halcon+vb检测光学玻璃元件实例

halcon+vb检测光学玻璃元件实例发布于：2013-08-20 10:05

自然光下的玻璃元件实图

环型光源下的玻璃元件图

halcon 代码

open_framegrabber ('DirectShow', 1, 1, 0, 0, 0, 0, 'default', 8, 'gray', -1, 'false', 'def ault', 'Microvision MV-1400UC Digital Camera', 0, -1, AcqHandle)

*打开摄像头

grab_image_start (AcqHandle, -1)

*开始铺货图像

grab_image_async (Image, AcqHandle, -1)

*捕获第一帧图像

get_image_size (Image, Width, Height)

*获得图像大小

dev_open_window (0, 0, Width/6, Height/6, 'black', WindowHandle)

*打开适合大小的窗口，应为相机是1400万像素所以图想太大窗口被我缩小了。

while (true) *无限循环

try

grab_image_async (Image, AcqHandle, -1)

*捕获一帧图像

dev_display (Image)

*显示图像

smooth_image(Image, ImageSmooth, 'deriche2', 0.5)

*平滑图像

threshold (ImageSmooth, Regions,125, 255)

*阈值处理

*这个表面有些灰尘呵呵不过可以当噪点过滤掉的

area_center (Regions, Area1, Row3, Column3)

*获得区域中心点

gen_contour_region_xld(Regions, Contours, 'border_holes')

*将阈值处理后获得的区域转换成xld

smooth_contours_xld(Contours, SmoothedContours, 5)

*平滑xld

select_contours_xld (SmoothedContours, SelectedContours1, 'contour_length', 4000, 8000, -0.5, 0.5)

*选择长度在4000到8000像素之间的xld

select_contours_xld (Contours, SelectedContours2, 'contour_length', 10000, 13000, -0.5, 0.5)

*选择长度在10000到13000之间的xld

*选择后得到的xld图形就是最长的几段xld 其余的全部过滤掉了

segment_contours_xld (SelectedContours2, ContoursSplit, 'lines_ellipses', 0, 2, 2) *对方性xld进行分割分割主要是为了去除尖刺突出的xld

*选取横向角度上的多边形而尖刺突出部分就被忽略了

pi := acos(0)*2

Eps := pi*2 /7

select_contours_xld (ContoursSplit, SelectedContours3, 'direction', pi/2 + Eps, pi/2 - Eps, -0.5, 0.5)

*选择横向角度的多边形

select_contours_xld (SelectedContours3, SelectedContoursFinal, 'length', 20, 200000, -0.5, 0.5)

*选择横向角度的长度在20到200000的多边形觉得这一部多余呵呵不过是多次测试参数后才发现多余之后就懒得改了。

union_collinear_contours_xld(SelectedContoursFinal, ContourTu, 150, 5, 10, 0.70, 'attr _keep')

*联合所有备选横向方向上的xld间距在150个像素一下的

select_contours_xld (ContourTu, ContourTuFinal, 'length', 1500, 200000, -0.5, 0.5)

*选择1500到200000像素之间的xld 这个选择主要是选出拟合出来的玻璃元件上下边缘的直线

sort_contours_xld(ContourTuFinal, ContourTuSort, 'upper_left', 'true', 'row')

*索引选择的xld

fit_line_contour_xld(ContourTuSort, 'tukey', -1, 0, 5, 2, RowBegin2, ColBegin2, RowE nd2, ColEnd2, Nr2, Nc2, Dist2)

*修正所选取的直线，说实话这句代码我写到后面发现也是多余的，被后面的代码重复执行了

tuple_length(RowBegin2, Length)

*这句代码貌似无作用length变量从来没用到过

gen_contour_polygon_xld (line1, [RowBegin2[0],RowEnd2[0]], [ColBegin2[0],ColEnd 2[0]])

gen_contour_polygon_xld (line2, [RowBegin2[Length-1],RowEnd2[Length-1]], [ColB egin2[Length-1],ColEnd2[Length-1]])

*显示最上和最下的边缘的两条直线

fit_line_contour_xld(line1, 'tukey', -1, 0, 5, 2, RowBeginline1, ColBeginline1, RowE ndline1, ColEndline1, Nrline1, Ncline1, Distline1)

fit_line_contour_xld(line2, 'tukey', -1, 0, 5, 2, RowBeginline2, ColBeginline2, RowE ndline2, ColEndline2, Nrline2, Ncline2, Distline2)

*修复上下两条直线

smallest_rectangle2_xld (line2, Row5, Column5, Phi2, Length13, Length23)

*获取line2的phi2斜率角度。

vector_angle_to_rigid (Row3, Column3, Phi2, Row3, Column3,0, HomMat2D)

*生成HomMat2D数据枚举

affine_trans_image (ImageSmooth, Image2, HomMat2D, 'constant', 'false')

*根据程序头部阈值处理所得区域中心坐标row3,column3 旋转phi2 将图像摆正

*摆正后重新处理图像