。

利用上述结果对IC表面标识进行识别应用。

第二章：ZM-VS1200机器视觉实验平台硬件设计

典型的机器视觉系统从组成结构来分，可以分为个人计算机（PC）式机器视觉系统和嵌入式机器视觉系统。嵌入式机器视觉系统也称为智能相机，具有易学、

易用、易维护、易安装等特点。嵌入式机器视觉使用厂家提供的软件开发工具和函数来编制需要的机器视觉系统程序，通过相机中嵌入的处理系统来执行程序判别、被检测目标的特征，并输出结果。使用嵌入式机器视觉系统可以在短时期内构建机器视觉系统，但是这类系统成本高，提供的函数也有限，同时其功能也受到限制，很难满足多种机器视觉实验和测量的需求。基于PC的机器视觉系统相对来讲较大、结构复杂，开发周期也比较长，但是可以使用的通用软件也比较多，编制其软件平台的选择性也多，本系统采用的是德国MVTec公司提供的HALCON 机器视觉软件作为其核心处理程序，同时用Mircosoft Visual Studio来完成整体软件系统集成。该机器视觉平台软件算法更加灵活多样，而且能够完成功能复杂和智能化程序高的任务。

2.1系统功能及技术要求

根据目前机器视觉教学和相关项目的需求，设计一套整体的系统解决方案，考虑到能够具有以下的功能和要求：

1，高性能处理功能，可满足复杂处理过程和实时在线监测功能；

2，多路视频输入功能，多路I/O，满足多路测控任务；

3，支持USB数字相机，满足高分辨率问题的处理要求；

4，支持Mircosoft Windows XP Embedded专业嵌入式操作系统；

5，适用各种有形物体的视觉检测问题；

6，可编程内部隔离输入输出端口，更贴近工业现场；

7，固态存储，外观优美，安装方便，完全模拟工业现场的测控环境；

8，USB2.0接口，千兆以太网接口，RS232串行接口，适用联网数据采集；

2.2系统硬件组成

本文根据系统要求进行分析，选择硬件选型，包括光源，相机，图像采集卡等。并且独立设计机器视觉系统的主机部分，将其连接成一个完整机器视觉平台。该机器视觉平台如下图所示

图2-1 VS-ZM1200机器视觉实验平台

2.2.1光源

照明的主要目的是通过一定方式把光源发出的光投射到被测物体上，突出被测特征的对比度，使采集到的图像质量得到改善从而满足机器视觉软件对图像处理与分析的要求。照明方式的选择主要考虑被测物体的特性、工作距离、视场大小等因素。当前还没有任何一种照明方式可以适用于所有的机器视觉工程中，要针对每一个机器视觉工程选择合适的照明系统。表2-2是常用照明方式的特点、应用场合及其原理。

在目前的机器视觉应用系统中，好的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键。光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量，在物体需要检测的部分与那些不重要部分之间应尽可能地产生明显的区别，增加对比度，同时还应保证足够的整体亮度，尽可能突出所要提取的特征。

机器视觉工程中使用的光源除了要适合被测量目标的特性以外，还要求光能稳定。光源的分类方法也很多，目前没有一种统一的分类方法。通常根据发光器件的不同将光源分为卤素灯，荧光灯，氙灯，持续光电致发光管，LED灯等。

光源类型颜色寿命（小

发光亮度特点

时）

卤素灯白色偏黄5000-700很亮发热多，

0 较便宜

荧光灯白色偏绿5000-700

亮较便宜

氙灯白色偏蓝3000-700

亮发热多

持续光电

致发光管

由发光频

率决定

5000-700

较亮发热少，

较便宜LED灯红黄绿白

蓝

60000-10

0000

较亮发热少，

固体，能做成

各种形状其中，LED光源效率高、体积小、发热少、功耗低、发光稳定、寿命长，通过不同的组合方式可以制造成环形、条形、矩形等不同形状的光源来满足不同工程的需要。因此，LED光源以其优异的特性在机器视觉工程中得到了广泛的应用。

