基于形状匹配的装配定位方法
CAD中的图形匹配与对齐 优化模型装配与对位
CAD中的图形匹配与对齐：优化模型装配与对位在CAD软件中，图形匹配与对齐是一个非常重要的技巧，它可以帮助我们优化模型的装配和对位，使得设计更加精确和高效。
下面将介绍一些常用的图形匹配与对齐的方法和技巧。
1. 图形匹配图形匹配是指将不同图形之间的共同元素进行识别和匹配，从而实现模型的对齐和装配。
在CAD软件中，可以通过以下几种方法实现图形匹配：- 使用边缘识别工具：CAD软件通常都会提供边缘识别工具，可以自动识别模型的边缘，并根据边缘的位置和特征进行匹配。
可以通过选择两个或多个边缘进行匹配，并使用对齐工具使它们对齐。
- 使用几何约束工具：CAD软件还提供了各种几何约束工具，可以通过设置约束条件实现模型的对齐和装配。
比如可以设置两个图形的距离、角度、对称等约束条件，使它们相对位置和形状保持一致。
- 使用点云数据：对于复杂的模型，可以使用点云数据进行图形匹配。
点云数据是由大量离散点构成的模型表示，可以通过三维扫描仪或激光雷达获取。
可以通过将点云数据导入CAD软件，并使用点云匹配工具进行模型的对齐和装配。
2. 图形对齐图形对齐是指将不同图形之间的相对位置调整到最佳状态，实现模型的精确对位。
在CAD软件中，可以通过以下几种方法实现图形对齐：- 使用对齐工具：CAD软件通常都会提供对齐工具，可以通过选择两个或多个图形进行对齐。
可以选择对齐的方式有水平对齐、垂直对齐、居中对齐等，可以根据实际需要选择最适合的对齐方式。
- 使用坐标系：对于复杂的模型，可以使用坐标系进行对齐。
可以通过设置坐标系的原点和方向，使得模型的各个部分相对位置准确无误。
- 使用约束条件：CAD软件还提供了各种约束条件，可以通过设置约束条件实现模型的对齐和对位。
比如可以设置两个图形的相对距离、角度、对称等约束条件，使它们保持恰当的位置和形状。
通过图形匹配与对齐技巧，我们可以快速高效地优化模型的装配与对位。
对于复杂的模型和大型工程项目，图形匹配与对齐是必不可少的工具和方法。
机器人视觉系统及工件定位的坐标匹配方法_朱留存
机器人视觉系统及工件定位的坐标匹配方法_朱留存机器人视觉系统在工业领域中扮演着至关重要的角色，其中一个重要的应用就是工件的定位。
工件定位是指通过机器视觉系统获取工件在三维空间中的位置和姿态信息，然后将机器人的执行器精确地定位到目标工件的位置，以便进行后续的操作。
工件定位的坐标匹配方法有多种，下面将介绍其中几种常用的方法。
1.特征识别与匹配特征识别与匹配是一种常用的工件定位方法。
该方法首先通过机器视觉系统提取工件图像中的特征点，如边缘、角点等，然后将其与预先设定的模板进行匹配，得到工件在图像中的位置和姿态信息。
特征识别与匹配方法具有较高的鲁棒性和准确性，但对图像质量和光照条件要求较高。
2.形状匹配形状匹配是一种基于形状的工件定位方法。
该方法通过机器视觉系统提取工件图像中的几何形状信息，如矩形、圆形等，然后将其与预先设定的模板进行匹配。
形状匹配方法适用于工件具有明显几何形状的情况，可以快速地获取工件的位置和姿态信息。
3.模板匹配模板匹配是一种基于图像亮度的工件定位方法。
该方法通过机器视觉系统将工件图像与预先设定的模板进行匹配，得到工件在图像中的位置和姿态信息。
模板匹配方法适用于工件具有明显的纹理和颜色信息的情况，对图像质量和光照条件要求较低。
4.深度学习方法近年来，深度学习方法在机器视觉领域取得了显著的进展。
通过使用卷积神经网络等深度学习算法，可以实现对工件图像的特征提取和分类，从而实现对工件的定位。
深度学习方法具有学习能力强、对图像质量和光照条件要求较低的优点，但需要大量的训练数据和计算资源。
综上所述，机器人视觉系统中用于工件定位的坐标匹配方法有特征识别与匹配、形状匹配、模板匹配和深度学习方法等。
根据实际应用的需求和工件的特点，选择合适的方法进行工件定位，可以提高机器人操作的精确度和效率。
基于形状的模板匹配原理 halcon实现步骤
基于形状的模板匹配原理halcon实现步骤
基于形状的模板匹配是一种图像处理技术，其原理是使用形状模板与目标图像进行匹配，以实现目标检测、识别和定位等功能。
以下是基于形状的模板匹配的原
理和Halcon实现步骤：
原理：
基于形状的模板匹配的原理是将形状模板与目标图像进行匹配，以找到最佳的匹配结果。
该方法通常使用边缘特征、轮廓特征、矩特征等形状特征来描述模板和目标图像的形状特性。
在匹配过程中，通过计算模板与目标图像之间的相似度、距离等度量值，以确定最佳的匹配位置和旋转角度等参数。
Halcon实现步骤：
1.创建形状模板：首先需要准备一个形状模板，可以使用Halcon提供的函数和工具箱
创建或导入已有的模板。
2.加载目标图像：使用Halcon的图像处理函数加载需要进行匹配的目标图像。
3.预处理图像：对目标图像进行必要的预处理，如滤波、降噪、边缘检测等，以提高
匹配精度和稳定性。
4.特征提取：使用Halcon提供的特征提取函数，从形状模板和目标图像中提取形状特
征，如边缘、轮廓、矩等。
5.模板匹配：将提取出的形状特征与形状模板进行匹配，计算相似度、距离等度量值，
以确定最佳的匹配位置和旋转角度等参数。
6.结果输出：将匹配结果输出到控制台或保存到文件中，以便后续处理和应用。
需要注意的是，基于形状的模板匹配方法对于光照变化、噪声干扰、遮挡等情况具有一定的鲁棒性，但在旋转、缩放等情况下可能会出现匹配精度下降的问题。
因此，在实际应用中需要根据具体场景和需求选择合适的算法和参数设置。
halcon——缺陷检测常用方法总结（模板匹配（定位）+差分）
halcon——缺陷检测常⽤⽅法总结（模板匹配（定位）+差分）引⾔机器视觉中缺陷检测分为⼀下⼏种：blob分析+特征模板匹配（定位）+差分光度⽴体：特征训练测量拟合频域+空间域结合：深度学习本篇主要总结⼀下缺陷检测中的定位+差分的⽅法。
即⽤形状匹配，局部变形匹配去定位然后⽤差异模型去检测缺陷。
