基于HALCON的机器视觉识别综合实验项目设计

为了增强机器视觉与图像处理课程教学效果与工程实用性,基于HALCON集成开发环境,研究开发一个复杂环境纸箱识别机器视觉综合性实验教学项目。该实验项目首先使用图像标注工具Deep Learning Tool对采集到的纸箱图像进行标注,然后将标注后的文件集成到HALCON环境中进行训练,最后通过调用训练后的纸箱定位模型验证机器视觉效果。实验项目包括学生动手采集纸箱图像和编写代码过程,可有效加深学生对机器视觉理论知识的理解,促进学生工程实践能力的培养。

基于Halcon+单片机的视觉识别系统设计

Halcon在工业中被广泛应用,例如,颜色识别、条形码识别、形状检测等。视觉检测结果通常通过通信的方式发送到目标设备,常见的通信方式有串口与网络通信。研究以颜色识别为例,介绍了视觉识别结果通过串口通信发送到单片机,单片机通过串口接收上位机发送的数据,并通过LCD1602液晶进行颜色显示。该项目讨论了系统原理图设计、Halcon程序编写、单片机程序编写,并进行效果分析。通过该项目,让学生了解系统的一般组成、程序编写与调试方法,为以后学习较复杂的视觉项目(一维码识别、二维码识别、九点标定等)打下基础。

基于Halcon的焊缝识别技术研究

随着科技的不断发展创新,焊接技术依旧在工业生产中得到广泛应用。在焊接过程中,焊缝缺陷是很难避免的,如开裂、未熔合、堆积等问题,这些缺陷将会对焊接工件的外观及质量产生严重影响。传统的焊缝检测方法主要依赖于专业的焊接工程师来进行质量评估,但由于准确度受到了环境及光线等因素的影响,同时也存在主观性较强、检测效率低等问题。因此,通过引入机器视觉技术,可以有效地去除人为干扰,提高检测的准确率。本文提出了一种基于Halcon的焊缝缺陷检测方法。在图像采集部分,本文采用Kinect v2相机对焊缝进行采集,通过相机标定消除相机畸变及标定板角点的提取,从而获取高清晰度的焊缝图片,结果表明该方法能够有效地解决焊缝缺陷检测的精度问题。

基于Halcon白色编织袋的袋顶识别方法研究

在人力成本日益攀升,企业对自动化、智能化水平要求越来越高的当下,用机器视觉代替人眼实现产品的检测将会越来越普遍。本文研究了两种基于Halcon的白色编织袋袋顶识别方法,通过图像处理技术,实现对编织袋袋顶的自动识别并定位出袋顶所在位置,以便引导机械臂对袋顶进行切割。实验结果表明,所提出的两种方法识别误差在设计允许误差范围之内,效果比较好,具有一定的应用价值。

基于Halcon的手机背板表面缺陷快速检测方法

针对人工检测手机背板表面缺陷效率低、成本高等问题,提出一种基于Halcon的手机背板表面缺陷检测方法.该方法可快速定位并校正光照不均、位置偏差等成像不一的背板图像,同时运用二进制大型对象分析、形态学处理和模板匹配等算法实现对手机背板表面缺陷图像的检测与分类.针对logo区域和非logo区域,该检测系统采用不同的策略来检测缺陷.缺陷分类环节利用Halcon中的分类工具,结合事先定义的特征集合,根据其形状、大小和颜色等特征进行分类,以便后续的品质监控和反馈.一方面对120张缺陷图片进行检测,检出113张缺陷图片,单张图片平均耗时约500ms,检出率达94%以上;另一方面对800张同样条件下的无缺陷图片进行测试,检出25张误判的图片,即误判率约3%.实验表明,该方法具有较高的准确性和实用性,相较于传统的人工检测,可大幅度提升生产效率和检测精度,有效控制企业人力成本.该方法已在工业生产线实际应用.

基于Halcon深度学习的高分子薄膜表面缺陷检测

详细阐述了高分子薄膜表面的各类缺陷类型和特征及其可能对高分子薄膜的性能和功能上造成的破坏,旨在说明在生产过程中对高分子薄膜表面缺陷进行检测的必要性。针对高分子薄膜表面缺陷检测中应用深度学习大模型训练而存在各缺陷类别样本数量较少、缺陷特征变化不足而导致检测精度低等问题,应用了一种基于Halcon全局上下文异常值检测算法,详细阐述了该检测算法的GC-AD Combined训练模型,其是一种融合了Faster-RCNN和Auto-Encoder的网络结构。在较为有限的高分子薄膜合格的图像和含有缺陷的图像数据基础上,实验设计了采用GC-AD Combined网络模型对高分子薄膜图像样本进行训练,待训练完成后对多组薄膜图像数据进行推理测试,同时设计了与CNN、Mobile-net以及VGG等网络模型检测的对比实验。实验结果显示,所运用的GC-AD Combined网络模型的平均准确率高达98.07%,能够满足吹塑薄膜表面缺陷检测任务,检测精度大幅度优于其他3种网络模型,进一步说明了应用基于Halcon全局上下文异常值检测算法的GC-AD Combined模型完成高分子薄膜表面质量检测任务的有效性和优越性。