本文选择的是白色LED环形光源，同时有一个可调亮度的亮度控制器。

型号：UT-70-99-W

规格：外径99mm，内径70mm

光色：纯白色

UT-70-99-W LED灯带有螺旋接口，专为单筒ＣＣＤ显微镜设计的，ＯＤ４２ＭＭ，外径７０ＭＭ，保用三年

优力特LED无影冷光源是新世纪照明科研成果，用户可以根据需要加装滤光片，减少光线干扰从而显著提高图像质量，彻底解决了自身存在的先天缺陷,是环形节能灯的升级换代

产品。目前LED无影冷光源的优越性逐渐被显微镜等使用厂商所了解和接受，使用成本亦较环形节能灯低，减少了每1-2个月就需更换环形灯管的麻烦。

具体特点：

1.没有频闪：因为LED无影冷光源为纯直流供电，无频闪，不易使眼睛产生

疲劳感,亦不会对工作区域的其他设备(如示波器)产生谐波干扰。

2.光照均匀：LED无影冷光源是360度均匀照射，在被观察物体上无虚影产

生,清晰度高。

3.超长寿命：LED无影冷光源由于发热量极低(没有辐射)、不影响观测物的

质量，耗电量小（低电压、低电流起动）平均寿命大于35000小时，远大于普通环形灯的1500-2500小时，寿命为普通环形荧光的十倍以上。

4.消除隐患：大多数环形灯工作电压为：AC110V或AC220V，由于使用不当

烧坏电源和灯管现象屡见不鲜，LED无影冷光源使用AC100-240V开关电源，彻底消除上述隐患。

5.亮度可调：配有专用的亮度控制器（亮度控制器具有短路、过载、温度保

护功能），操作者可根据自身对亮度的适应性随意调节亮度，使之达到最为理想的舒适度，使长时间工作的眼睛不易产生疲劳感。

6.环保安全：较荧光环形比较耐震、耐冲击不易破、废弃物可回收，没有汞

污染，是真正的环保、节能产品。

2.2.2 相机

相机是机器视觉系统中的一个关键组件，其最本质的功能就是将光信号转变成有序的电信号。选择何时的相机也是机器视觉系统设计中的重要环节，相机的选择不仅直接决定所采集的图像的分辨率、图像质量等，同时也与整个系统的运行模式直接相关。

2.3.2.1 机器视觉中相机的分类

根据不同的感光芯片可以将相机分为CCD相机和CMOS相机两种，CMOS 相机起步较晚，所摄取的画面质量也不是很好，所以主要用在图像品质要求不是很高的产品上，而工业上应用较为普遍的是CCD相机：

CCD 相机：CCD 称为电荷耦合器件，CCD 实际只是一个把从图像半导体中出来的垫子有组织地存储起来的方法；

CMOS 相机：CMOS 称为“互补金属氧化物半导体“，CMOS 实际上只是将晶体管放在硅块上的技术。

人眼能看到1Lux 照度（满月的夜晚）一下的目标，CCD 传感器通常能看到的照度范围在0.1~3Lux ，是CMOS 传感器感光度的3到10倍，所以目前一般CCD 相机的图像质量要优于CMOS 相机。

按照输出图像的格式可以分为模拟相机和数字相机：

模拟相机：模拟相机所输出信号形式为标准的模拟量视频信号，需要配专用的图像采集卡才能转换成计算机可以处理的数字信号。模拟相机一般用于电视摄像和监控领域，具有通用性好，成本低的特点。但是一般分辨率较低，采集速度慢，而且在图像传输中容易受到干扰，导致图像质量下降，所以只能用于对图像质量要求不高的机器视觉系统。

常见的模拟相机输出信号格式有：

PAL （黑白为CCIR ），中国电视标准，625行，50场；

NTSC （黑白为EIA ），日本电视标准，525行，60场；

SECAM ；

S-VIDEO ；

分量传输；

CCD 相机成像示意图：

透镜CCD CCD摄像机LED光源对象

数字相机：数字相机是在内部集成A/D 转换电路，可以直接将模拟量的图像信号转换成数字信号，不仅有效避免了传输线路的干扰问题，而且优于摆脱了标准视频信号格式的制约，对外的信号输出使用更加高速和灵活的数字信号传输