模板匹配（定位）+差分整体思路（形状匹配）：1. 先定位模板区域后，求得模板区域的坐标，创建物品的形状模板create_shape_model，注意把模板的旋转⾓度改为rad(0)和rad(360)。
2. 匹配模板find_shape_model时，由于物品的缺陷使形状有局部的改变，所以要把MinScore设置⼩⼀点，否则匹配不到模板。
并求得匹配项的坐标。
3. 关键的⼀步，将模板区域仿射变换到匹配成功的区域。
由于差集运算是在相同的区域内作⽤的，所以必须把模板区域转换到匹配项的区域。
4. 之后求差集，根据差集部分的⾯积判断该物品是否有缺陷。
模板匹配（定位）+差分的⽅法主要⽤来检测物品损坏，凸起，破洞，缺失，以及质量检测等。
halcon例程分析：1，印刷质量缺陷检测（print_check.hdev）该例程⽤到了差异模型，将⼀个或多个图像同⼀个理想图像做对⽐，去找到明显的不同。
进⽽鉴定出有缺陷的物体。
差异模型的优势是可以直接通过它们的灰度值做⽐较，并且通过差异图像，⽐较可以被空间地加权。
变化模型检测缺陷的整体思路：1. create_variation_model —— 创建⼀个差异模型2. get_variation_model —— 获得差异模型3. train_variation_model —— 训练差异模型4. prepare_variation_model —— 准备差异模型5. compare_variation_model —— ⽐较模型与实例6. clear_variation_model —— 清除差异模型dev_update_off ()* 选择第1张图像创建形状模板read_image (Image, 'pen/pen-01')get_image_size (Image, Width, Height)dev_close_window ()dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)set_display_font (WindowHandle, 16, 'mono', 'true', 'false')dev_set_color ('red')dev_display (Image)* 把我感兴趣的区域抠出来，原则上范围越⼩越好，因为这样创建模板时⼲扰会少很多threshold (Image, Region, 100, 255)fill_up (Region, RegionFillUp)difference (RegionFillUp, Region, RegionDifference)shape_trans (RegionDifference, RegionTrans, 'convex')dilation_circle (RegionTrans, RegionDilation, 8.5)reduce_domain (Image, RegionDilation, ImageReduced)inspect_shape_model (ImageReduced, ModelImages, ModelRegions, 1, 20)gen_contours_skeleton_xld (ModelRegions, Model, 1, 'filter')* 获得抠图区域的中⼼，这是参考点area_center (RegionDilation, Area, RowRef, ColumnRef)* 创建形状模板create_shape_model (ImageReduced, 5, rad(-10), rad(20), 'auto', 'none', 'use_polarity', 20, 10, ShapeModelID)* 创建变化模型（⽤于和缺陷⽐较）create_variation_model (Width, Height, 'byte', 'standard', VariationModelID)* ⽂件夹中前15张图⽚是质量良好的，可以⽤来训练模板for I := 1 to 15 by 1read_image (Image, 'pen/pen-' + I$'02d')* 先寻找模板的实例find_shape_model (Image, ShapeModelID, rad(-10), rad(20), 0.5, 1, 0.5, 'least_squares', 0, 0.9, Row, Column, Angle, Score)if (|Score| == 1)if (|Score| == 1)* 使⽤仿射变换，将当前图像平移旋转到与模板图像重合，注意是当前图像转向模板图像vector_angle_to_rigid (Row, Column, Angle, RowRef, ColumnRef, 0, HomMat2D)affine_trans_image (Image, ImageTrans, HomMat2D, 'constant', 'false')* 训练差异模型train_variation_model (ImageTrans, VariationModelID)dev_display (ImageTrans)dev_display (Model)endifendfor* 获得差异模型get_variation_model (MeanImage, VarImage, VariationModelID)* 做检测之前可以先⽤下⾯这个算⼦对可变模型进⾏设参,这是⼀个经验值,需要调试者调整prepare_variation_model (VariationModelID, 20, 3)dev_set_draw ('margin')NumImages := 30* 可变模板训练完成后，我们终于可以进⼊主题，马上对所有图像进⾏缺陷检测，思想就是差分for I := 1 to 30 by 1read_image (Image, 'pen/pen-' + I$'02d')* 要注意做差分的两幅图像分辨率相同，当然也需要通过仿射变换把待检测的图像转到与模板图像重合* 