基于HALCON的模板匹配方法总结--蓝云杨的机器视觉之路
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基于HALCON的模板匹配方法总结
2006-8-16 16:34:00
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推荐很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得，但由于其他的事情总是抽不出时间。去年有过一段时间的集中学习，做了许多的练习和实验，并对基于HDevelop 的形状匹配算法的参数优化进行了研究，写了一篇《基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究》文章，总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配，又如何来协调这些参数来加快匹配过程，提高匹配的精度，这篇paper放到了中国论文在线了，需要可以去下载。
德国MVTec公司开发的HALCON机器视觉开发软件，提供了许多的功能，在这里我主要学习和研究了其中的形状匹配的算法和流程。HDevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种，即Component-Based、Gray-Value-Based、Shape-Based,分别是基于组件（或成分、元素）的匹配，基于灰度值的匹配和基于形状的匹配。这三种匹配的方法各具特点，分别适用于不同的图像特征，但都有创建模板和寻找模板的相同过程。这三种方法里面，我主要就第三种－基于形状的匹配，做了许多的实验，因此也做了基于形状匹配的物体识别，基于形状匹配的视频对象分割和基于形状匹配的视频对象跟踪这些研究，从中取得较好的效果，简化了用其他工具，比如VC++来开发的过程。在VC下往往针对不同的图像格式，就会弄的很头疼，更不用说编写图像特征提取、模板建立和搜寻模板的代码呢，我想其中间过程会很复杂，效果也不一定会显著。下面我就具体地谈谈基于HALCON的形状匹配算法的研究和心得总结。
1. Shape-Based matching的基本流程
HALCON提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板，对整个图像建立模板也可以，但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大，比如像视频会议中人体上半身这样的图像，我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的，这往往也是要牺牲匹配速度的，这个后面再讲。基本流程是这样的，如下所示：
⑴
首先确定出ROI的矩形区域，这里只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可，gen_rectangle1()这个函数就会帮助你生成一个矩形，利用area_center()找到这个矩形的中心；
⑵
然后需要从图像中获取这个矩形区域的图像，reduce_domain()会得到这个ROI；这之后就可以对这个矩形建立模板，而在建立模板之前，可以先对这个区域进行一些处理，方便以后的建模，比如阈值分割，数学形态学的一些处理等等；
⑶
接下来就可以利用create_shape_model()来创建模板了，这个函数有许多参数，其中金字塔的级数由Numlevels指定，值越大则找到物体的时间越少，AngleStart 和AngleExtent决定可能的旋转范围，AngleStep指定角度范围搜索的步长；这里需要提醒的是，在任何情况下，模板应适合主内存，搜索时间会缩短。对特别大的模板，用Optimization
来减少模板点的数量是很有用的；MinConstrast将模板从图像的噪声中分离出来，如果灰度值的波动范围是10，则MinConstrast应当设为10；Metric参数决定模板识别的条件，如果设为’use_polarity’，则图像中的物体和模板必须有相同的对比度；创建好模板后，这时还需要监视模板，用inspect_shape_model()来完成，它检查参数的适用性，还能帮助找到合适的参数；另外，还需要获得这个模板的轮廓，用于后面的匹配，get_shape_model_contours()则会很容易的帮我们找到模板的轮廓；
⑷