基于机器视觉的检测系统设计与实现

基于机器视觉的检测系统设计与实现 近年来，随着工业4.0和人工智能时代的到来，机器视觉技术越来越受到人们 的关注和重视。在生产、医疗、安防等领域，基于机器视觉的检测系统成为了不可或缺的技术手段。本文将从机器视觉检测系统的设计与实现两个方面来阐述其关键技术和应用实例。 一、机器视觉检测系统的设计 1.需求分析 在设计机器视觉检测系统前，需要对所要检测的物品或场景进行深入的了解和 分析。这包括物品的大小、形状、表面质量、纹理等特征以及场景的光照、背景、噪声等因素。此外还应明确检测的目的和要求，比如要对物品的缺陷、尺寸、位置、数目等进行检测。只有明确了需求，才能确定检测系统的技术路线和方案。 2.采集设备选择 采集设备是机器视觉系统的关键组成部分之一，其质量和性能直接影响系统的 检测效果。选择合适的采集设备需要综合考虑应用需求、成本和可行性等因素。常见的采集设备包括相机、激光传感器、红外线传感器等。 3.图像处理算法选择 图像处理算法是机器视觉检测系统的核心技术，直接影响系统的检测精度和性能。图像处理算法的选择需要根据应用需求和采集设备的特点来确定。常见的图像处理算法包括二值化、形态学处理、边缘检测、特征提取、模板匹配、机器学习等。 4.软硬件平台搭建

机器视觉检测系统的软硬件平台搭建需要考虑系统的实时性、可扩展性、易用性等因素。软件平台一般采用C++、Python等编程语言进行开发，硬件平台常采用嵌入式系统、PC机等。 二、机器视觉检测系统的实现 1.基于机器视觉的产品检测 机器视觉检测技术在生产线上广泛应用，可以对产品的尺寸、位置、缺陷等进行检测和分类。例如，对于电子产品的组装过程中，可以利用机器视觉检测系统对元器件的位置、方向、焊点等进行检测，提高产品质量和生产效率。 2.基于机器视觉的医疗影像诊断 医疗领域是机器视觉技术的重要应用领域之一。利用机器视觉技术可以对医疗影像进行分类、识别、分割等操作，为医生提供更准确的诊断结果。例如，对于CT影像可以进行骨骼、器官、血管的三维重建和分割，有效帮助医生定位病灶。 3.基于机器视觉的安防监控 机器视觉技术在安防领域的应用也越来越广泛。例如，基于人脸识别的门禁系统、基于图像分析的视频监控等。利用机器视觉技术可以对场景中的人、车、物等进行检测和跟踪，发现异常情况及时报警。 总之，机器视觉检测技术在各个领域呈现出广阔的应用前景，它将为人们的生产、生活、安全等方面提供更加精准、高效、智能的技术支持。

基于HALCON的双目立体视觉系统实现

基于HALCON的双目立体视觉系统实现双目立体视觉系统是一种模拟人眼观察物体的视觉系统，通过两个摄像机模拟人眼的双眼观察物体的方式，获取物体的三维信息。HALCON是一种广泛应用于机器视觉领域的开发工具，可以用于开发和实现双目立体视觉系统。 双目立体视觉系统通过两个距离较短的摄像机成像同一个场景，利用两个图像的差异来计算场景中物体的深度信息。在HALCON中，实现双目立体视觉系统的关键步骤包括相机校准、图像获取、图像匹配以及深度计算。 首先，进行相机校准。双目相机系统的校准是获取准确三维信息的基础，HALCON提供了相机标定工具来获取相机的内参和畸变参数。通过使用标定板或者特定的标定物体拍摄一组图像，可以通过HALCON的相机标定工具获取相机的校准参数。 接下来，进行图像获取。使用两个相机同时拍摄同一个场景的图像，获取左右两个相机的图像。HALCON提供了图像处理的函数和工具，可以方便地读取和处理图像。 然后，进行图像匹配。通过对左右两个相机的图像进行匹配，找到对应的视差点对。HALCON提供了多种图像匹配算法，可以根据具体的应用需求选择合适的算法，例如基于相似度的匹配算法、基于特征点的匹配算法等。 最后，进行深度计算。根据图像匹配得到的视差点对，可以通过三角测量方法计算物体的深度信息。HALCON提供了三角测量的函数和工具，可以根据视差和相机间的基线距离计算出物体的深度。

除了基本的双目立体视觉系统实现，HALCON还提供了丰富的图像处理和计算机视觉函数，可以进行目标检测、目标跟踪、图像分割等进一步的应用开发。 双目立体视觉系统在智能制造、机器人导航、自动驾驶等领域具有广泛应用。通过HALCON的支持，可以方便地实现双目立体视觉系统，并为各种应用场景提供高效可靠的解决方案。 总结来说，基于HALCON的双目立体视觉系统实现，需要进行相机校准、图像获取、图像匹配和深度计算等步骤。HALCON提供了丰富的函数和工具，可以方便地实现这些步骤，并为双目立体视觉系统的应用提供强大的支持。