先寻找模板的实例find_shape_model (Image, ShapeModelID, rad(-10), rad(20), 0.5, 1, 0.5, 'least_squares', 0, 0.9, Row, Column, Angle, Score) if (|Score| == 1)* 使⽤仿射变换，将当前图像平移旋转到与模板图像重合，注意是当前图像转向模板图像vector_angle_to_rigid (Row, Column, Angle, RowRef, ColumnRef, 0, HomMat2D)affine_trans_image (Image, ImageTrans, HomMat2D, 'constant', 'false')* 抠图reduce_domain (ImageTrans, RegionDilation, ImageReduced)* 差分（就是检查两幅图像相减，剩下的区域就是不同的地⽅了，与模板图像不同的地⽅就是缺陷）*这⾥可不能⽤difference做差分啊，halcon为变形模板提供了专门的差分算⼦：compare_variation_modelcompare_variation_model (ImageReduced, RegionDiff, VariationModelID)connection (RegionDiff, ConnectedRegions)* 特征选择：⽤⼀些特征来判断这幅图像印刷是否有缺陷，这⾥使⽤⾯积* 其实可以考虑利⽤区域⾯积的⼤⼩来判断缺陷的严重程度，这⾥就不过多讨论了select_shape (ConnectedRegions, RegionsError, 'area', 'and', 20, 1000000)count_obj (RegionsError, NumError)dev_clear_window ()dev_display (ImageTrans)dev_set_color ('red')dev_display (RegionsError)set_tposition (WindowHandle, 20, 20)if (NumError == 0)dev_set_color ('green')write_string (WindowHandle, 'Clip OK')elsedev_set_color ('red')write_string (WindowHandle, 'Clip not OK')endifendifif (I < NumImages)disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')stop ()endifendfor* 结语：如果发现前⾯作为训练变形模板的良好图像也被判定为NG，* 可以调整prepare_variation_model参数* 或者调整select_shape特征筛选的标准相关算⼦分析:create_variation_model（创建⼀个差异模型）create_variation_model(Width, Height, Type, Mode ,ModelID)//创建⼀个ID为ModelID，宽为Width,⾼为Height,类型为Type的差异模型参数参数Mode决定了创建标准图像和相应的变化图像的⽅法。
一种装配定位汽车前端模块的方法和工装
一种装配定位汽车前端模块的方法和工装
装配定位汽车前端模块是指将汽车前端模块与汽车车身进行装配，并确保其正确定位的过程。
下面介绍一种常用的装配定位汽车前端模块的方法和工装。
方法一：预定位法
1. 准备工装：制作适合汽车前端模块的专用夹具和定位器。
2. 准备汽车车身：将汽车车身运到装配线上，并确保车身平整且稳定。
3. 安装定位器：将定位器固定在汽车车身上，定位器的形状和尺寸与汽车前端模块的接口相匹配。
4. 按顺序安装前端模块：根据汽车前端模块的装配顺序，依次将模块安装到汽车车身上。
5. 定位对准：在安装每个前端模块时，使用夹具将模块正确定位，并确保模块与定位器完全对准。
6. 定位固定：在模块定位正确后，使用螺栓或焊接等方法将模块固定到汽车车身上。
7. 进行调整：对于定位不准确的模块，可以通过微调定位器的位置或重新安装模块来进行调整。
8. 检查质量：装配完成后，对装配质量进行检查，确保前端模块与汽车车身的装配质量达到要求。
需要注意的是，该方法适用于大规模生产的情况下，需要专门的工装和定位器来进行装配定位。
在制作工装和定位器时，需要根据汽车前端模块的设计和尺寸进行合理设计，以确保定位的准确性和稳定性。
操作人员需要经过专业培训和操作规范，以确保装配过程的安全和质量。
5-HALCON_各种定位方法
模板参数-Optimization
相同环境下，Optimization取值不同时的运行时 间对比
◆ ◆ ◆ ◆ none point_reduction_low point_reduction_medium point_reduction_high 14.53 12.53 11.39 10.67 ms ms ms ms
◆ set_system('pregenerate_shape_models','true'/'false')
如果没有设置，默认为
◆ set_system('pregenerate_shape_models','false')
模板参数-Optimization
相同环境下，Optimization第二个参数取值不同时的运行时间对比
对比图太低
合适的对比度
对比度太高
模板参数-Contrast
参数Contrast不仅仅是对比度，根据数组元素数量不 同，其意义不同
◆ 1个元素时：128，对比度，直接提取边缘 ◆ 2个元素时：[100, 128]，表示使用磁滞分割来提取边缘 ◆ 3个元素时：[100, 128, 10]，前两个参数同2，最后一个参数表 示所提取边缘的最小长度为10.
