基于VisionPro的数字图像识别与定位
VisionPro标定与创建坐标系（CalibrationandFixturing）（一）
VisionPro标定与创建坐标系（CalibrationandFixturing）（⼀）在VisionPro利⽤多个⼯具进⾏图像处理的过程中可能会根据实际需要创建多个坐标系，各个⼯具在对应的坐标系下进⾏处理与运算。
在运⾏过程中创建的多个坐标都属于图像的坐标空间树，⼯具通过使⽤坐标空间树中不同坐标系获取图像的不同信息。
标定（Calibration）和Fixturing(不知道该单词怎么翻译合适)都会创建新的坐标系，将新创建的坐标系添加到坐标空间树。
在⼯具运⾏时将图像转换到对应的坐标系下。
注意：⽆论采⽤哪种⽅式进⾏标定，在标定完成后，相机图像采集的位置、镜头的焦距以及光圈不能有任何变换，否则须重新进⾏标定。
标定过程中⽤于计算⼀下数据点集之间的转换关系。
VisionPro提供两个标定⼯具：CogCalibCheckboardTool与CogCalibNPointToNPointTool 两个⼯具的应⽤场景与应⽤⽅法有所不同，CogCalibCheckboardTool 使⽤标准的标定板进⾏标定，能够同时计算线性变换与⾮线性变换。
CogCalibNPointToNPointTool需要使⽤两组对应的特征点图像坐标与实际物理坐标进⾏标定计算，并且只能计算线性变换（线性变换与⾮线性变换区别）。
（⼀） CogCalibCheckboardTool使⽤要点：1.采集含有标定板的图像图像获取的图像⾄少应含有9个⽅⽚区域，每个⽅格⾄少15*15像素，最好的效果就是标定板⼤⼩与相机视野⼤⼩相近，这样可以保证⽅格数⽬与图像分辨率的最佳匹配。
2.根据实际标定板型号选择标定板类型，输⼊棋盘格的实际物理尺⼨，基准点有⽆等参数VisionPro⽀持多种标定板，包括带标记的棋盘格、不带标记的棋盘格、圆点标定板（不建议使⽤）等。
对于有基准点的标定板，其原始坐标空间（Raw Coordinate Space ）的坐标原点如下图第⼆幅图像所⽰，对于没有基准原点的标定板，其原始坐标空间的原点为最靠近图像中⼼的棋盘格⾓点，如下图中最后⼀幅图像所⽰。
visionpro标定方法
VisionPro标定方法引言视觉系统在工业领域扮演着重要的角色，用于自动化生产和质量控制。
在视觉系统中，标定是一个关键的步骤，用于确保图像与实际物理环境之间的一致性。
Vi si on P ro是一种常用的视觉软件，提供了一套强大的标定工具，可以实现高精度的图像处理和测量。
本文将介绍V isi o nP ro标定方法的基本原理和步骤。
基本原理V i si on Pr o标定方法基于相机的内部参数和外部参数进行标定。
相机的内部参数包括焦距、主点坐标和畸变参数等，用于将图像坐标转换为相机坐标。
相机的外部参数包括平移向量和旋转矩阵，用于将相机坐标转换为世界坐标。
通过准确测量已知尺寸的标定板或标定物体，可以计算出相机的内部参数和外部参数，从而实现图像的几何校正和测量。
步骤一：设置标定板在进行标定前，需要准备一个标定板。
标定板可以是一个特制的标定物体，也可以是一个具有规则纹理的平面。
标定板上的特征点用于定位和测量。
V is io nP ro提供了多种标定板的选择，如棋盘格、圆点格、椭圆格等。
步骤二：采集图像在进行标定前，需要采集一系列包含标定板的图像。
图像的采集应覆盖整个工作空间，并且包含不同的姿态和视角。
图像的质量和数量直接影响标定的准确性。
步骤三：设置标定模型在V is io nP ro中，需要设置标定模型来指定标定的方法和参数。
标定模型包括内部参数模型和外部参数模型。
内部参数模型用于校正相机图像，在标定板和图像之间建立映射关系。
外部参数模型用于建立相机坐标和世界坐标之间的转换关系。
步骤四：运行标定工具在V is io nP ro中，可以通过标定工具来执行标定过程。
标定工具会自动识别标定板，并计算相机的内部参数和外部参数。
标定工具还会提供标定结果的评估指标，如重投影误差和标定误差等，用于评估标定的质量。
步骤五：验证标定结果在标定完成后，需要对标定结果进行验证。
可以采用一些已知尺寸的物体进行测量，比较测量结果与实际值的差异。
VisionPro_工具说明_SJG
是否完成1无分类CogAcqFifoTool从相机获取图像√2CogBlobTool斑点找寻工具√3CogCaliperTool卡尺工具，用于找单边或边缘对√4CogCNLSearchTool在图像中找寻像素值的训练模板√5CogDataAnalysisTool数据分析工具√6CogImageFileTool将获得的图像保存至文件或从文件中获取图像√7CogPatInspectTool比较输入图像的特征和训练模板的特征并产生高亮差异图√8CogPMAlignTool模板匹配工具√9CogResultsAnalysisTool结果分析工具×10CogSearchMaxTool模板搜寻工具×11CogToolBlock将多个工具组合在一起完成某个功能，接口简单且可重用×12CogToolGroup将多个工具组合成一个逻辑集合×13Calibration& FixturingCogCalibCheckerboardTool校正工具，使返回的值更具实际意义×14CogCalibNPointToNPointTool标定工具×15CogFixtureNPointToNPointTool将程序坐标空间定位至图像内容空间×16CogFixtureTool定位工具×17Color CogColorExtractorTool从彩色图像中抽取像素来创建灰度图像×18CogColorMatchTool检查某一块区域的色彩×19CogColorSegmenterTool从彩色图像中分离像素×20CogCompositeColorMatch从彩色图像中检查颜色容量×21Geometry -CreationCogCreateCircleTool创建圆×22CogCreateEllipseTool创建椭圆×23CogCreateLineBisectPointsTool创建两点的平分线×24CogCreateLineParallelTool在某一点创建某条线的平行线×25CogCreateLinePerpendicularTool在某一点创建某条线的垂线×26CogCreateLineTool根据指定点和角度创建一条直线×是否完成27CogCreateSegmentAvgSegsTool创建两条线段的平均线×28CogCreateSegmentTool创建线段×29Geometry- Finding & FittingCogFindCircleTool找圆工具×30CogFindLineTool找线工具×31CogFitCircleTool拟合圆×32CogFitEllipseTool拟合椭圆×33CogFitLineTool拟合直线×34Geometry- IntersectionCogIntersectCircleCircleTool检测两圆是否相交×35CogIntersectLineCircleTool检测线与圆是否相交×36CogIntersectLineEllipseTool检测线与椭圆是否相交×37CogIntersectLineLineTool检测线线是否相交×38CogIntersectSegmentCircleTool检测线段与圆是否相交×39CogIntersectSegmentEllipseTool检测线段与椭圆是否相交×40CogIntersectSegmentLineTool检测线段与直线是否相交×41CogIntersectSegmentSegmentTool检测线段与线段是否相交×42Geometry- MeasurementCogAngleLineLineTool两条直线的夹角×43CogAnglePointPointTool由两点组成的线段的角度×44CogDistanceCircleCircleTool两圆的最短距离×45CogDistanceLineCircleTool线到圆的最短距离×46CogDistanceLineEllipseTool线到椭圆的最短距离×47CogDistancePointCircleTool点到圆的最短距离×48CogDistancePointEllipseTool点到椭圆的最短距离×49CogDistancePointLineTool点到直线的最短距离×50CogDistancePointPointTool点到点的距离×51CogDistancePointSegmentTool点到线段的最短距离×52CogDistanceSegmentCircleTool线段到圆的最短距离×是否完成53CogDistanceSegmentEllipseTool线段到椭圆的最短距离×54CogDistanceSegmentLineTool线段到线的最短距离×55CogDistanceSegmentSegmentTool线段到线段的最短距离×56ID& VerificationCog2DSymbolTool2维解码工具×57Cog2DSymbolVerifyTool2维解码验证工具×58CogBarcodeTool定位并解码工具×59CogOCVMaxTool确定字符串是否包含预期的字符×60CogOCVTool确定字符串、logo等是否存在于图像中×61CogPDF417Tool用于解码PDF417符号×62ImageProcessingCogAffineTransformTool通过仿射变换产生新的图像×63CogCopyRegionTool复制输入图像的一部分到输出图像×64CogHistogramTool对图像中的像素值进行统计测量×65CogImageAverageTool积累同一场景的不同图像并产生一个平均图像×66CogImageConvertTool将图像从一种格式转换为另一种格式ˇ67CogImageSharpnessTool用来判断图像的锐利度×68CogIPOneImageTool执行基本图像处理操作×69CogIPTwoImageAddTool由两个输入图像产生一个输出图像×70CogIPTwoImageMinMaxTool结合两个图像的像素最小值或最大值×71CogIPTwoImageSubtractTool两幅图像相减得到输出图像×72CogLinescanDistortionCorrectionTool从线扫相机获得图像×73CogPixelMapTool定义输入图像与输出图像之间的映射×74CogPolarUnwrapTool将输出图像部分转换为输出图像×75CogSobelEdgeTool用于分离或增强边界信息×。
康耐视VisionPro软件操作手册V1.0
广州三拓识别技术有限公司GUANGZHOU SANTUO INDETIFCATION TECH.CO.,LTD.康耐视VisionPro操作手册V1.02013522‐‐•设置IP地址•获取图像•图像定位•条码检测•结果输出（超级终端）设置IP地址1,手动配置电脑网卡的IP地址。
如下图:2,从开始菜单/Cognex菜单下打开GigE Vision Configuration Tool.VisionPro以太网相机IP地址配置软件3,配置相机的IP地址与电脑对应网卡的IP地址为同一个网段。
获取图像1,启动VisionPro主程序2,双击image Source (图像来源) 打开设置对话框。
3,选择“照相机”。
并从相机列表里选择对应的相机。
然后视频格式选择“Mono”。
注明：Mono表示黑白图像。
4,点击“初始化取相”，修改曝光时间为0.5ms.取消时限前面的勾。