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。

基于机器视觉的智能检测系统实现与优化研究

基于机器视觉的智能检测系统实现与优化研 究 随着信息技术的快速发展，基于机器视觉的智能检测系统在生产制造、安全监控、医疗诊断等领域逐渐成为一种普遍的技术手段。其可以实现自动化检测、高效准确、无需人工干预等优点，大大提高了生产效率和检测精度。本文将介绍基于机器视觉的智能检测系统的实现和优化研究内容，包括系统构建、算法优化、数据预处理等方面。 一、系统构建 基于机器视觉的智能检测系统是由硬件和软件共同构成的。硬件部分包括相机、光源、机械手臂、传感器等设备，用于采集图像、操控物品和监测环境等；软件部分主要是算法和程序，用于图像处理、特征提取、模式识别等操作。 在系统构建中，硬件部分的选择和设置要根据检测对象、环境和目的来进行， 例如，在智能制造领域，要选择能满足工作场景和精度要求的相机和传感器设备；在医疗领域，要选择具有高分辨率和防抖效果的相机；在安全监控领域，要选择能适应不同光照条件的相机和光源。同时，硬件部分的选用还要考虑成本、稳定性和易用性等方面。 软件部分的构建主要包括算法设计和代码编写两个方面。算法设计是整个系统 的核心，主要包括图像分割、特征提取和分类识别等操作。在算法设计中，要针对不同检测对象和环境，选择合适的算法模型和参数，提高检测的准确度和鲁棒性。代码编写则需要具备良好的计算机编程能力和知识储备，能够处理复杂的图像差异、噪声和光影等问题，以实现精准、高效、稳定的检测系统。 二、算法优化

在基于机器视觉的智能检测系统中，算法的优化对于检测准确度和效率具有重 要影响。算法优化可以从以下三个方面进行： 1. 特征提取优化：特征提取是算法设计的重要环节之一，它决定了后续的分类 识别的准确度。在特征提取过程中，可以采用经典的特征算法（如SIFT、HOG、LBP等），并针对不同对象和环境进行参数调优，以提高特征的鉴别能力和稳定性。 2. 分类器优化：分类器是决定算法鉴别能力的关键因素，可以采用传统的分类 器（如SVM、KNN、PCA等），也可以采用深度学习算法（如CNN、LSTM等）。如何选择合适的分类器，需要根据应用场景和数据特点进行比较实验，以提高分类准确度和泛化性。 3. 数据预处理优化：数据预处理是算法优化的重要环节之一，它包括数据清洗、增强和归一化等操作。在数据预处理中，需要针对不同的噪声、光影和失真等因素进行处理，以减少其对算法性能的影响。同时，数据预处理还可以采用数据增强和样本平衡等方法，有效提高算法的鲁棒性和泛化性。 三、数据预处理 在基于机器视觉的智能检测系统中，数据预处理是算法设计的重要环节之一。 数据预处理的目的是将原始数据转换成可处理的形式，并提高数据的质量和准确度。数据预处理的主要方法包括数据清洗、数据增强和数据归一化等操作。 1. 数据清洗：在数据采集过程中，原始数据会受到各种干扰和噪声，比如光影、失真、噪声等。数据清洗的目的是去除这些对算法性能影响不利的因素，以提高检测精度。数据清洗可以采用图像滤波、去噪声算法、去除不良样本等方法。 2. 数据增强：数据增强是一种有效提高算法鲁棒性的方法，它可以通过旋转、 平移、缩放、翻转等操作，增加数据样本的多样性和数量。数据增强的目的是提高算法的泛化性和分类准确度，防止过拟合等问题。

halcon机器视觉算法原理

halcon机器视觉算法原理 Halcon机器视觉算法原理 Halcon是一种基于图像处理的机器视觉软件，它广泛应用于工业自动化领域。Halcon机器视觉算法的原理主要包括图像预处理、特征提取和模式匹配三个步骤。 1. 图像预处理 图像预处理是Halcon算法的第一步，目的是对输入的图像进行去噪、增强和边缘检测等操作，以提高后续步骤的准确性和稳定性。常见的图像预处理方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波和直方图均衡化等。 2. 特征提取 特征提取是Halcon算法的核心步骤，它通过从图像中提取出具有代表性的特征来描述目标物体的形状、纹理和颜色等特征。常见的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、轮廓提取和颜色直方图等。 边缘检测是一种常用的特征提取方法，它通过识别图像中的边缘信息来描述目标物体的形状。常见的边缘检测算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子等。 角点检测是一种特殊的特征提取方法，它通过识别图像中的角点来描述目标物体的形状和纹理。常见的角点检测算法包括Harris角点