multiple_scales.dev
print_check.dev
96ms
113ms
13s
1.1s
40ms
13ms
44ms
13ms
因此，建议当内存较大，就选预创建的方式，如 果CPU速度快，就可以选另外方式。
模板参数-Metric
照明与成像
背景白色
halcon模板匹配之形状匹配法
halcon模板匹配之形状匹配法（最新版）目录一、引言二、形状匹配法的基本概念1.基于形状的模板匹配2.基于轮廓的模板匹配3.基于灰度的模板匹配4.基于组件的模板匹配5.基于互相关匹配三、基于形状和轮廓的匹配1.创建 ROI 标准形状2.模板匹配方法四、HALCON 模板匹配的实例1.适用场景2.对模板的要求3.相关函数五、提升匹配成功率的参数1.适应一定的尺度缩放2.匹配目标个数、最低分数六、结论正文一、引言在计算机视觉领域，模板匹配是一种常见的图像处理方法，其主要目的是通过比较参考图像（模板）与当前图像（目标），找到它们之间的相似性。
其中，HALCON 是一种广泛应用于工业自动化领域的图像处理软件，提供了丰富的模板匹配方法。
本文将介绍 HALCON 模板匹配中的形状匹配法。
二、形状匹配法的基本概念形状匹配法是基于图像的形状特征进行模板匹配的方法，主要包括以下几种：1.基于形状的模板匹配：该方法通过对模板和目标对象的形状特征进行比较，找到它们之间的相似性。
适用于形状特征明显且不变的场景。
2.基于轮廓的模板匹配：该方法通过对模板和目标对象的轮廓特征进行比较，找到它们之间的相似性。
适用于轮廓特征明显且不变的场景。
3.基于灰度的模板匹配：该方法通过对模板和目标对象的灰度特征进行比较，找到它们之间的相似性。
适用于灰度特征明显且不变的场景。
4.基于组件的模板匹配：该方法通过对模板和目标对象的组件特征进行比较，找到它们之间的相似性。
适用于组件特征明显且不变的场景。
5.基于互相关匹配：该方法通过对模板和目标对象的互相关特征进行比较，找到它们之间的相似性。
适用于互相关特征明显且不变的场景。
三、基于形状和轮廓的匹配在实际应用中，我们可以通过创建 ROI（感兴趣区域）标准形状，来实现基于形状和轮廓的模板匹配。
具体步骤如下：1.创建 ROI 标准形状：在 HALCON 中，可以使用 drawrectangle、drawcircle、drawellipse、drawline 等函数创建 ROI 标准形状。
基于形状匹配的位置检测方法及应用
1. 镜头 镜头 Computar M5018-MP2 焦距为 50mm，光圈为 1.8~16，物距为 0.5m~无穷远。镜头直 径为 2/3”， 镜头支持最大耙面 （对角线长度） 为 2/3”或以下相机； C 型接口。 其他参数见图 3。
-1-
注：2/3 英寸镜头的靶面尺寸为宽 8.8mm、高 6.6mm，对角线 11mm。 这里的 1 英寸为 16mm。因为早年电视摄像机使用的感光元件是真空管，真空管外径含玻璃厚度。外 径 1 英寸的真空管，实际成像区域只有 16mm 左右，于是 16mm 就成了电子摄像行业一个约定俗成的度量 单位。
表 1 视觉系统硬件方案比较 镜头 方案一 方案二 Computar 相机 DH-HV1351UM-ML MINTRON 468P 图像采集卡 无 大恒 DH-CG300 图像分辨率 12801024 768×576 光源 LED 环形灯 LED 环形灯 价格 2190 元 1690 元 软件匹配 好 差
二．HALCON 与 C#混合编程的方法 1. HALCON 软件的特点 HALCON 是德国 MVtec 公司开发的一套完善的机器视觉算法包，拥有灵活的机器视觉集成 开发环境，用户可快速完成图像处理与分析的开发工作。在欧洲以及日本工业界公认 HALCON 软件是最佳机器视觉软件。 HALCON 软件有一千多个独立的函数， 其中包含了各类滤波、 几何转换、 形态学计算分析、 校正、分类辨识、形状搜寻等功能，应用范围涵盖工业监控、自动化检测、医学检测、遥感探 测等领域。 HALCON 软件支持 Windows、Linux 和 Mac OS X 操作环境。整个函数库可以用 C、C++、C#、 Visual basic 和 Delphi 等多种编程语言调用。HALCON 软件为百余种工业相机和图像采集卡提 供了接口。 HALCON 软件提供了一套交互式程序开发工具 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、调试完成后，可以直接 输出 C、C++、VB、C#等程序代码，嵌入用户的程序中。 HDevelop 提供了数百个例程。可以根据应用范围、应用领域、函数类型 3 个途径检索到 合适的例程。此外，HDevelop 还配有以问题为导向的手册和在线帮忙功能。 2. 一个完整的 HALCON 程序 HALCON 程序和 BASIC 语言类似，函数名直接反映函数功能，容易理解。下面的程序是用 大恒相机循环抓取图像并显示。星号后的文字是注释。