创建好模板后，就可以打开另一幅图像，来进行模板匹配了。这个过程也就是在新图像中寻找与模板匹配的图像部分，这部分的工作就由函数find_shape_model()来承担了，它也拥有许多的参数，这些参数都影响着寻找模板的速度和精度。这个的功能就是在一幅图中找出最佳匹配的模板，返回一个模板实例的长、宽和旋转角度。其中参数SubPixel决定是否精确到亚像素级，设为’interpolation’，则会精确到，这个模式不会占用太多时间，若需要更精确，则可设为’least_square’,’lease_square_high’，但这样会增加额外的时间，因此，这需要在时间和精度上作个折中，需要和实际联系起来。比较重要的两个参数是MinSocre和Greediness，前一个用来分析模板的旋转对称和它们之间的相似度，值越大，则越相似，后一个是搜索贪婪度，这个值在很大程度上影响着搜索速度，若为0，则为启发式搜索，很耗时，若为1，则为不安全搜索，但最快。在大多数情况下，在能够匹配的情况下，尽可能的增大其值。
⑸
找到之后，还需要对其进行转化，使之能够显示，这两个函数vector_angle_to_rigid()和affine_trans_contour_xld()在这里就起这个作用。前一个是从一个点和角度计算一个刚体仿射变换，这个函数从匹配函数的结果中对构造一个刚体仿射变换很有用，把参考图像变为当前图像。
其详细的流程图和中间参数，如下图所示：（无法上传）
2. 基于形状匹配的参数关系与优化
在HALCON的说明资料里讲到了这些参数的作用以及关系，在上面提到的文章中也作了介绍，这里主要是重复说明一下这些参数的作用，再强调一下它们影响匹配速度的程度；
在为了提高速度而设置参数之前，有必要找出那些在所有测试图像中匹配成功的设置，这时需考虑以下情况：
①必须保证物体在图像边缘处截断，也就是保证轮廓的清晰，这些可以通过形态学的一些方法来处理；
②如果Greediness值设的太高，就找不到其中一些可见物体，这时最后将其设为0来执行完全搜索；
③物体是否有封闭区域，如果要求物体在任何状态下都能被识别，则应减小MinScore值；
④判断在金字塔最高级上的匹配是否失败，可以通过find_shape_model（）减小NumLevels值来测试；
⑤物体是否具有较低的对比度，如果要求物体在任何状态下都能被识别，则应减小MinContrast值；
⑥判断是否全局地或者局部地转化对比度极性，如果需要在任何状态下都能被识别，则应给参数Metric设置一个合适的值；
⑦物体是否与物体的其他实例重叠，如果需要在任何状态下都能识别物体，则应增加MaxOverlap值；
⑧判断是否在相同物体上找到多个匹配值，如果物体几乎是对称的，则需要控制旋转范围；
如何加快搜索匹配，需要在这些参数中进行合理的搭配，有以下方法可以参考：
①只要匹配成功，则尽可能增加参数MinScore的值；
②增加Greediness值直到匹配失败，同时在需要时减小MinScore值；
③如果有可能，在创建模板时使用一个大的NumLevels，即将图像多分几个金字塔级；
④限定允许的旋转范围和大小范围，在调用find_shape_model （）时调整相应的参数；
⑤尽量限定搜索ROI的区域；
除上面介绍的以外，在保证能够匹配的情况下，尽可能的增大Greediness的值，因为在后面的实验中，用模板匹配进行视频对象跟踪的过程中，这个值在很大程度上影响到匹配的速度。
当然这些方法都需要跟实际联系起来，不同图像在匹配过程中也会有不同的匹配效果，在具体到某些应用，不同的硬件设施也会对这个匹配算法提出新的要求，所以需要不断地去尝试。在接下来我会结合自己做的具体的实验来如何利用HALCON来进行实验，主要是在视频对象分割和视频对象的跟踪方面。待续…………^_^
蓝云杨 | 阅读全文(1753) | 回复(6) | 引用通告(0) | 编辑
标签：HALCON 模板匹配
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Re:基于HALCON的模板匹配方法总结
2007-4-16 12:12:00
偶然看到您的文章，我现在也在做这方面，刚刚接触，还很陌生，对您的这篇文章《基于hdevelop的形状匹配算法参数的优化研究》很感兴趣，能否发到我邮箱里，谢谢！yongsinglove@https://www.doczj.com/doc/273026185.html,
yongsing | 个人主页 | 引用 | 返回 | 删除 | 回复
Re:基于HALCON的模板匹配方法总结
2006-12-26 11:11:00
文章写得还行，有一点要说明，halcon中三种匹配方法，component-based和shape
matching用的都是一个模板匹配方法，只不过模板匹配策略不一样，前面得适用于多个目标具有一定得空间位置关系，halcon博大精深，很多东西需要实战才能真正体会得到，希望呢再接再厉，顺便说一下，有什么halcon得问题可以发信到我得邮箱
sjleeds2002◎https://www.doczj.com/doc/273026185.html,，大恒得那些所谓halcon技术支持人员都不是学图像处理出身得，他们自己都用得不是很熟。
mvtec(游客) | 个人主页 | 引用 | 返回 | 删除 | 回复
Re:基于HALCON的模板匹配方法总结
2006-10-23 22:34:00
我们公司正准备往机器视频方向发展,所以很希望能和各位交流.