基于Halcon的磨料水射流加工断面特征识别与分析

针对加工断面特征参数测量效率低的问题,提出一种基于机器视觉的断面特征识别方法。首先对采集到的加工断面图像进行灰度形态学降噪、双边滤波等预处理;然后通过Otsu阈值分割结合形态学操作得到水射流加工断面的条痕区域;最后完成对处理后条痕区域特征参数的测量。结果表明:所用方法能够有效对加工断面条痕区域进行较清晰的提取,提高了断面特征参数的测量效率。

基于Halcon的水面垃圾清理机器人目标定位与路径规划方法

针对中小型水域垃圾清理作业困难,人工成本较高的问题,提出了基于视觉的水面垃圾清理机器人垃圾检测、定位、路径规划方法。首先,基于Halcon软件对含有水面垃圾的原始图像进行图像分割和边缘检测,实现目标物在原始图像中的二维坐标;接着,通过双目摄像头为垃圾清理机器人提供实际位置的空间坐标信息,再运用蚁群算法进行路径规划,优先选择最短路径,规划水面垃圾清理机器人清理目标垃圾的运行轨迹,以提高清理效率;最后将目标定位和路径规划结果融合,实现水面垃圾清理机器人的自主运行,达到垃圾清理的功能。实验结果表明所提方法能够较好地克服水面复杂环境影响,机器人运行效果较好,有利于提高水环境的卫生水平,具有重要的实际意义和应用价值。

基于Halcon的机器视觉订单录入系统设计与实现

随着现代制造业的快速发展,订单录入成为生产流程中不可或缺的一个环节,对于提高生产效率和确保数据准确性具有重要意义。然而,传统的订单录入方式通常依赖人工操作,存在工作量大、错误率高等问题。为了解决这些问题,文章引入了Halcon机器视觉技术,通过自动处理与识别订单图片上的条形码,快速准确地获取订单号,并借助EF实体框架对数据库中的相关数据进行更新。该系统能够有效弥补传统订单录入方式存在的缺陷,提高生产效率和数据准确性,具有较高的应用价值和推广前景。

基于HALCON的墙面裂纹检测方法研究

针对传统人工在墙体表面裂纹检测中存在效率低、误差大的问题,设计了一种动态阈值检测和形态学综合算法,并利用HALCON软件分析其可靠性。该方法采用自适应阈值分割选取图像中亮色区域或者暗色区域,达到分离目标区域和背景的目的,对目标区域进行特征提取并对其进行膨胀腐蚀运算,实现对细小的裂纹的连接和进一步优化。实验结果表明,该方法检测一幅图像所用时间约0.35 s,产生的面积误差为0.6%,宽度误差为0.4%,优于Roberts、Sobel、Kirsch和LoG等传统边缘检测算子,可有效地应用于墙面裂纹检测。

基于Halcon多层感知机的木材纹理识别

为解决当前木材分类受人为因素影响大、识别精度低等问题,依据木材显著的纹理特性提出了一种通过灰度共生矩阵和灰度直方图法提取木板纹理图像特征,采用多层感知(MLP)神经网络算法进行训练学习、识别分类的方法。算法在Halcon视觉软件环境下实现。实验结果显示,该方法对不同木板纹理图像识别效率达到86.7%,具有良好的应用价值。

基于Halcon的相机标定方法研究与精度验证

机器视觉已经在现代工业测量领域中得到了广泛应用,而相机标定直接影响机器视觉的测量精度。通过搭建相机视觉实验平台,在分析了单目相机标定原理基础上,以GB050-2-7×7型圆点标定板为实验对象,利用Halcon软件对圆点标定板进行相机标定实验并验证测量精度。当采集的标定板图像数量为16时相机标定精度最优,此时相机的平均偏差为0.0707mm。在进一步测量实验中测量出标定板上7个特征圆点的直径平均值为19491mm,6个特征圆点之间的间距的平均值为2.0632mm,测量精度都高于0.1mm,验证了Halcon软件标定结果的测量准确性。

基于Halcon的动臂孔组同轴度检测方法研究

针对装载机动臂孔组同轴度误差传统测量方法存在较大的人为误差且测量效率低等问题,设计基于机器视觉的同轴度误差在线检测系统。该系统使用Labview中的视觉模块设计系统检测界面并联合视觉算法库Halcon完成对同轴度误差的在线检测;采用全局固定阈值算法进行图像分割,基于形态学的Canny算子边缘检测方法对图像进行形态学处理获得其边缘区域;基于XLD形状选择的最小二乘算法对图像边缘进行拟合圆处理,获得圆搭外圆的边缘特征信息及圆心坐标,进而通过分析计算得到该组孔的同轴度误差。实验表明:该系统检测方案满足工业生产的精度要求,且检测效率优于传统测量方法,适合于大批量的非接触式测量。