说明：”时限”即取图像超时。
表示执行了取图像的命令，但在设定时间内没有获取到图像。
多在外部触发模式时，等待外部电眼等触发信号时间过长而报错。
5,点击左Image Source 窗口左上角的相机符号，即显示实时画面。
在画面上点击右键来缩放图像等。
6,若需要设置为外部电眼触发。
可切换到“闪光灯和触发器”页面。
选择“硬件自动”选项。
图像定位1,选择“作业编辑器”窗口。
点击左上角的“单次运行作业”按钮。
获取一张图像。
2,从窗口工具栏的“显示VisionPro工具”打开工具窗口。
里面为此软件的检测算法。
3,定位图像设置步骤。
首先从工具窗口拖动CogPMAlignTool和CogFixtureTool到作业编辑器。
并按住鼠标左键对这两个工具进行连线编程。
如下图。
4,双击CogPMAlignTool1，在弹出的窗口对其参数进行设置。
首先点击“抓取训练图像”按钮。
“训练图像”表示一张标准的图像。
若相机现在拍的图像不是很理想，则重新执行拍照动作后再点击此按钮。
visionpro是什么技术
VisionPro是一个由世界领先的视觉技术公司Cognex开发的视觉软件平台。
VisionPro主要用于工业自动化领域的机器视觉应用，帮助制造商和生产企业实现产品质量检测、自动化检测、识别和测量等任务。
VisionPro的主要功能和特点包括：
1. **图像处理**：VisionPro提供强大的图像处理工具，如边缘检测、图像滤波、形态学运算等，帮助用户处理和优化图像，从而更准确地进行检测和识别。
2. **模式匹配**：VisionPro支持模式匹配技术，能够识别并匹配图像中的特定模式或形状，用于定位、识别和检测目标物体。
3. **工具库**：VisionPro提供丰富的视觉工具库，包括轮廓匹配、标定工具、条形码识别、字符识别等，能够满足不同应用场景的需求。
4. **用户界面**：VisionPro具有友好的用户界面，支持图形化配置和交互式操作，使用户能够快速、简便地建立和优化视觉检测系统。
5. **性能优化**：VisionPro通过优化算法和硬件加速，实现高效的图像处理和实时检测，提高生产效率和产品质量。
总的来说，VisionPro是一个强大的工业级视觉软件平台，广泛应用于制造业、电子产业、食品饮料行业等各个领域，帮助企业实现自动化生产、质量控制和生产过程监测等目标。
通过VisionPro 技术，企业能够提升生产效率，降低成本，改善产品质量，实现智能制造和工业4.0的目标。
visionpro deep learning 使用手册
visionpro deep learning 使用手册VisionPro深度学习使用手册VisionPro是一款功能强大的深度学习软件，为用户提供了丰富的图像处理和分析功能。
本使用手册将向您介绍VisionPro深度学习的基本概念和使用方法，帮助您充分发挥该软件的优势，实现高效准确的图像处理。
一、深度学习简介深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，具有强大的图像识别和模式分析能力。
它能够从大量的数据中学习到复杂的特征表达，再通过训练得到的模型对图像进行分析和处理。
二、软件安装与配置1. 下载并安装VisionPro软件包；2. 运行软件，进行必要的配置设置；3. 导入训练数据和图像样本；4. 设定网络结构和参数。
三、模型训练1. 数据准备：收集并清洗合适的训练数据；2. 数据预处理：对训练数据进行预处理，如缩放、裁剪、增强等；3. 网络搭建：选择适合任务的网络结构，并配置网络参数；4. 损失函数选择：根据实际需求选择适合的损失函数；5. 模型训练：使用训练数据对网络进行训练，优化网络参数；6. 模型评估：使用验证数据对训练得到的模型进行评估和调优。
四、图像处理与分析1. 图像预处理：对待处理图像进行预处理，如去噪、增强、裁剪等；2. 特征提取：使用训练得到的深度学习模型提取图像中的特征信息；3. 物体识别与分类：根据特征信息进行物体识别和分类；4. 目标检测与定位：识别图像中的目标对象并进行准确定位；5. 图像分割与边缘检测：将图像分割成不同区域，识别图像中的边缘信息；6. 图像生成与重建：使用深度学习技术生成新的图像，或对图像进行重建。
五、应用案例1. 医疗影像分析：深度学习在医学影像的分析中具有广泛应用，可用于疾病诊断、病灶检测等；2. 工业质检：通过识别和检测缺陷进行产品质量控制；3. 无人驾驶：利用深度学习进行图像识别和场景理解，实现自动驾驶；4. 安防监控：对监控图像进行实时检测和分析，提高安全性能；5. 智能机器人：深度学习为机器人提供了视觉感知和识别的能力，实现人机交互。
基于VisionPro的数字图像识别与定位
蘸 幕数 ｊ ｉ 拽 ｃ 谴 向辖 禳
。 图１ 是
识 别 定 位 ，并 将 所 需 要 的 目标 位 置 坐 标 显 示 在 界 面 上 。 同 时 又 将 识 别 到 的 所 有 目标 物 体 的 坐 标 信 息 保 存 到 了文 本 文 档 中 ， 方 便 调 用。主要操作如 下： （ １ ） 模 型 训 练 。 实 验 以 一 元 硬 币为 目标 物，图３ 为训练完成 的模 型。
颤
蟪 性 转 攮
梅 平 搏 Ｔ
烈材 比 口
釉
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濑 盯
图 １ 摄像 机 标 定 结 果
（ ３ ） 目标 识 别 与 定 位 视 觉 定 位 的 目的 就 是 找 出 目标 物 的 坐 标 位置 。本文利 用Ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ Ｐ ｒ ｏ 的Ｐ Ｍ Ａ １ ｉ ｇ ｎ Ｔ ｏ ｏ ｌ 工 具对 目标 物 体 进 行 识 别 定 位 。Ｐ Ｍ Ａ ］ ｉ ｇ ｎ Ｔ ｏ ｏ ｌ 工 具是基于Ｐ ａ ｔ Ｍ ａ ｘ 算 法 ， 该 算 法 采 用 模 板 定