我的MSN:jinghaixiao@https://www.doczj.com/doc/273026185.html,
QQ:26914633
希望能结识大家
肖(游客) | 个人主页 | 引用 | 返回 | 删除 | 回复
Re:基于HALCON的模板匹配方法总结
2006-8-22 11:29:00
对您的这篇文章《基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究》很感兴趣，能否发到我邮箱里，谢谢！jy4688@https://www.doczj.com/doc/273026185.html,
涟漪(游客) | 个人主页 | 引用 | 返回 | 删除 | 回复
Re:基于HALCON的模板匹配方法总结
2006-8-22 11:28:00
您好，无意中看到您的blog，发现我们的研究内容很相近，希望有机会得到您的指教，我在北航做机器视觉。还有楼上那位武大的研究生，希望能共同探讨问题，已经加你msn啦，我的qq：545570175。
涟漪(游客) | 个人主页 | 引用 | 返回 | 删除 | 回复
Re:基于HALCON的模板匹配方法总结
2006-8-16 17:16:00
你好，我是武汉大学计算机系的博士研究生，目前也在做图像与视频的研究，当前关注的是2D图像的分割，以及matting
,composition , 希望做到一定阶段能够将图像的方法应用到视频上
我们实验室与浙大CAD&CG 国家重点实验室有一定联系，希望能够与你交流
对了，忘了说一句，我也是宜昌人，呵呵
我的MSN：smilewye@https://www.doczj.com/doc/273026185.html,
清玄(游客) | 个人主页 | 引用 | 返回 | 删除 | 回复
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机器视觉软件HALCON 实验指导书 目录 实验1 HALCON 概述，应用范例 实验2 HDevelop介绍，操作编程范例 实验3 HALCON编程接口，高级语言编程 实验4 HALCON数据结构，采集硬件接口 实验5 HALCON采集硬件配置，图像采集 实验6 HALCON二维测量，配准测量与识别定位 实验7 HALCON一维测量，尺寸测量 实验8 HALCON三维测量，3D重建测量 实验1 HALCON 概述，应用范例 实验2 HDevelop介绍，操作编程范例 1 邮票分割 文件名: stamps.dev 第一个例子进行文件分析任务。图5.1展示了部分邮票目录页。它描述了两种不同的邮票：以图形描述为主和以文字描述为主。 为了使用这个例子，必须把文字描述转化为计算机所能理解的形式。你可能使用OCR编程方式，你很快发现由于邮票的图形描述会导致大多数的可使用模块产生错误。于是另一项任务必须要进行预处理：对所有的邮票进行转化(例如,把邮票转化为灰色有价值的纸)，这样就可以使用OCR处
理邮票的剩余部分了。 当创造一个应用程序来解决这种问题,对要处理的对象进行特征提取是非常有帮助的。这个任务可以为新手提供解决的这类问题一些的经验。 ●一般而言，特征提取有如下步骤：邮票比纸要黑。 ●邮票包含图像的部分不重叠。 ●邮票具有最大最小尺寸。 ●邮票是长方形的。
图 5.1: Mi c he l图表的部分页. 如果直接使用属性清单而非编程，任务会变得很简单。可惜由于语言的含糊，这是不可能的。所以你需要建构具有精确的语法和语义的语言,尽可能接近非正式的描述。使用HDevelop语法，一个通常的程序看起来如下： dev_close_window () read_image (Catalog, ’swiss1.tiff’) get_image_pointer1 (Catalog, Pointer, Type, Width, Height) dev_open_window (0, 0,Width/2, Height/2, ’black’, WindowID) dev_set_part (0, 0,Height-1, Width-1) dev_set_draw (’fill’)
ISO软件工程模板概要设计说明书 摘要 大伙儿在平常的系统开发中需要编写一些文档模板，这此将我收集整理的ISO软件工程模板标准贴出，供大伙儿参考。(2002-07-22 18:06:09) By 风过留枫 1．引言 1.1编写目的 [说明编写这份概要设计说明书的目的，指出预期的读者。] 1.2背景 a.[待开发软件系统的名称；] b.[列出本项目的任务提出者、开发者、用户。] 1.3定义 [列出本文件中用到的专门术语的定义和外文首字母组词的原词组。] 1.4参考资料 [列出有关的参考资料。] 2．总体设计 2.1需求规定 [说明对本系统的要紧的输入输出项目、处理的功能性能要求。包括] 2.1.1系统功能 2.1.2系统性能 2.1.2.1精度 2.1.2.2时刻特性要求