基于机器视觉Halcon软件的齿轮参数检测系统

为了实现快速、非接触准确测量齿轮参数,利用机器视觉软件搭建齿轮视觉参数检测系统。该系统基于Halcon软件平台设计,包括软件和硬件两部分组成,首先通过标定的工业相机拍摄清晰的待测齿轮图像,再利用Halcon软件的基本视觉与图像原理处理齿轮图像,经过阈值、滤波和形态学处理等操作识别齿轮图像轮廓,进一步利用角点检测算子提取并测量齿轮的齿顶圆直径、齿根圆直径、齿数、模数、分度圆直径、齿距等各项参数。通过实验测试结果表明,该法所测量出的齿轮各项参数基本上与参考数值一致,符合无接触测量的基本要求,可以准确迅速地测量齿轮的基本参数。与传统的接触式测量方法相比,具有测量精度高,稳定性好等特点,对于非接触实时测量提供了简便有效的解决方法。

基于Halcon的药盒条形码识别系统设计

药品作为一类特殊的商品,其供应链、销售、仓储、溯源等都有着严格的要求,采用条形码技术能够实现药品信息的高效管理。文章基于我国药盒表面的药品电子监管码的EAN-13码和Code-128码编码规则,利用商业软件Halcon对药盒条形码进行灰度化、对比增强、二值化和轮廓提取等图像预处理,并实现药盒条形码信息的识别,最终结合QT框架完成药盒条形码识别系统设计。

基于Halcon的单相机测量系统标定方法及精度分析

相机标定是实现机器视觉测量的前提条件,相机标定精度的优劣直接影响着机器视觉的测量精度。分析了单相机测量系统标定的基本原理,探讨了基于Halcon的单相机测量系统的标定方法,并利用高精度菲林光学标定板进行了系统标定及模拟测量实验。通过实验数据,分析得到标定后系统的测量精度优于0.05 mm,验证了标定方法的有效性;通过对实验数据的进一步分析,得出最佳标定图像数量应为15~20张的实验结论。

基于HALCON的风机叶轮尺寸检测系统设计

风机广泛应用于工业生产生活中,风机叶轮作为风机工作的重要组件,其生产质量是风机正常使用的重要基础。生产过程中企业会对生产出来的风机叶轮进行检测,其中就包括对其尺寸的检测。本文针对风机叶轮的尺寸检测进行了研究和分析,设计了一种基于机器视觉技术检测风机叶轮尺寸的方法,实现了对风机叶轮尺寸检测过程高效化、高精化、智能化的改变,为风机叶轮生产制造企业提供了现代化检测的思路和值得参考的应对策略。

基于HALCON的实训工具磨损度检测研究

本文利用视觉识别软件HALCON分析和评估十字起的磨损程度。结果表明,该方法能够有效检测和定量评估十字起的磨损度,是一种快速、准确的检测手段,有助于提高教学效率、降低实训成本。

基于Halcon的苹果品质视觉检测试验研究

基于视觉检测平台和Halcon开发环境进行苹果典型品质检测试验,采集图像并处理。提取感兴趣区域,找出包含苹果的区域,用动态阈值分割的方法提取苹果的轮廓,并计算轮廓面积,以该面积来评定苹果的大小。对苹果的腐烂这一典型缺陷进行试验,用阈值分割的方法完成图像分割,不同灰度值显示为不同的颜色,据此将缺陷部分显示出来。颜色特征的检测是依据RGB颜色模型,采用模板匹配的方法,选取好的区域创建匹配模板,进行参数设置,并根据标准颜色的R分量设定合适的阈值作为合格苹果的颜色。该试验完成了水果轮廓的提取及面积的计算,实现了苹果部分区域的缺陷检测以及苹果颜色的检测。采用Halcon和机器视觉的方法对苹果品质的大小、缺陷、颜色检测能取得较好的效果。

基于HALCON的双目立体视觉工件尺寸测量

为了实现对大批量生产工件尺寸的精密测量,该文基于双目立体视觉视差原理,设计了一种工件尺寸实时测量系统;系统通过两个工业数字摄像头实时采集工件不同角度的两幅图像,并基于机器视觉软件HALCON的HDevelop开发环境,对两幅图像进行相关预处理,获取感兴趣区域;提出一种基于canny的亚像素边缘检测、边缘细化、基于atukey权重函数的最小二乘法边缘拟合及边缘均匀取点算法获取精确的边缘特征点,并通过双目系统标定、立体校正、极线约束与NCC相结合的立体匹配、世界坐标转换、几何计算相结合的非接触式双目视觉方法进行尺寸测量;通过大量实验证明,该方法可有效地获取工件特征点的三维坐标值,不借助外部测量仪器实现工件关键尺寸的高精度实时检测,检测精度达±0.2mm以上,简单快捷,具有较好的准确性和实时性。