检测算法和Shi-Tomasi角点检测算法等。 轮廓提取是一种常用的特征提取方法，它通过识别图像中的轮廓信息来描述目标物体的形状。常见的轮廓提取算法包括边缘跟踪算法和形态学轮廓提取算法等。 颜色直方图是一种常用的特征提取方法，它通过统计图像中各个像素的颜色分布来描述目标物体的颜色特征。常见的颜色直方图算法包括灰度直方图、RGB直方图和HSV直方图等。 3. 模式匹配 模式匹配是Halcon算法的最后一步，它通过将提取得到的特征与预先定义的模板进行匹配，从而实现对目标物体的识别和定位。常见的模式匹配方法包括模板匹配、形状匹配和颜色匹配等。 模板匹配是一种常用的模式匹配方法，它通过将目标物体的特征与模板进行比较，找到最佳匹配的位置。常见的模板匹配算法包括灰度相关匹配、形态学匹配和尺度不变特征变换(SIFT)等。 形状匹配是一种特殊的模式匹配方法，它通过将目标物体的形状与模板进行比较，找到最佳匹配的位置。常见的形状匹配算法包括形状上下文匹配和模板匹配方法等。 颜色匹配是一种特殊的模式匹配方法，它通过将目标物体的颜色与模板进行比较，找到最佳匹配的位置。常见的颜色匹配算法包括颜

基于HALCON的双目立体视觉系统实现

因此，只要能够找到空间中某点在左右两个摄像机像面上的相应点，并且通过摄像机标定获得

图5 校正后的双目立体视觉系统 1．3 双目立体视觉系统标定 摄像机内参数的标定和单目视觉系统标定一致，双目立体视觉系统的标定主要是指摄像机的内部参数标定后确定视觉系统的结构参数R和T（即两个摄像机之间的位置关系，R和T分别为旋转矩阵和平移向量）。一般方法是采用标准的2D或3D精密靶标，通过摄像机图像坐标与三维世界坐标的对应关系求得这些参数。具体的标定过程如下: 1、将标定板放置在一个适当的位置，使它能够在两个摄像机中均可以完全成像。通过标定确定两个摄像机的内部参数以及他们的外部参数（R1、T1与R 2、T2），则R1、T1表示左摄像机与世界坐标系的相对位置，R2、T2表示右摄像机与世界坐标系的相对位置。 2、假定空间中任意一点在世界坐标系、左摄像机坐标系和右摄像机坐标系下的非齐次坐标分别为xw、x1、x2，则: 消去xw，得到: 两个摄像机之间的位置关系R、T可以用以下关系式表示: 1．4 双目立体视觉中的对应点匹配 由双目立体视觉系统原理可以看出双目立体视觉是建立在对应点的视差基础之上，因此左右图像中各点的匹配关系成为双目立体视觉技术的一个极其重要的问题。然而，对于实际的立体图像对，求解对应问题极富挑战性，可以说是双目立体视觉中最困难的一步。为了能够增加匹配结果的准确性以及匹配算法的速度，在匹配过程中通常会加入下列几种约束: （1）极线约束。在此约束下，匹配点已经位于两副图像中相应的极线上。 （2）唯一性约束。两副图像中的对应的匹配点应该有且仅有一个。 （3）视差连续性约束。除了遮挡区域和视差不连续区域外，视差的变化都是平滑的。 （4）顺序一致性约束。位于一副图像极线上的系列点，在另一幅图像中极线上有相同的顺序。图像匹配的方法有基于图像灰度（区域）的匹配、基于图像特征的匹配和基于解释的匹配或者多种方法结合的匹配。 二．使用HALCON进行双目立体视觉测量