halcon定位学习基于形状的匹配
1、基于形状的匹配1> 创建ROI⌝使用Halcon 算子可以方便的设置ROI⌝标准形状◆ draw_rectangle1/2◆ draw_circle◆ draw_ellipse◆ draw_line⌝任意形状◆ draw_region◆ draw_polygon⌝生成标准ROI◆ gen_rectangle1/2◆ gen_circle◆ gen_ellipse◆ gen_region_line⌝通过XLD 创建AOI◆ gen_region_contour_xld◆ gen_region_polygon_xld2> 生成ROI根据创建模板时得到的数据，生成ROI区域，例如gen_rectangle2(ROI,Row,Column,Phi,Length1,Length2) 3> 修正ROI⌝修正函数◆ erosion_* 减小ROI◆ dilation_* 扩大ROI◆ shape_trans 形状转换◆ boundary 像素级边界◆ move_region 移动区域到新位置⌝组合◆ Intersection 交集◆ Difference 差集◆ Union2 并集4> 直接创建模板⌝ create_shape_model(Template , // 模板图像NumLevels, // 图像金字塔，将图片分辨降低N倍AngleStart, // 起始角度AngleExtent, // 角度范围AngleStep, // 角度步长Optimization, // 优化算法Metric, // 极性，设置模板前景与背景、目标前景与背景的关系Contrast, // 对比度MinContrast， // 最小对比度ModelID // 模板ID)create_scaled_shape_modelcreate_aniso_shape_model注释：参数Contrast 不仅仅是对比度，数组元素数量不同，其意义不同◆ 1个元素时：128，对比度，直接提取边缘◆ 2个元素时：[100, 128]，表示使用磁滞分割来提取边缘◆ 3个元素时：[100, 128, 10]，前两个参数同2，最后一个参数表示所提取边缘的最小长度为10.参数Optimization一些模板包含了太多像素点，这导致◆模板过大◆增加执行时间◆增加了内存需求⌝参数Optimization 用来减少这些点◆ none 不减少像素◆ point_reduction_low 大约一半点◆ point_reduction_medium 大约1/3◆ point_reduction_high 大约1/4⌝减少点可能导致的问题◆可能导致无法创建高层金字塔◆有可能会降低结果的精度和准确度原则◆边缘较多时才减少⌝相同环境下， Optimization 取值不同时的运行时间对比◆ none 14.53 ms◆ point_reduction_low 12.53 ms◆ point_reduction_medium 11.39 ms◆ point_reduction_high 10.67 ms参数-MinContrast参数MinContrast 是在查找模板的时候，来减少“有害”边缘的。
几种激光光斑中心定位算法的比较
几种激光光斑中心定位算法的比较激光光斑中心定位算法是一种常见的图像处理算法，用于确定激光光斑的中心位置。
在工业检测、自动化控制、机器视觉等领域中广泛应用。
目前常见的激光光斑中心定位算法主要有基于阈值分割的感兴趣区域（ROI）法、基于形状匹配的模板匹配法和基于多项式曲线拟合的方法。
本文将对这三种算法进行比较，分析其优劣之处。
首先，基于阈值分割的感兴趣区域法是最简单常用的光斑中心定位方法之一、该方法通过选择一个合适的阈值，将图像二值化，然后在二值图像中找出光斑的连通区域（ROI），最后计算ROI的几何中心作为光斑的中心位置。
这种方法的优点是实现简单，计算速度快，适用于光斑明显、噪声较小的情况。
然而，当光斑受到噪声干扰或存在较多的散射光时，该方法容易产生误差，无法准确找到光斑的中心。
其次，基于形状匹配的模板匹配法是一种常见的激光光斑中心定位方法。
该方法首先需要建立一个光斑的形状模板，然后将模板与图像进行匹配，找出与模板最相似的区域，最后计算该区域的几何中心作为光斑的中心位置。
该方法的优点是可以适应光斑形状的变化，并且对噪声和散射光具有较好的抗干扰能力。
然而，该方法也有其局限性，首先建立模板需要一定的人工参与和模板库的建立；其次，模板匹配计算量较大，需要较长的计算时间；最后，与变形光斑匹配时，模板匹配法容易受到光斑变形程度和角度的限制。
最后，基于多项式曲线拟合的方法是一种较为高级的激光光斑中心定位方法。
该方法首先对图像进行亮度分析，通过拟合曲线找出亮度的其中一个峰值，然后计算该峰值的x、y坐标即为光斑的中心位置。
该方法相较于前两种方法具有更好的精度和鲁棒性，可以较好地处理光斑受到散射光干扰的情况。
然而，此方法对光斑大小和形状有一定的限制，并且对于比较复杂的光斑图像，拟合曲线可能存在多个峰值，需要进一步处理。
