基于MFC+HALCON图像识别Mark圆的检测方法

为了解决传统印刷电路板(PCB)中定位标识圆(Mark圆)的检测精度和准确率不高的问题,采用曲线拟合及优化拟合算法改善Mark圆检测方式并进行了理论分析,通过使用微软基础类库嵌入标准的机器视觉算法包HALCON的方法搭建检测平台并进行了实验验证。结果表明,该方法检测成功率可达97%,检测精度在0.3pixel以下,检测时间小于100ms,解决了传统PCB中Mark圆检测精度不高的问题,同时大量测试数据显示,在图像发生平移、旋转、缩放的环境下,仍能保证较好的检测效果。该研究对实际PCB生产检测具有一定借鉴意义。

实时手势与目标检测无人机人机交互系统

为了提高人机交互效率,本文研发了一种基于视觉的无人机。通过人体手势控制和目标追踪,系统采用Opencv和halcon算子库对无人机拍摄的图像进行处理,结合目标检测模型YOLOv5和Pytorch等算法优化目标检测的实时性和精确度。测试的结果表明,该系统能够准确识别手势并有效执行目标检测,可以广泛应用于安防监控和城市交通管理等领域。