面 ， 利用 采 集 得 到 的 图像 进 行 了 目标 识 别 定 位 。 同 时利 用视 觉 处 理 中常 用 的 工 具 Ｏｐ ｅ ｎ ｃ ｖ 对 采 集 的 图 像 进 行 了相 同 的 目标识 别 定 位 对 两 种 方 法 得 到 的识 别 效果 和
定位数据进行 了对 比，结果 表明，基 于Ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ Ｐ ｒ ｏ 的视觉系统得到的识别效果更好 ，定位 数据更准确 。
Ｉ 一 一 研发 …………………………
基于Ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ Ｐ ｒ ｏ 的数字 像 识别 定位
华北 电力大学机 械工程 系 韩庆瑶 张志远 朱晓光 赵 长梅
图像识别中的目标识别与定位技术研究(一)
图像识别中的目标识别与定位技术研究随着人工智能技术的日益发展，图像识别技术在各个领域得到广泛应用，尤其是目标识别与定位技术成为了研究的焦点。
本文将探讨图像识别中的目标识别与定位技术的发展现状，并分析其应用潜力。
一、目标识别与定位技术简介目标识别与定位技术是指通过对图像进行分析，自动识别图像中包含的目标物体，并确定其在图像中的位置信息。
该技术主要涉及图像特征提取、分类与定位等方面的研究。
目标识别与定位技术的发展可以帮助人们在众多图像数据中快速准确地找到目标物体，极大地提高了生产和管理效率。
二、目标识别技术的发展现状1.特征提取特征提取是目标识别的关键环节。
传统的图像特征提取方法主要包括灰度共生矩阵、边缘检测、纹理特征等。
而近年来，基于深度学习的图像特征提取方法成为研究热点，尤其是卷积神经网络（CNN）在目标识别领域的应用取得了显著进展。
2.目标分类目标分类是对图像中目标进行识别的过程。
传统的目标分类方法主要依赖于人工设计的特征提取算法和分类器。
然而，这种方法在大量数据的情况下效果较差。
深度学习方法通过自主学习特征表示，能够更好地解决目标分类问题。
目前，深度卷积神经网络已成为最主流的目标分类算法之一。
3.目标定位目标定位是通过图像识别技术确定目标在图像中的位置信息。
传统的目标定位方法主要采用基于图像特征匹配或模板匹配的方式，而这种方法存在对光照、噪声等因素较为敏感的问题。
近年来，深度学习在目标定位领域的应用逐渐兴起，特别是目标检测与定位算法的发展，如候选区域的生成和位置回归等技术，使得目标定位的准确性和鲁棒性得到了显著提升。
三、目标识别与定位技术的应用潜力1.智能安防目标识别与定位技术在智能安防中具有广阔的应用前景。
通过分析监控摄像头拍摄的图像，准确识别和定位出现的目标物体，可以实现对异常行为的自动报警和追踪，提高安全性和防范能力。
2.自动驾驶目标识别与定位技术对于自动驾驶的实现至关重要。
通过识别和定位道路、车辆、行人等目标物体，自动驾驶系统可以根据目标物体的位置和状态做出相应的决策和控制，确保交通安全和驾驶效果。
visionpro工具的使用方法
visionpro工具的使用方法VisionPro是一款功能强大的图像处理工具，广泛应用于工业自动化领域。
本文将介绍VisionPro工具的使用方法，帮助读者了解如何使用该工具进行图像处理和分析。
一、VisionPro简介VisionPro是由康耐视（Cognex）公司开发的一款图像处理软件，具有强大的图像处理和分析功能。
它可以帮助用户快速准确地进行图像检测、测量和识别等操作，广泛应用于制造业、物流业和医疗设备等领域。
二、安装和启动VisionPro1. 下载VisionPro安装包，并按照安装向导进行安装。
2. 安装完成后，找到VisionPro的快捷方式，双击启动该软件。
三、图像采集与预处理1. 连接相机：将相机与计算机连接，并确保相机正常工作。
2. 打开VisionPro软件，选择“图像采集”模块。
3. 在图像采集界面，选择相机类型和连接方式，点击“连接”按钮，建立与相机的连接。
4. 进行图像预处理：根据实际需求，对图像进行灰度化、滤波、增强等操作，以提高图像质量和对比度。
四、图像分析与处理1. 创建图像处理任务：在VisionPro界面中，选择“图像处理”模块，点击“新建任务”按钮，创建一个新的图像处理任务。
2. 设置图像处理参数：根据实际需求，设置图像处理的参数，如图像分辨率、灰度阈值、边缘检测算法等。
3. 进行图像分析：使用VisionPro提供的工具，对图像进行特征提取、形状匹配、缺陷检测等操作，以实现对图像中目标物体的识别和分析。
4. 优化图像处理算法：根据实际应用场景和图像特点，对图像处理算法进行调整和优化，以提高处理效果和准确性。
五、结果显示与输出1. 结果显示：VisionPro可以将处理后的图像结果以图像或数据的形式显示出来，方便用户查看和分析。
2. 数据输出：VisionPro还支持将处理结果以数据的形式输出，可以保存为CSV文件或直接与其他软件进行数据交互。
六、应用实例1. 工业自动化：VisionPro可以应用于工业自动化领域，用于产品质量检测、物体定位和识别等操作，提高生产效率和产品质量。
CognexVisionPro软件简介及其目标识别定位功能
C o g n e x V i s i o n P r o软件简介及其目标识别定位功能1、VisionPro主要功能：图像预处理、图像拼接、图像标定、几何校正、定位、OCV\ID、图像几何测量、结果分析等,该软件可以直接和国际大多数相机相连,包括模拟、1394、千兆网相机等,且可以直接输出检测结果,提供二次开发接口、支持点net。
在其QuickBuild环境中无需任何代码编程,只需拖拉操作就可以完成检查文件的设置,检测结果输出,可进行快速开发。