综上所述，激光光斑中心定位算法在实际应用中有不同的使用场景和优劣之处。
基于阈值分割的感兴趣区域法简单快速，适用于光斑明显、噪声较小的情况。
5-HALCON_各种定位方法
大恒图像深圳办 技术部经理 偏召华
概要
基本介绍 方法介绍
◆ 基于形状的匹配 ◆ 基于组件的匹配 ◆ 基于互相关匹配 ◆ 变形匹配 ◆ 三维匹配
总结
什么是匹配
在图像中找到物体
◆ 已知
模板图像 搜索图像 转换类型
参考图片
◆ 待定
模板物体在模板图像 和搜索图像中的关系
determine_shape_model_params(Template, ‘auto’, 0, rad(360), 0.9, 1.1, ‘auto’, ‘use_polarity’, ‘auto’, ‘auto’, 'all', ParameterName, ParameterValue) 模板 金字塔层数 起始角度 角度范围 缩小范围 放大范围 减少像素的方法 极性 对比度 最小对比度 Which values Name of values Values
◆ ◆ ◆ ◆ draw_rectangle1/2 draw_circle draw_ellipse draw_line
生成标准ROI
◆ ◆ ◆ ◆ gen_rectangle1/2 gen_circle gen_ellipse gen_region_line
通过XLD创建AOI
◆ gen_region_contour_xld ◆ gen_region_polygon_xld
模板
目标
模板参数-Metric
极性模式: ignore_global_polarity
模板
目标
模板参数-Metric
极性模式: ignore_local_polarity
模板
目标
halcon形状匹配原理
halcon形状匹配原理Halcon形状匹配原理引言Halcon是一种广泛应用于机器视觉领域的软件工具，它提供了强大的功能，可用于图像处理和分析。
其中，形状匹配是Halcon中的一个重要功能，它可以对图像中的目标进行形状匹配和识别。
本文将介绍Halcon形状匹配的原理及其应用。
一、形状匹配的基本原理形状匹配是通过比较目标物体的形状特征来实现目标识别的过程。
在Halcon中，形状匹配的基本原理是将目标物体的形状特征抽取出来，然后与预先定义好的模板进行比较，从而找到最佳匹配的结果。
1.1 形状特征提取在形状匹配过程中，首先需要从目标物体的图像中提取出其形状特征。
Halcon提供了多种形状特征提取的方法，如边缘提取、角点提取和轮廓提取等。
其中，轮廓提取是最常用的方法之一。
通过轮廓提取，可以得到目标物体的边界信息，进而用于后续的形状匹配。
1.2 形状特征描述形状特征提取后，需要对其进行描述，以便进行形状匹配。
Halcon 中常用的形状特征描述方法有区域面积、外接矩形、最小外接矩形、最小外接圆等。
这些特征可以有效地描述目标物体的形状信息，为后续的形状匹配提供依据。
1.3 形状匹配算法形状匹配算法是形状匹配的核心部分。
Halcon中采用了灰度不变矩和Hu矩等算法来进行形状匹配。
其中，灰度不变矩是一种基于图像灰度信息的形状描述方法，可以有效地抵抗光照变化带来的影响；而Hu矩则是一种基于形状几何信息的描述方法，可以对目标物体的形状进行更准确的匹配。
二、形状匹配的应用形状匹配广泛应用于机器视觉领域的目标检测、识别和定位等任务中。
下面将介绍几个典型的应用场景。
2.1 工业自动化在工业自动化中，形状匹配可以用于产品质量检测和装配过程中的定位与识别。
通过对产品的形状特征进行匹配，可以实现对产品的自动检测和定位，提高生产效率和产品质量。
2.2 医学图像处理在医学图像处理中，形状匹配可以用于病变区域的定位和识别。
通过对医学图像中的病变区域进行形状匹配，可以辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
HALCON各种定位方法
直接创建模板
create_shape_model(
Template ,
// 模板图像
NumLevels, // 图像金字塔
AngleStart, // 起始角度
AngleExtent, // 角度范围
AngleStep,
// 角度步长
Optimization, // 优化算法
Metric,
// 极性
Too high Minimum score: 0.75 Smallest score: 0.87
查找参数- Maximum Overlap
Edges of the model Bounding box of the model
查找参数- Maximum Overlap
Overlapping area of objects
速度和内存
◆ 步长越小，占用内存越多，定位速度越慢
如果没有特殊要求，可选”auto”让系统做 最佳选择
模板参数-Scale
合成形状模板
例子
模板参数-Optimization
一些模板包含了太多像素点，这导致
