HALCON实际应用: Blob分析
Replace this box with your logo
Blob分析的基本思想：图像中相关联物体(前景)的像素可以通过其灰度值来标 识
HALCON实际应用: Blob分析
Blob分析主要流程：获取图像、分割图像、提取特征
Replace this box with your logo
Contrast太低
Contrast 理想
Contrast 太高
Replace this box with your logo
模板生成: 金字塔层
inspect_shape_model(Image,ModelImages,ModelRegions,5,40) dev_display(Image) dev_display(ModelRegions)
图像金字塔
Replace this box with your logo
Level 4
Level 3
Level 2
Level 1
图像金字塔
金字塔中的模板
Replace this box with your logo
Level 4
3
2
1
Replace this box with your logo
匹配助手
Replace this box with your logo
Replace this box with your logo
HALCON实际应用:形状模板匹配(定位)
从路径获得图像 生成芯片的感兴趣区域 检测模型 检测感兴趣区域
Replace this box with your logo
HALCON实际应用:模板匹配
模板匹配分类
•
Replace this box with度的模板匹配(gray-value-based) －利用模板图像的所有灰度值，不能适应光照变化、缩放变化、多通道 图像等 －用于简单图像 基于形状的模板匹配（shape-based） －使用边缘特征定位物体 －对于很多干扰因素不敏感，例如光照变化、聚焦模糊，缩放变化等， 适用于多通道图像 －不适用于纹理图像 基于组件的模板匹配(component-based) －适用于组成部件有相对运动的物体，使用边缘特征定位物 －对于很多干扰因素不敏感，例如光照变化、混乱无序等，适用于多通 道图像 －不适用于纹理图像，聚焦不清的图像和形状变形
Replace this box with your logo
中国大恒（集团）有限公司北京图像视觉技术分公司
HALCON软件在机器视觉 中的典型应用
主讲人：刘伟
软件层次
Replace this box with your logo
HALCON的实际应用
• • • • 图像获取 (前提） 模板匹配（定位，比较） Blob分析（基础一） 边缘提取（基础二）
HALCON
HALCON实际应用:图像获取
Replace this box with your logo
HALCON实际应用:模板匹配
模板匹配的优势
应用于多数的应用 不需要太多参数调整 不需要分割 健壮
Replace this box with your logo
不需要任何的机器视觉知识
•set / get_framegrabber_param •close_framegrabber, close_all_framegrabbers 如果是单个磁盘文件 •read_image
HALCON实际应用:图像获取
• 打开采集设备，如果是序列磁盘文件，设备为'File'
Replace this box with your logo
Replace this box with your logo
模板匹配中的极性问题
模板匹配: ignore_local_polarity
模板
匹配目标
匹配: 允许一定程度上交叠
模型和它的外接轮廓框(bounding boxes) 外接轮廓框可以任意方向
Replace this box with your logo
HALCON实际应用:形状模板匹配
模板匹配支持旋转 • 建模时的角度范围
AngleStart AngleExtent
• 角度用弧度表示，可通过函数rad()转换 • 为了表示旋转角度±x, 赋值如下
AngleStart = -x AngleExtent = 2x
Replace this box with your logo
Replace this box with your logo
基于相关的模板匹配（conrelation-based） －适用于纹理图像，聚焦不清的图像和形状变形 －不是适用于光照变化、混乱无序等，也不适用于多通道图像 基于描述符的模板匹配(descriptor-based) －对于很多干扰因素不敏感，例如光照变化、混乱无序，缩放 变化等 －不适用于纹理图像，聚焦不清的图像和多通道图像 基于变形模板的模板匹配(deformable) －对于很多干扰因素不敏感，例如光照变化、混乱无序，缩放 变化等 －适用于多通道图像 －对于纹理图像比较困难 基于点的模板匹配(point-based) －利用关键点的特征
模板
匹配的对象
模板匹配中的极性问题
通常物体的极性是不会改变的 但一些情况下，物体的灰度值会翻转 物体或者背景会变化 或者明暗区域发生改变
Replace this box with your logo
Bright outside
Dark inside
模板匹配中的极性问题
Polarity mode: use_polarity
Replace this box with your logo
HALCON实际应用:图像获取
图像获取主要接口函数 •open_framegrabber, info_framegrabber
Replace this box with your logo
•grab_image, grab_image_async, grab_image_start
基于变形模板的模板匹配 (deformable)
车门检测， 即使车门在 三维空间内 变动，仍然 能匹配
Replace this box with your logo
基于点的模板匹配(point-based)
Replace this box with your logo
多用于镶嵌 图像时， 大场景拼 接
车牌字符识别
Replace this box with your logo
基于形状的匹配（shape-based）
可以适应缩放、 旋转、交叠 和不同极性 的匹配
基于组件的模板匹配(componentbased)
Replace this box with your logo
处理器： 奔腾处理器 1.73G 图像分辨率： 640*482
获取图像
分割图像
提取特征
初始分割、 形态学处理等
Replace this box with your logo
HALCON实际应用: Blob分析
一个简单的例子(非常理想的情况)
read_image (Image, ’particle’) threshold (Image, BrightPixels, 120, 255) connection (BrightPixels, Particles) area_center (Particles, Area, Row, Column)
Replace this box with your logo
基于相关的模板匹配（conrelationbased）
能克服纹理 背景和聚焦 不清带来的 影响
基于描述符的模板匹配(descriptorbased)
Replace this box with your logo
通过特征点进 行描述匹配
while (true) grab_image (Image, FGHandle) * Apply image processing endwhile
• 关闭设备
close_framegrabber(FGHandle)
HALCON实际应用:图像获取
通过图像获取助手，可快捷简单获取图像，并可生成代码
Replace this box with your logo
•
•
测量(结果)
其它应用
HALCON实际应用:图像获取
获取高质量图像的前提条件 •合适的光源 •合适的镜头 •合适的采集设备
Replace this box with your logo
•合适的采集参数设置
…………
HALCON实际应用:图像获取
Replace this box with your logo
Template
Accepted objects
模板匹配中的极性问题
Polarity mode: ignore_global_polarity
Replace this box with your logo
Template
Accepted objects
HALCON实际应用: Blob分析
• • • threshold定义
R ( x, y) R | gmin g ( x, y) gmax
Replace this box with your logo
•
threshold算子HALCON中速度最快使用频率最高的分 割算法 如果目标体与背景之间存在灰度差，则threshold首先被 使用 如果环境稳定，阈值可在离线状态下一次确定
Easy source selection Automatic code generation