QuickBuild能与用户自己编写的点net程序无缝连接,实现数据共享,用户可以使用自己的I/O板。
2、VisionPro软件与Halcon对比：开发方式：VIsionPro可以拖拉式图形编程,非常形象,同时也可以使用API 函数编程,增加灵活性。
VisionPro的QuickBuild提供更加高效快速的编程界面,能够迅速融合到用户程序中。
QuickBuild提供许多成熟的视觉检测工具和设置界面,使用QuickBuild做评估测试和开发的效率远高于Halcon的Hdevelop。
而Halcon只能用函数编程,没有图形编程界面,开发效率低于VisonPro。
视觉工具和函数：VisonPro的PatMax定位工具和颜色识别工具优于Halcon的类似工具。
特别是PatMax定位工具可在图像模糊、对比度低、目标形变严重的情况下实现更稳定的定位和目标识别功能,得到了行业内广泛的认可。
支持的相机：两种开发软件都支持大多数相机,都可以编写自定义的驱动。
编写自定义驱动,Halcon提供更好的接口。
Cognex VisionPro软件的测试版可在下载VisionPro定位工具简介：安装完VisionPro后,有很多演示例程可以运行,且可以进行图像仿真。
以下是其中的一小部分以及我们客户中使用到的一些。
存在透视形变情况下的定位与高度识别PatMax定位识别功能演示,形变、模糊、强干扰都不受影响晶元定位强干扰图像定位对多目标在各种对比度情况下的稳定定位严重缺失情况下的定位强干扰下的OCV。
VisionPro ViDi^TM深度学习图像分析软件
口 下，他们 通常会 采用 人工方 式执行这 类复 杂的检 测。
ＶｉｓｉｏｎＰｒｏ ＶｉＤｉ软件 将 人 工 目视 检 测 能 力 与性 和 速 度 结 合 在 一 起 ， 能 够 轻
通 过磁 性 笔 来 调 试 和 设 置 传 感 器 ，非 常 简 单 快 速 。 传感 器外 壳采用不 锈钢材 料制成 ，结构 简单 ，安装过
许 多 棘 手 的 日期 和 批 代 码 及 浮 凸 或 蚀 刻 文 本 的 可 靠 读
取 问题 。
Ｉ
热 式 流 速 传 感 器 ＣＦＳＴ－３５系 列 是 一 种 一 体 式 设 计 的 测 量 装 置 ， 主 要 用 于 液 体 介 质 的流 速 监 视 和 温 度 监 视 ，可 安 装 于 塑 料 管 道 或 金 属 管 道 ，来 监 视 用 于 填 充 、
ＶｉｓｉｏｎＰｒｏ机器视 觉软件 结合在 一起，足 以解 决最棘 手 制 造 应 用 。
这 种 新 颖 的 方 法 可 以 容 忍 偏 差 和 不 可 预 知 的 缺 陷 ，甚 至能 击败更好 的质量 检验 员，非常 适用于 ：缺 陷 探 测 、纹 理 和材 料 分 类 、装 配 验 证 和 变 形 零 件 定 位 、 字 符 读 取 ， 包 括 畸 变 的打 印 。
用 户 可 以在 他 们 的 工厂 内使 用 先 进 的 人 工 智 能 ， 用 户 只 需 提 供 ５０个 样 本 图 像 就 能 在 数 分 钟 内 完 成 对 ＶｉｓｉｏｎＰｒｏ ＶｉＤｉ软 件 的 培 训 。 在 Ｒｅｄ．Ａｎａｌｙｚｅ、Ｇｒｅｅｎ－ Ｃｌａｓｓｉｆｙ、Ｂｌｕｅ．Ｌｏｃａｔｅ和 Ｂｌｕｅ．Ｒｅａｄ工 具 之 间 进 行 选 择 ， 以解 决 用 户 的 高 度 监 督 和 无 监 督 的应 用 问题 。
基于VisionPro的人脸识别检测系统
《工业控制计算机》2019年第32卷第1期1机器视觉简介机器视觉系统主要包括工业相机、镜头、视觉光源和被测目标。
通过光学装置和非接触式传感器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。
在一些不适合于人工操作的特殊工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,通常需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不仅效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可在很大程度上提高生产效率和生产的自动化程度。
VisionPro是美国COGNEX公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法软件,拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境。
它结合了图形化编程和计算机语言编程,是高效的Machine Vision软件。
2VisionPro工具包VisionPro工具包包括通用包、彩色工具包、找圆、测量、检测、解码、图像处理等工具包。
本文是对人脸进行识别,检测眼和头之间距离。
首先需要找头顶的线,接着找眼,最后测距。
首先利用CogImageFileTool工具包输入源图片,输入的源图片有多种格式,如果是彩色图片,必须采用工具包CogImage⁃ConvertTool工具进行图片格式转化,如果是工业相机拍的黑白图片,直接进行模板匹配和定位后续操作。
图1是相机拍的彩色图片,图2是训练后的图像。
图1人物肖像原图图2训练后的人脸训练前需要进行参数设置,本文训练参数设置见图3。
接着利用CogFindLineTool工具包找头顶线。
图4是找眼的输入。
利用找孔工具包,图5是运行后找出来的眼孔图。
找到眼和头顶线之后,就开始根据找出来的眼孔和头顶线,测量距离,图6为具体测量值,单位是像素。
3结束语VisionPro的使用目前已经成熟,只需要有相应配套设备就可以实现对应的功能,所以生产成本不会太高,参数调整便捷,操作简单,可行性高。