◆ 模板过大 ◆ 增加执行时间 ◆ 增加了内存需求
参数Optimization用来减少这些点
dxf文件
create_shape_model_xld
轮廓
形状模板
使用dxf创建函数
通过像素轮廓可以直接创建模板 ◆ create_shape_model_xld ◆ create_scaled_shape_model_xld ◆ create_aniso_shape_model_xld
查找ROI
Contrast,
// 对比度
MinContrast， // 最小对比度
基于形状的模板匹配结果
基于形状的模板匹配结果
基于形状的模板匹配是一种在计算机视觉中常用的技术，用于
在图像中寻找特定形状的实例。
这种技术通常涉及以下步骤：
1. 模板准备，首先，选择一个要在图像中寻找的形状作为模板。
这个模板可以是任何形状，比如圆形、矩形、三角形等。
2. 特征提取，接下来，从模板中提取出特征，这些特征可以是
边缘、角点或者其他与形状相关的信息。
3. 图像扫描，将模板在待搜索的图像上进行扫描，通常使用滑
动窗口的方法，以确保对整个图像进行搜索。
4. 相似度度量，在每个位置，计算模板与图像局部区域的相似度。
常用的相似度度量包括均方差、相关性等。
5. 阈值处理，根据相似度度量的结果，可以应用阈值处理来确
定是否在该位置找到了匹配的形状。
基于形状的模板匹配技术有许多应用，比如在工业中用于零件
的检测和定位、医学图像中的病灶检测等。
然而，它也存在一些局
限性，比如对光照、噪声和变形比较敏感，对于复杂背景下的形状
匹配效果可能不理想。
总的来说，基于形状的模板匹配是一种强大的计算机视觉技术，可以在许多领域发挥重要作用，但在实际应用中需要考虑到其局限
性并结合其他技术进行综合应用。
矩形工件定位方法
矩形工件定位方法工业生产中，矩形工件的定位是非常重要的一项任务。
通过准确地定位矩形工件，可以确保工件在加工过程中的稳定性和精度。
本文将介绍几种常见的矩形工件定位方法，包括机械定位、光学定位和视觉定位。
一、机械定位1. 边缘定位：通过工件的边缘与机械定位装置的边缘对齐，实现工件的定位。
这种方法简单易行，适用于边缘规整的工件。
常见的边缘定位装置有V型块、卡簧等。
2. 锥面定位：通过工件上的锥面与定位装置上的锥面相配合，实现工件的定位。
这种方法适用于较大的工件，可以实现较高的定位精度。
3. 点定位：通过工件上的一个点与定位装置上的一个孔或凹槽相配合，实现工件的定位。
这种方法适用于需求较高的定位精度的工件。
二、光学定位1. 激光定位：通过激光束对工件进行扫描，利用激光反射的信号来确定工件的位置。
这种方法适用于工件表面平整、光洁度较高的情况。
2. 摄像头定位：通过摄像头对工件进行拍摄，利用图像处理算法分析工件的特征，从而确定工件的位置。
这种方法适用于工件形状复杂、表面粗糙的情况。
三、视觉定位视觉定位是一种基于计算机视觉技术的工件定位方法。
通过摄像头对工件进行拍摄，将图像传输到计算机中进行处理，通过特定的算法分析工件的特征和形状，从而确定工件的位置。
视觉定位具有较高的定位精度和灵活性，适用于各种形状和尺寸的工件。
在视觉定位中，常用的算法包括边缘检测算法、模板匹配算法和特征提取算法。
边缘检测算法可以识别工件的边缘，从而确定工件的位置；模板匹配算法可以通过提前准备好的模板与工件进行比对，从而确定工件的位置；特征提取算法可以提取工件的特征点或特征区域，通过匹配工件与模板的特征，从而确定工件的位置。
视觉定位技术在自动化生产线上得到了广泛的应用。
通过视觉定位，可以实现对工件的快速定位和准确定位，提高生产效率和质量。
视觉定位还可以与其他定位方法结合，如机械定位和光学定位，以实现更高的定位精度和稳定性。
总结起来，矩形工件的定位是工业生产中的重要环节。
基于形状的模板匹配原理
基于形状的模板匹配原理
形状的模板匹配原理是指通过将一个预先定义的形状模板与待匹配图像中的目标对象
进行比较，从而确定它们之间的相似性，并最终实现目标检测或分类的过程。
该过程通常分为以下几个步骤：
1. 预处理：首先对待匹配图像进行必要的预处理操作，例如去除噪声、平滑处理、
增强图像对比度等。
这可以提高模板匹配的准确度和鲁棒性。
2. 创建形状模板：在该步骤中，需要先选择目标对象的一个区域作为模板，通常采
用手动或自动选择的方式进行。
然后，对该区域进行形状描述，生成形状特征向量，以便
后续的匹配操作。
3. 形状匹配：该步骤是整个匹配过程的核心。
首先，需要在待匹配图像中，通过一
定的方式(Fourier变换、拉普拉斯变换、Zernike描述符等)提取目标对象的形状特征向量。
然后，将该特征向量与形状模板的特征向量进行比较，计算它们之间的相似度得分。
常用
的相似度函数包括欧几里得距离、余弦相似度、相关系数等。
通过比较相似度得分，能够
确定目标对象是否与模板匹配。
4. 匹配结果输出：通过形状模板匹配，可以得到匹配结果的坐标、旋转角度、尺度
大小等信息。
将这些信息输出，就可以实现对目标对象的检测、分类等操作。
