实训一机器视觉技术

实训一机器视觉技术（一）机器视觉技术目标→图像摄入装置（CMOS和CCD）→图像信号→图像办理系统→数字化信号机器视觉系统构成部分：光源、镜头、相机、图像办理单元、图象办理软件、监督器、输入/输出控制单元。特色：提升生产的柔性和自动化程度。应用：生产流水线的检测系统（汽车部件、纸币印刷质量）、智能交通管理系统、金相剖析、医疗图象剖析、无人机、机器人等。（二）机器视觉实训系统大恒DHLAB-BASE-PY-AF型平移式机器视觉教课实验平台构成部分：相机安装模块、光源安装模块、平台方形载板、运动控制面板由构成部分可推断，在机器视觉系统辨别物体时，相机的焦距、光源的种类、光圈的大小、曝光时间的长短、载板挪动速度的大小都将会对获得图像产生不一样的影响。平台：速度可调；手动或自动运动模式；摄像头：紧凑型数字摄像机感光元件：1/”CCD；分辨率为1628（H）x1236（V）；像素尺寸。（三）实训内容【1】一维条码检测条形码(barcode)是将宽度不等的多个黑条和空白，依据必定的编码规则摆列，用以表达一组信息的图形表记符，在商品流通、图书管理、邮政管理、银行系统等很多领域都获得宽泛的应用。摄像机地点离检测平面大体47cm，光源离检测平面约36cm。实验步骤以下：①搁置条形码在载物平台上，使其处于镜头正下方；②调整焦距、改变光圈大小，使物体清楚，对照度高、明暗适中；③利用计算机软件控制相机对物体成像；④经过改变曝光量、增益、光源、载物台挪动速度，察看成像结果并加以比较。⑤结果以下：条形码A不开光圈、无速度曝光量增益辨别结果10000没有图像25000不可以辨别600000正确辨别600005正确辨别60000错误辨别600007没有图像条形码B不开光圈、无速度曝光量增益辨别结果600002没有图像60000正确辨别6000020错误辨别35000不可以辨别40000正确辨别开光圈曝光量增益辨别结果60000没有图像2000正确辨别速度曝光量增益辨别结果小60000正确辨别中60000错误辨别大60000错误辨别⑥部分截图⑦思虑题a.想要调整平台挪动速度，能够使用平移平台控制面板[速度调整]部分，翻开速度调整按钮，旋转旋钮，控制速度。改换其余条形码，一定再次经过调焦、找到适合地点、适合曝光量、适合增益，才能够正确辨别。不然会出现错误辨别或不可以成像的结果。【2】二维码检测二维码为黑白相间、粗细不一样的点阵图形，经过大大小小不一样的黑白的点来储存信息。检测系统、实验步骤同【1】结果：曝光量很小时，系统也能够辨别；增益数在实验过程中均大于3。议论加光源对辨别结果的影响：未补光补光即在此实验中，光源的增补与否并没能直接影响辨别精度。只需在实验过程中，注意到曝光量、增益、光圈大小、光源补否以前互相协调，就可以使系统精确检测辨别到二维码的内含信息。议论改变触发模式对辨别结果的影响:平移平台在挪动的过程中，能够遇到触发模式的控制。当变动触发模式为“Line0”时，平台在挪动经过磁铁标定点时，系统相机自动摄影并只在此时摄影。此时摄影获得的图像较为清楚，辨别正确度提升。思虑题其余二维码即系统能够辨别如微信、系统自动生成的一些二维码。不过在进行辨别前，需要记得调焦、调整曝光量等数据，使系统能够成清楚的像，只有这样，才能精确辨别。b.编写辨别指定二维码的Halcon程序。在经过学习原有二维码识其余程序代码后，剖析得悉只需将过程中的“辨别”语句改为相应的新二维码信息，既能够实现辨别功能。语句改为：M1:=‘wangxiaohan’辨别功能实现截图以下：倾斜旋转二维码，系统能够辨别。【3】字符辨别此项实验需要使系统辨别特定字符。此字符已由Halcon算子程序规定为“HALCON”，出现其余字符不行辨别。实验过程如【1】中的①-④。实验数据、截图增补以下：曝光量增益辨别结果50000正确辨别50003正确辨别200000正确辨别右遮挡100000不可以辨别下遮挡100000错误辨别角遮挡100000错误辨别思虑题：对物体遮挡后，系统不可以够100%正确辨别字符。如上图所示，遮挡部分字符串或许遮挡下方、边角，都可能使系统不可以精确辨别字符，还可能会产生错误辨别除字符外的物体。【4】一维丈量本实验丈量一般芯片的管脚间距。实验步骤：①置条形码在载物平台上，使其处于镜头正下方；②调整焦距、改变光圈大小，使物体清楚，对照度高、明暗适中；③利用计算机软件控制相机对物体成像；④划定“般配地区”，此步骤是为了在实质应用中，使相机在多个零件中，能够经过般配地区的特色，辨别出需要丈量的部件（即芯片）。⑤划定“丈量地区”，此步骤是为了在辨别了特定部件后，在该部件的固定丈量地区内才进行丈量，而不是无范围的胡乱丈量。⑥相机收集后自动生成丈量数据，此数据为像素单位。如需得悉切实管脚间距，要换算成标准长度单位。⑦额外丈量直尺间距，为单位换当作准备。实验结果截图速度慢静止

速度快直尺思虑题改换其余芯片，其实不可以够检测成功。由于其“般配地区”其实不重合，所以系统不可以辨别芯片并进行丈量。测出来的数据单位是像素。在进行了直尺间距丈量后，可大概估计1mm代表此实验中的单位“1”，所以能够获得管脚间距的公制长度值。【5】二维丈量对所给实验工件丈量板的图形进行丈量。能够经过系统获得的数占有圆的直径和矩形的面积。保持相机与平台距离为47cm。加固背光源。实验步骤同实验【4】，一定划定般配地区和丈量地区。实验结果截图：丈量过程中，有时会由于丈量地区划定不规范或许丈量地区与般配地区重合时，致使系统没法辨别且测定。思虑题：丈量数据仍为像素，可与【4】方法同样，经过成立标准长度单位与实验中所得像素数据般配公式，再对实验数据进行换算获得真切的长度单位数据。【6】三维形状般配对实验所给工件进行丈量般配。能够经过系统获得三维工件在图像中的地点，并获得工件在相机坐标系中的坐标和姿态。实验步骤增补：设置般配参数；加载形状模型；达成3D形状般配。实验结果截图：思虑题：遮挡工件，不可以正确丈量。旋转工件，其实不是任何角度都能够丈量获得正确结果。【7】木材分类系统本实验用来检测木板的种类。实验流程：①木材模板创立：经过对各种木板的材质进行训练，使系统“记忆”被测物的特色，能够在辨别过程中对所给木板的材质进行对照检测。②达成训练后，将随意木板搁置在平移台上，使系统对木板材质进行辨别。如能够在“材质库”中般配到适合材质，显示正确类型；如不能般配，则没法显示或许出现错误辨别。实验结果截图：（均能正确辨别）思虑题：光照改变会影响般配精度。有时过于强的光照，木材表面可能反光严重，会使系统鉴别错误，般配成其余材质。下边三幅图为同一块木板，因光照强度不一样，而被系统般配不一样材质。（四）实训心得实验过程中如需议论某些参数关于结果的影响，必定要做到只改变议论量，其余变量保持不变