参考文献[1]周达凯,袁红兵.基于VisionPro的太阳能电池片外观检测系统[J].机电一体化,2016(10):42-44[2]韩庆瑶,张志远,朱晓光,等.基于VisionPro的数字图像识别与定位[J].电子世界,2013(15):72-73[3]陈伟华,马琼雄,陈月军.基于VisionPro的工业机器人视觉定位系统[J].组合机床与自动化加工技术,2012(2):81-83[收稿日期:2018.11.9]基于VisionPro的人脸识别检测系统陶瑞莲周韦琴(南京工业职业技术学院电气工程学院,江苏南京210044)Face Recognition Detection System Based on VisionPro摘要:利用美国Cognex公司的VisionPro机器视觉软件中的工具包来对图像进行处理。
visionpro知识点
visionpro知识点VisionPro是一个计算机视觉软件，用于自动化生产线上的图像处理和分析。
它由国际业界领先的计算机视觉公司Cognex开发，并在全球范围内广泛使用。
以下是VisionPro的一些重要知识点：1. 图像获取：VisionPro支持多种图像获取方式，包括相机、摄像头、扫描仪等，可以获取静态图像或连续的视频流。
2. 图像处理和分析：VisionPro提供丰富的图像处理和分析工具，包括图像滤波、边缘检测、二值化、形态学运算、测量、定位等。
这些工具可用于检测和分析产品的特征、形状、位置等。
3. 缺陷检测：VisionPro可以进行图像比较和缺陷检测，通过比较产品图像和标准图像，检测出产品的缺陷和不良之处，以实现自动质量控制。
4. 机器视觉引导：VisionPro可以在生产过程中提供机器视觉引导，通过分析图像数据，指导机器进行准确的操作，如定位、拾取、装配等。
5. 通信与集成：VisionPro可以与其他系统进行通信和集成，如PLC、机器人、数据库等。
它支持多种通信协议，如EIP、MODBUS等，可实现与生产线的无缝集成。
6. 编程接口：VisionPro提供了可编程接口，支持多种编程语言，如C++、C#等。
用户可以根据自己的需求，进行二次开发和定制。
7. 用户界面：VisionPro拥有友好的用户界面，可用于配置、调试和监控图像处理和分析任务。
用户可以通过界面进行参数设置、结果查看、图像采集和保存等操作。
8. 高性能和可靠性：VisionPro具有优秀的性能和可靠性，在高速生产线上可以实时进行图像处理和分析，并根据结果进行及时的处理和控制。
总之，VisionPro作为一款先进的计算机视觉软件，具备丰富的功能和强大的性能，可应用于各种自动化生产线上的图像处理和分析任务。
VisionPro中文教程_完全版
• 8602e双渠道板卡 – 支持两台“基本”相机，不论是区域抑或是行扫 描 • 2台区域扫描、2台行扫描或者区域和行扫 描各1台 – 支持一台“中等”相机，不论是区域抑或是行扫 描
• PCI 快速（PCIe）x4 配置
1
相机实用工具
FireWire DCAM系统工具
• 是一款解决驱动程序和 采集问题的实用工具
• 是款验证工具，用于新 创建的FireWire CCF
• DCAM读写
• 获得您计算机的 FireWire拓扑图
• 找出FireWire相机支持 哪些视频格式
• 报告模块、驱动程序和 总线驱动版本，以及问 题报告
1
VisionPro 5.0版概述
• GigE视觉采集 • VisionPro演示模式（试用软件） • 基于软件的许可 • 大量额外的相机支持（FireWire、CameraLink） • QuickBuild导航屏 • 大量QuickBuild新案例 • Cognex驱动程序的设备驱动认证 • OCVMax通配符支持 • 条形码增强功能（RSS 2D CCB、Pharmacode、PDF417） • FireWire 配置稳定性得到提高 • 通过目录方式指定图像文件 • 命令行选项，用于QuickBuild • 对 USB软件狗的支持 • 新数据转化功能“DCF”项目 • 游标卡尺得分的归档得到改善
分辨率
659 x 490 659 x 490 1034 x 779 1034 x 779 1390 x 1040 1390 x 1040 1628 x 1236 1390 x 1040
彩色/黑白
黑白 彩色 黑白 彩色 黑白 彩色 黑白 彩色
visionpro calibcheckerboardtool原理 -回复
visionpro calibcheckerboardtool原理-回复visionpro calibcheckerboardtool是一款用于相机标定的工具，其主要原理是通过检测判别标定板上的角点位置，进而计算相机的内外参数，以实现相机的准确定位和姿态估计。
在相机标定过程中，使用标定板是一种常见的方法，因为标定板上的特征点可以提供可靠的信息来计算相机的内外参数。
visionpro calibcheckerboardtool就是专门为了方便用户完成这一过程而设计的工具。
在使用visionpro calibcheckerboardtool进行标定之前，首先需要准备一个标定板，它通常是一个矩形的棋盘格子，同时标定板上需要有一些明显的特征点（角点）。
这些角点的位置需要事先测量并记录下来，以便与visionpro calibcheckerboardtool的识别结果进行比对。
第一步是将标定板放置在相机视野范围内，并保证标定板的平面与相机焦平面平行。
标定板需要在不同的位置、角度和距离下进行放置，以充分覆盖相机可能的使用情景。
接下来，打开visionpro calibcheckerboardtool软件，并选择相机标定功能。
软件将要求用户输入相机的型号和相关参数，这些参数包括焦距、图像坐标系的原点位置等。
这些参数可以通过相机的规格说明书或者相机厂商提供的信息来获取。
一旦初始化完成，软件将会显示摄像头捕捉到的图像，并在图像上绘制出识别到的角点位置。