HALCON在3D视觉及机器人中的应用介绍

HALCON在3D视觉及机器人中的应用介绍在3D视觉领域中，HALCON可以进行3D建模、3D测量和3D视觉检测 等任务。首先，HALCON可以实现3D点云数据的获取和处理。它具有强大 的点云库，可以对点云数据进行滤波、配准和拼接等操作，从而得到高质 量的3D重建结果。其次，HALCON还可以进行3D模型的创建和匹配。它 具有多种建模方法，包括基于CAD模型、基于视觉标定和基于深度图像等，可以根据实际需求选择最合适的方法。此外，HALCON还可以进行3D物体 的姿态估计和测量，可以实现对物体的精确定位和尺寸测量，可以广泛应 用于工业自动化、智能制造和机器人视觉等领域。 在机器人领域中，HALCON可以用于机器人的视觉导航、目标检测和 物体抓取等任务。首先，HALCON可以与机器人系统进行无缝集成，实现 机器人的定位和导航。它可以通过摄像头获取环境图像，并进行图像处理 和分析，实现机器人的自主导航和路径规划。其次，HALCON可以用于机 器人的目标检测和识别。它具有强大的图像处理和模式识别功能，可以实 现对不同目标的检测和识别，可以帮助机器人实现智能感知和自主决策。 此外，HALCON还可以用于机器人的物体抓取和操作。它可以根据3D物体 的形状和姿态信息，实现对物体的精确抓取和操作，可以广泛应用于工业 机器人、服务机器人和医疗机器人等领域。 除了上述应用外，HALCON还可以应用于其他一些领域的机器视觉和 机器人控制任务。比如，HALCON可以用于医疗影像的处理和分析，可以 帮助医生实现病灶的定位和诊断。此外，HALCON还可以用于安防监控和 智能交通系统中的车辆识别和行人跟踪，可以帮助实现安全管理和交通流 量控制。此外，HALCON还可以应用于无人机、无人车和无人潜水器等无 人系统中，可以帮助实现自主导航和环境感知。总之，HALCON在3D视觉

2024 halcon与c 机器视觉

2024 halcon与c 机器视觉 2024年，Halcon与C语言在机器视觉领域的应用 机器视觉技术是一种利用计算机和摄像机等设备对图像和视频进行分析、处理和理解的技术。在2024年，Halcon与C语言 这两种工具在机器视觉领域得到了广泛的应用。 Halcon是一款强大的机器视觉开发工具，它提供了丰富的函 数库和算法，可用于图像采集、图像处理、图像分析等方面。Halcon支持C语言作为开发语言，因此开发人员可以使用C 语言进行编程以实现各种机器视觉功能。 C语言是一种高效、灵活的编程语言，广泛应用于嵌入式系统 和底层开发。在机器视觉领域，C语言常用于对图像进行处理 和分析的底层算法实现。它可以与Halcon进行结合，通过调 用Halcon提供的函数库，实现更高级的机器视觉功能。 2024年，在Halcon与C语言的共同推动下，机器视觉技术得 到了快速发展。在工业领域，机器视觉系统用于自动检测和质量控制，提高了生产效率和产品质量。在医疗领域，机器视觉技术被应用于医学影像的分析和诊断，辅助医生进行疾病的检测和治疗。 除了工业和医疗领域，机器视觉技术还在其他领域得到了广泛应用。在交通领域，机器视觉系统被用于车辆检测和交通流量统计。在安防领域，机器视觉系统可以识别异常行为和入侵者，保障公共安全。

总之，2024年，Halcon与C语言的结合为机器视觉技术的发 展提供了强大的支持。机器视觉系统在各个领域的应用不断拓展，为人们的生产和生活带来了诸多便利与进步。此外，在2024年，Halcon与C语言的结合还在机器视觉算法优化方面 取得了显著的进展。通过在C语言中实现高效的算法，可以 降低计算资源的消耗，并提升图像处理的速度和准确性。这对于要求实时性和高精度的应用场景尤其重要。 另外，Halcon与C语言的结合还为机器视觉系统的嵌入式开 发提供了便利。嵌入式视觉系统通常具有资源受限和功耗限制的特点，因此需要在保证功能的同时提供高效的实现。C语言 作为一种底层编程语言，可以更好地控制硬件资源，实现精简且高效的代码。Halcon提供的函数库和算法可以在C语言中 进行集成和调用，使得嵌入式机器视觉系统的开发更加方便和高效。 此外，随着人工智能技术的不断进步，Halcon与C语言的结 合也促进了机器视觉与深度学习的融合。通过结合深度学习算法和优化的C语言实现，可以实现更准确和高效的目标检测、图像识别等功能。Halcon提供了与深度学习框架的接口，使 得开发人员可以方便地利用深度学习算法来增强机器视觉系统的能力。 综上所述，在2024年，Halcon与C语言的结合为机器视觉领 域带来了许多创新和进步。无论是在算法优化、嵌入式开发还是与深度学习的融合方面，这一结合都为实现更高级别、更高