2.1.2.4可靠性 2.1.2.5灵活性 2.1.3输入输出要求 2.1.4数据治理能力要求 2.1.5故障处理要求 2.1.6其他专门要求 2.2运行环境 [简要地说明对本系统的运行环境的规定。] 2.2.1设备 [列出运行该软件所需要的硬设备。说明其中的新型设备及其专门功能。] 2.2.2支持软件 [列出支持软件，包括要用到的操作系统、编译（或汇编）程序、测试支持软件等。] 1 2.2.3接口 [说明该系统同其他系统之间的接口、数据通信协议等] 2.2.4操纵 [说明操纵该系统的运行的方法和操纵信号，并说明这些操纵信号的来源。] 2.3差不多设计概念和处理流程 [说明本系统的差不多设计概念和处理流程，尽量使用图表的形式。] 2.4结构 [给出系统结构总体框图（包括软件、硬件结构框图），说明本系统的各模块的划分，扼要说明每个系统模块的标识符和功能，分层次地给出各模块之间的操纵与被操纵关系。] 2.5功能需求与系统模块的关系 [本条用一张矩阵图说明各项功能需求的实现同各模块的分配关系。] [系统模块1][系统模块2][……][系统模块m] [功能需求1]√
2 机器视觉系统概述 2.1 机器视觉的概念 美国制造工程师协会（SME Society of Manufacturing Engineers）机器视觉分会和美国机器人工业协会（RIA Robotic Industries Association）的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为：“机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置”。 在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。 工业线扫描相机系统 一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。 当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。机器视觉的优点包括以下几点： ■精度高 作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。 ■连续性
视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。 ■成本效率高 随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。 ■灵活性 视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后，只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。 许多应用满意过程控制（SPC）的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中，制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件 时能够调节过程参数。 机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用。 2.2 机器视觉系统的构成 机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件，在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定；机器视觉也可以用来创造一个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。 尽管机器视觉应用各异，但都包括以下几个过程； ■图像采集 光学系统采集图像，图像转换成模拟格式并传入计算机存储器。 ■图像处理 处理器运用不同的算法来提高对结论有重要影响的图像要素。 ■特性提取 处理器识别并量化图像的关键特性，例如印刷电路板上洞的位置或者连接器上引脚的个数。然后这些数据传送到控制程序。 ■判决和控制