用户需要仔细检查标定板上的角点是否正确识别，并与事先记录的参考数据进行比对。
在角点识别完成后，visionpro calibcheckerboardtool将会自动通过角点位置计算相机的内外参数。
其中，相机的内参数包括焦距、主点坐标以及像素的尺度因子等，而外参数则包括相机在三维空间中的位置和姿态。
通常情况下，相机的内外参数都是通过标定板上的特征点来计算得到的。
由于标定板上的特征点位置是已知的，可以使用基于最小二乘法的算法来优化相机参数的估计。
visionpro斑点工具原理
visionpro斑点工具原理
VisionPro斑点工具基于图像处理和分析技术，用于检测和识
别图像中的斑点或污点。
其原理如下：
1. 图像预处理：首先对输入图像进行预处理，包括去噪、增强对比度等操作，以提高后续斑点检测的准确性。
2. 斑点检测算法：使用一种或多种检测算法来寻找图像中可能的斑点。
常用的算法包括基于灰度值的阈值分割、基于边缘检测的方法、基于形态学操作的方法等。
3. 特征提取：对检测到的斑点进行特征提取，以获得斑点的大小、形状、颜色等信息。
常用的特征包括斑点的面积、周长、中心位置等。
4. 斑点分类与识别：根据斑点的特征，使用机器学习或模式匹配算法来对斑点进行分类和识别。
这可以通过训练一个分类器来实现，其中训练数据包括已知类别的斑点样本。
5. 结果输出与显示：最后，将检测到的斑点标记在原始图像上，并生成一个斑点图或报告，以显示和记录斑点的位置和特征。
整个斑点检测过程使用了图像处理和分析的技术，并结合了机器学习和模式匹配方法，通过对图像进行处理和分析，以实现对斑点的自动识别和定位。
基于VisionPro的工业机器人视觉定位系统
基于VisionPro的工业机器人视觉定位系统
陈伟华;马琼雄;陈月军
【期刊名称】《组合机床与自动化加工技术》
【年(卷),期】2012(000)002
【摘要】基于美国Cognex公司的VisionPro机器视觉开发软件对工业机器人视觉定位系统进行开发,可以加快应用程序开发周期,从而降低公司周期成本.视觉定位系统基于VisionPro采用C#编程语言进行开发,利用VisionPro中的图像获取、摄像机标定、目标物体匹配等工具完成目标定位和输出结果.实验证明该视觉定位系统具有实用意义.
【总页数】4页(P81-83,87)
【作者】陈伟华;马琼雄;陈月军
【作者单位】华南理工大学广州学院,广州 510800;华南理工大学广州学院,广州510800;华南理工大学广州学院,广州 510800
【正文语种】中文
【中图分类】TP242
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基于VisionPro的电路板测点视觉定位系统
基于VisionPro的电路板测点视觉定位系统
栾梦云;张侃健;魏海坤;方仕雄
【期刊名称】《工业控制计算机》
【年(卷),期】2017(30)5
【摘要】为了实现故障检测自动定位测试系统,利用机器视觉技术,为故障检测自动定位测试系统开发视觉定位系统.系统是在C#.net环境下,利用美国Cognex公司的VisionPor机器视觉开发软件进行开发的,主要完成硬件设备配置、相机校准和图像定位等核心工作.相机校准利用了Checkerboard图像卷绕技术,而图像定位采用了PatMax图像模版匹配定位算法.可靠的算法保证本系统可以达到0.3mm图像定位精度.
【总页数】3页(P68-69,72)
【作者】栾梦云;张侃健;魏海坤;方仕雄
【作者单位】东南大学,江苏南京 210096;东南大学,江苏南京 210096;东南大学,江苏南京 210096;东南大学,江苏南京 210096
【正文语种】中文
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基于VisionPro的数字图像识别与定位
【摘要】本文利用VisionPro视觉软件进行数字图像识别与定位研究。
首先利用该软件实现了图像采集和摄像机标定，然后基于VisionPro运用VB编写人机交互界面，利用采集得到的图像进行了目标识别定位。
同时利用视觉处理中常用的工具Opencv对采集的图像进行了相同的目标识别定位。
对两种方法得到的识别效果和定位数据进行了对比，结果表明，基于VisionPro的视觉系统得到的识别效果更好，定位数据更准确。
【关键词】机器视觉；VisionPro；识别定位；
1.引言
自20世纪80年代以来，机器视觉技术开始高速发展，已经从实验室走向了人们生产生活的各个方面。
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。
在一些不适合于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。
现今，在机器视觉领域已经有了一些成熟的视觉开发软件，其封装了很多可靠、高效的算法和工具。
本文选用美国康耐视公司的VisionPro软件，这是一套基于PC架构的视觉系统软件开发包，主要应用于各种复杂的机器视觉领域。
它集成了用于定位、检测、识别和通讯等任务的工具库，可用C#、VB和VC等语言进行二次开发。
本文基于VisionPro利用语言进行视觉定位系统的软件开发[1]。
2.视觉定位系统
2.1 硬件组成
在图像处理前首先要得到清晰、有效的图像，这就需要有一套完整的硬件设备。
一般主要包括照明用的光源、调节图像清晰度的镜头、将图像转换为数字信号的摄像机和进行图像处理的计算机。
其中摄像机与计算机之间的接口也比很重要的，主要分为IEEE1394和采集卡，USB2.0或Gigabit Ethernet千兆网三种[2]。
本视觉系统采用的是日本FUJINON工业摄像头，德国BASLER工业像机ACA1600-20GM，GigE千兆网接口。