使用halcon描述与实现

使用halcon描述与实现 使用Halcon描述与实现 Halcon是一种广泛应用于机器视觉领域的软件工具，它提供了强大的图像处理和分析功能，可以帮助我们解决各种视觉相关的问题。本文将介绍Halcon的基本概念和使用方法，并以一个简单的示例来演示如何使用Halcon进行图像处理。 Halcon主要由一系列的函数和算子组成，这些函数可以用来实现图像的读取、显示、处理和分析等操作。在使用Halcon之前，我们首先需要了解一些基本概念。 图像是Halcon中的基本数据类型，它由像素组成，每个像素包含了图像中一个点的亮度信息。Halcon支持多种图像格式，包括灰度图像、彩色图像和深度图像等。我们可以使用Halcon提供的函数来读取和显示图像，例如read_image和disp_image函数。 在进行图像处理时，我们通常需要对图像进行一系列的操作，例如滤波、边缘检测和形态学处理等。Halcon提供了丰富的函数和算子来实现这些操作。例如，我们可以使用filter函数来对图像进行滤波处理，使用edges_image函数来进行边缘检测，使用morphology 函数来进行形态学处理。 除了基本的图像处理操作，Halcon还提供了一些高级的功能，例如模板匹配、特征提取和目标定位等。这些功能可以帮助我们解决一

些复杂的视觉问题。例如，我们可以使用find_shape_model函数来进行模板匹配，使用shape_feature函数来提取图像的特征，使用find_local_max函数来定位图像中的目标等。 为了更好地理解Halcon的使用方法，我们接下来以一个简单的示例来演示如何使用Halcon进行图像处理。假设我们有一张包含一些圆形目标的图像，我们的任务是找到图像中所有的圆形目标并标记出来。 我们可以使用read_image函数读取图像，并使用disp_image函数显示图像。然后，我们可以使用threshold函数将图像转换为二值图像，只保留目标区域。接下来，我们可以使用connection函数将二值图像中的目标区域连接起来，并使用select_shape函数选择圆形目标。最后，我们可以使用draw_circle函数在图像中标记出选中的目标。 通过以上的步骤，我们就可以实现对图像中圆形目标的检测和标记。当然，在实际应用中，我们可能需要根据具体的需求来进行更复杂的图像处理操作。 Halcon是一种功能强大的机器视觉软件工具，它提供了丰富的函数和算子来实现各种图像处理和分析操作。通过学习和掌握Halcon的使用方法，我们可以解决各种视觉相关的问题，并应用于各种实际应用中。无论是工业检测、医学影像还是智能交通等领域，Halcon

机器视觉系统论文

机器视觉系统论文 半导体晶片切割的机器视觉系统 摘要：机器视觉系统在工业中已经广泛使用，本课题研究了机器视觉系统运用于半导体晶片切割的工业流程。在选取合适的摄像机和图像采集卡前提下，成功获取了清晰的半导体晶片原始图像；然后利用halcon软件首先运用傅立叶变换获取原始图像的自相关图像从而得到晶片的宽和高，然后通过匹配算法构建匹配模型，最后与原始图像进行匹配后计算出晶片的切割线来完成晶片的切割定位。这样即完成了一套半导体晶片的自动切割的流程，本课题的实现大大的提升了半导体晶片切割的速率。 关键词：机器视觉；傅立叶变换；模板匹配；Halcon

The Wafer Dicing Based on Machine Vision Technology Abstract Machine vision system has been widely used in industry, this topic studied mach ine visio n system used in semicon ductor wafer cut in dustrial process. In select ing the right camera and image acquisition card, acquire clear success original image; semic on ductor chips The n halc on software first by using Fourier tran sform of the orig inal image acquisiti on from releva nt images and get a chip in width and height, and the n through the match ing algorithm, and fin ally con struct match ing model with the orig inal image matching of wafer calculated out after cutting line to complete the chip's cutting positi oning. Namely so completed a set of semic on ductor chip the flow of automatic cutti ng, so greatly promoted semic on ductor wafer cutt ing speed. So this topic research now is widely used in in dustrial product ion. Key words: machine vision, Fourier transform, template matching, Halcon