总体来说，形状的模板匹配原理能够比较准确地识别出一些具有明显轮廓、几何形状
规则的目标对象，例如模板匹配方法在汽车零件的装配或者标志物的识别等领域有很广泛
的应用。
不过，由于该方法对于噪声、光照变化等干扰因素比较敏感，因此需要合理地进
行预处理，并在实际应用中结合其他方法来改善其准确度和鲁棒性。
装配式建筑施工的定位与调整方法
装配式建筑施工的定位与调整方法装配式建筑是一种新型的建筑施工方式，相比传统的现场施工更加高效、环保、质量可控。
然而，在实际施工过程中，由于各项条件的差异和复杂性，会出现施工定位和调整的问题。
为了解决这些问题，本文将介绍装配式建筑施工的定位与调整方法。
一、准确定位在装配式建筑的施工过程中，准确的定位是首要任务。
通过准确定位，可以确保构件之间匹配度高、安装稳定可靠。
1.使用三维扫描技术进行测量在开始施工之前，可以使用三维扫描技术对场地进行测量，并生成模型数据。
通过分析模型数据，可以确定建筑物位置、坐标等参数。
这样，在后续构件制造和安装过程中就能够准确地根据模型进行定位。
2.采用电子标签识别技术利用电子标签识别技术，可以在构件上贴上带有唯一标识的电子标签。
当需要对构件进行定位时，可以通过读取电子标签信息来确认构件的具体位置，并进行精确调整。
3.借助激光测距仪进行定位激光测距仪可以快速、准确地测量两点之间的距离，并能通过计算确定构件的相对位置。
通过在施工过程中使用激光测距仪，可以快速定位并调整构件的位置。
二、精确调整尽管采取了准确定位的措施，但在实际施工中还是可能会出现一些偏差，需要进行精确调整，以确保装配式建筑的质量和稳定性。
1.使用液压千分尺进行调整液压千分尺可以通过控制液压系统来实现微小误差的调整。
在装配式建筑施工中，可以利用液压千分尺对构件进行微调，以纠正位置偏差和倾斜等问题。
2.利用机械臂进行精细校正机械臂是一种灵活可移动的设备，可以根据实际情况进行多轴运动和抓取操作。
通过将机械臂安装在建筑物上，并结合传感器技术，可以实现对构件位置的精细校正。
3.使用数控切割技术进行修饰有时候，在装配式建筑的施工过程中，会出现构件尺寸偏差较大的情况。
这时，可以利用数控切割技术对构件进行修饰，使其符合设计要求，并能够和其他构件无缝连接。
三、成型固定装配式建筑在完成定位和调整后，需要进行成型固定，以确保施工完成后的安全和稳定。
基于形状匹配的装配定位方法
基于形状匹配的装配定位方法
谢煌生;刘周林
【期刊名称】《制造技术与机床》
【年(卷),期】2015(000)005
【摘要】机器人要完成零件的准确抓取,关键问题之一是需知道零件的精确位置.传统的机器人抓取零件多采用的是示教编程方法,当装配区零件的摆放位置发生改变,需重新编制控制程序,缺乏一定的柔性.为改善装配机器人的零件定位,出现了各种各样的定位方法,其中基于视觉的定位方法应用广泛.为此,本文引入了基于形状匹配的装配定位方法.首先,标定了机器视觉系统的相机变形,并将其应用到图像采集中;其次,通过图像金字塔的搜索策略和最小二乘法的优化方法,实现了形状匹配的亚像素定位.最后,由5个零件的装配实验,验证了定位方法具有较好的实时性和识别率.
【总页数】4页(P97-100)
【作者】谢煌生;刘周林
【作者单位】龙岩学院机电系,福建龙岩364012;龙岩学院机电系,福建龙岩364012
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于粒子滤波的自动装配定位方法 [J], 高巍;邵晓东;刘焕玲
2.一种基于力引导的装配定位方法 [J], 高巍;邵晓东;刘焕玲;葛晓波
3.基于联接约束的装配定位判别方法 [J], 徐盛学;曹玉华
4.基于层次模型的线束装配定位方法研究 [J], 池梁;闫静;高科;李伟
5.基于分阶式力引导的自动装配定位方法 [J], 武维维;邵晓东;刘焕玲
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模具 定位块 锥度
模具定位块锥度
模具的定位块通常用于确保模具在装配和使用过程中的正确定位和对齐。
它们是与模具上的对应凸台或凹槽相匹配的零件，通过互锁或紧密接触的方式来实现定位。
定位块一般具有特定的几何形状和尺寸，以适应不同类型的模具和定位要求。
常见的定位块形状包括圆柱形、矩形、楔形等。
其中，锥度是一种常见的形状，在模具设计中被广泛采用。
锥度定位块具有锥形的外形，其一端较粗，逐渐向另一端变细。
这种设计有助于实现精确的定位和自动对中功能。
当模具组合时，锥度定位块可以轻松地找到对应的配对孔，并通过锥形形状的嵌套来保持稳定的定位。
同时，锥度定位块还可以提供较大的固定力和防止偏移或摇晃的效果。
锥度定位块的角度和尺寸要根据具体的模具设计和应用需求进行选择。
通常，锥度角度会根据模具的尺寸、重量和使用环境等因素进行确定，以确保良好的定位效果和稳定性。
总之，模具的定位块在模具设计中起着重要的作用，锥度定位块是一种常见且有效的定位方式，通过其特殊的形状来实现精确的定位和对中功能。