2.2 基于VisionPro的软件开发
本视觉定位系统利用编写适合实验需要的界面，界面中只包含需要的操作功能和数据，使整个界面看起来更加清楚简单，操作起来更方便。
（1）图像采集
本视觉系统通过GigE千兆网作为接口控制相机进行图像采集。
打开软件并连接相机，设置好参数后，就可以通过可视化工具Image Source直接获取图像。
（2）相机的标定
机器视觉的基本任务之一是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物体的几何信息，并由此重建和识别物体。
空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的，这些几何模型参数就是摄像机参数。
在大多数条件下，这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个过程被称为摄像机标定[3]。
本文利用VisionPro的CalibChecker-boardTool工具进行摄像机标定。
首先需要一个棋盘板，棋盘板必须满足以下条件：必须由大小相同的黑白格子交替组成；格子最好是正方形，如果达不到的话，格子长宽比也要在0.9和1.0之间。
本系统采用康耐视公司提供的标准棋盘板进行标定[4，5]。
图1是标定的结果。
（3）目标识别与定位
视觉定位的目的就是找出目标物的坐标位置。
本文利用VisionPro的PMAlignTool工具对目标物体进行识别定位。
PMAlignTool工具是基于PatMax 算法，该算法采用模板定位技术（pattern-location technology），先训练模板，然后根据模板对采集图像进行模板匹配，实现定位。
在训练模板和定位过程中，PatMax不是基于像素栅格（Pixel grid）分析图像，而是采用基于几何外形（Features based）的定位方法，通过图像的几何特征信息和特征之间的空间位置关系进行模板训练和匹配，使其能够保证很高的精度和抗干扰性，而且可以高速定位发生旋转、缩放、甚至拉伸形变的物体[1]。
PMAlignTool工具定位的流程如图2。
通过PMAlignTool工具对目标物体识别定位后，利用VB调用该工具下的Results.Item（i）.GetPose（）.TranslationX和Results.Item（i）.GetPose （）.Transl-ationY。
这两个值就是序号为i的目标物在图像上的X、Y坐标值，其中i为识别的各个目标物的序号。
3.实验
3.1 PatMax识别定位
在对摄像机完成标定校正后，运用自己编写的人机交互界面完成对目标物体进行识别定位，并将所需要的目标位置坐标显示在界面上。
同时又将识别到的所有目标物体的坐标信息保存到了文本文档中，方便调用。
主要操作如下：
（1）模型训练。
实验以一元硬币为目标物，图3为训练完成的模型。
（2）目标识别定位。
图4是利用编写的界面，在图像上能够清楚
的显示出所识别出的目标轮廓和形心位置，界面右方结果显示区内可以看到所识别的目标数量和所需要的目标物的坐标。
3.2 对比实验
视觉定位可以用的软件和工具包很多，其中应用最广泛的就是Opencv，它是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows 和Mac OS操作系统上。
它轻量级而且高效——由一系列C 函数和少量C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
为了验证PatMax算法定位的准确性，本文利用Opencv对相同的图像进行目标识别定位，对得到的效果图和坐标进行对比[6]。
如图5所示，其中蓝色为轮廓曲线，绿色十字为目标形心。
图6为VisionPro识别硬币的效果图，轮廓和形心均用绿色线标识。
对比两图可以看出VisionPro对轮廓的识别效果要更好一些。
由于形心坐标是由轮廓曲线上的点计算得到的，所以VisionPro获得的形心坐标值也会比Opencv的更加准确，而且精确度更高。
下表是两种方法得到的形心坐标。
4.结束语
本文基于VisionPro采用对其进行开发，首先利用VisionPro中的工具进行图像的采集，摄像机的标定，运用PatMax算法进行目标物的识别与定位，然后运用编写人机交互界面，可以更加方便快捷的得到所需要的目标物坐标值。
本文利用Opencv对相同的图像进行目标的识别定位，与VisionPro得到的结果进行实验对比。
结果证明基于VisionPro的视觉定位系统对目标的识别效果更好，定位的数据更加准确。
基于该软件使应用程序的开发更加快速方便，得到的数据结果误差较小，具有应用价值。
参考文献
[1]威洛斯，焦宗夏.基于VisionPro的焊膏印刷机视觉定位系统[C].第十二届中国体视学与图像分析学术年会论文集，2008.
[2]Carsten Steger，Markus Ulrich，Christean Wiedemann，著.机器视觉算法与应用[M].杨少荣，吴迪靖，段德山，译.北京：清华大学出版社，2008.
[3]邱茂林，马颂德，李毅.计算机视觉中摄像机定标综述[J].自动化学报，2000，26（1）：47-59.
[4]Cognex，Cognex MVS-8100D and CDC Cameras Hardware Manual，2006.
[5]Cognex，VisionPro，Net Help，2006.
[6]Bradski G.，Kaehler A.著.学习OpenCV[M].于仁琪，刘瑞祯，译.北京：清华大学出版社，2009.
张志远（1986—），男，华北电力大学能源动力与机械工程学院硕士研究生。
朱晓光（1978—），男，华北电力大学讲师。
赵长梅（1990—），女，华北电力大学能源动力与机械工程学院硕士研究生。