机器视觉实验报告

研究生课程论文机器视觉应用实验报告

《机器视觉应用实验报告》 姓名 学号 院系 专业仪器仪表工程 指导教师

华南理工大学实验报告 课程名称：机器视觉应用 机械与汽车工程学院系仪器仪表工程专业姓名廖帆 实验名称机器视觉应用实验日期 指导老师 一、实验目的 自行搭建机器视觉测量系统，采集标定板、工件图像，利用图像处理软件进行标定、工件尺寸测量、工件缺陷检测。主要目的有： 1、根据被测工件，搭建机器视觉测量系统，选择成像系统软件，进行图像采集等实验。掌握常规机器视觉测量原理、实验平台搭建、图像采集步骤； 2、掌握成像系统软件常用操作，能够对图像进行简单处理，并编写简单相关程序尺寸测量、缺陷检测判定； 3、对测量结果进行误差分析，进一步加深理解机器视觉测量过程中的关键因素。 二、实验原理 机器视觉主要是利用机器实现代替人眼来做测量和判断等目的，因此机器视觉可以看作是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。该实验就是通过对选取的工件进行图像采集和图像分析处理以获得所需物体的尺寸、缺陷等信息，一个典型的机器视觉系统包括：相机(包括COMS相机和CCD相机)、光源、镜头、图像获取单元（图像采集卡等）、显示器、图像处理软件、通讯设备、输入输出单元等。 本次实验借助HALCON机器视觉软件，它是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包，拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境，在欧洲以及日本的工业界已经是公认具有最佳效能的MachineVision软件。它源自学术界，是一套图像处理库，由一千多个各自独立的函数，以及底层的数据管理核心构成。其中包含了各类滤波、色彩分析以及几何、数学变换、形态学计算分析、校正、分类、辨识、形状搜索等等基本的几何以及图像计算功能。HALCON支持Windows，Linux和MacOS X操作环境，函数库可以用C，C++，C#，Visual Basic 和Delphi等多种普通编程语言开发，为工业检测上提供了高速、高精度、强有

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: Michel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)

halcon机器视觉与算法原理编程实践

halcon机器视觉与算法原理编程实践Halcon机器视觉与算法原理编程实践 机器视觉技术作为一种基于图像和视频信号的智能感知技术，在工业自动化、无人驾驶、医疗影像等领域有着广泛的应用。而Halcon 作为一种成熟、强大的机器视觉开发平台，其机器视觉与算法原理编程实践备受关注。 Halcon是由德国MVTec Software GmbH开发的一款适用于机器视觉应用的软件库。它提供了丰富的图像处理和分析算法，包括特征提取、模式匹配、边缘检测等功能，可以帮助开发者实现各种复杂的视觉任务。Halcon的编程接口友好，支持多种编程语言，如C++、C#等，使得开发者可以根据具体需求选择适合的编程语言进行开发。 在Halcon机器视觉与算法原理编程实践中，首先要了解图像处理的基本概念。图像处理是指对图像进行数字化处理，通过对图像的处理和分析，提取出有用的信息，实现对图像的理解和识别。在机器视觉中，图像处理是一个关键的环节，也是实现各种视觉任务的基础。 接下来，需要了解Halcon中的算法原理。Halcon提供了丰富的算法库，其中包括了各种经典的图像处理和分析算法。例如，边缘检测算法可以帮助我们提取图像中的边缘信息，用于物体的定位和识

别；特征提取算法可以帮助我们提取图像中的特征点，用于图像匹配和目标跟踪等。 在实际的编程实践中，我们可以通过Halcon提供的函数和接口来调用相应的算法。例如，通过调用Halcon的边缘检测函数，可以实现对图像中的边缘信息进行提取；通过调用Halcon的特征提取函数，可以实现对图像中的特征点进行提取。在调用这些函数时，我们需要传入相应的参数，如图像路径、算法参数等，以便Halcon 能够正确地执行相应的算法。 除了基本的图像处理和分析算法外，Halcon还提供了一些高级的功能，如图像匹配、目标跟踪等。这些功能可以帮助我们实现更加复杂的视觉任务。例如，通过Halcon的图像匹配算法，我们可以实现对图像中的目标进行匹配和定位；通过Halcon的目标跟踪算法，我们可以实现对运动目标的实时跟踪。 在Halcon机器视觉与算法原理编程实践中，除了掌握基本的图像处理和分析算法外，还需要了解一些相关的原理和技术。例如，图像的数字化表示、图像的特征提取和匹配原理、图像的边缘检测原理等。这些原理和技术是实现各种视觉任务的基础，只有深入理解这些原理和技术，才能更好地应用Halcon进行机器视觉开发。 总结起来，Halcon机器视觉与算法原理编程实践是一项复杂而又有趣的任务。通过掌握Halcon的图像处理和分析算法，了解相关的