机器视觉概述 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 【应用领域】 机器视觉广泛应用于各个方面，广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。 【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、CCD 照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯/ 输入输出单元等。系统可再分为、主端电脑(Host Computer)、影像获取卡(Frame Grabber)与影像处理器、影像摄影机、CCTV镜头、显微镜头、照明设备、Halogen光源、LED光源高周波萤光灯源、闪光灯源、其他特殊光源、影像显示器、LCD、机构及控制系统、PLC、PC-Base控制器、精密桌台、伺服运动机台。 以上涵盖大部分的机器视觉系统组成部分，在本实验室中机器视觉的主要系统组成为：光源、工控机、工业相机、镜头；其中在进行算法设计时尽量的减少对于光源条件的依赖（实验室的光源性能一般，光照条件良好）。 图1 典型的机器视觉系统
图2 本实验室的机器视觉的主要组成 尽量以本实验室现有的实验条件为主，其他需要的部分按实际要求也可以添加。 【工作原理】 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/ 不合格、有/ 无等，实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块： 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。
项目五报表系统处理 任务5.1报表系统概述及利用报表模板生成报表 理论目标： 掌握报表系统的主要功能 掌握报表系统的操作流程 掌握报表系统的基本概念 任务目标： 熟练地启用报表系统 熟练地掌握报表模板的使用修改以及报表生成等操作方法 熟练地引入、备份账套 一、报表系统的功能 利用UFO报表系统既能编制对外报表，又可编制各种部报表。UFO报表系统的主要功能有：提供各行业报表模板，文件管理功能，格式设计功能，公式设计功能，数据处理功能，图表功能，打印功能，二次开发功能。 报表模板、格式管理、数据处理、打印是常用到的最主要功能。可以自行设计报表格式，也可以根据报表系统提供的报表模板自动生成报表格式。还可以将报表结果另存为Excel，使用Excel功能对数据进行加工处理。 （一）功能概述 1、文件管理功能 UFO提供了各类文件管理功能，除能完成一般的文件管理外，UFO的数据文件还能够转化为不同的文件格式，例如文本文件、MDB文件、XLS文件等。此外，通过UFO提供的“导入”和“导出”功能，可以实现和其他流行财务软件之间的数据交换。 2、格式设计功能 UFO提供的格式设计功能，可以设置报表尺寸、组合单元、画表格线、调整行高列宽、设置字体和颜色、设置显示比例等。同时，UFO还置了11种套用格式和33个行业的标准财务报表模板，包括最新的现金流量表，方便了用户标准报表的制作。对于用户单位部常用的管理报表，UFO还提供了自定义模板功能。 3、公式设计功能 UFO提供了绝对单元公式和相对单元公式，可以方便、迅速地定义计算公式、审核公式及舍位平衡公式；UFO还提供了种类丰富的函数，在系统向导的引导下可轻松地从用友账务及其他子系统中提取数据，生成财务报表。 4、数据处理功能 UFO的数据处理功能可以固定的格式管理大量数据不同的表页，并在每表页之间建立有机的联系。此外，还提供了表页的排序、查询、审核、舍位平衡及汇总功能。
<项目名称> 系统概要设计报告 版本<1.1> [注：以下提供的模板用于*******有限公司CMMI标准的模版。其中用尖括号括起来并以蓝色显示的文本，它们用于向作者提供指导，在发布此文档之前应该将其删除。] [要定制Microsoft Word 中的自动字段（选中时显示灰色背景），请选择“文件>属性”，然后将标题、主题、作者和公司等字段替换为此文档的相应信息。关闭该对话框后，通过选择“编辑>全选（或Ctrl-A）并按F9，或只是在字段上单击并按F9，可以在整个文档中更新自动字段。对于页眉和页脚，这一操作必须单独进行。按Alt-F9，将在显示字段名称和字段内容之间切换。有关字段处理的详细信息，请参见Word 帮助。]
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【目录】 1 概述 (4) 1.1 编写目的 (4) 1.2 适用范围 (4) 1.3 读者对象 (4) 1.4 术语和缩写 (4) 1.5 参考资料 (5) 2 设计概述 (5) 2.1 设计约束 (5) 2.2 设计策略 (5) 2.3 技术实现 (5) 3 系统概述 (6) 4 系统总体架构 (6) 4.1 平台架构 (6) 4.2 功能架构 (6) 5 模块1 (7) 5.1 模块结构 (7) 5.2 子模块1 (7) 5.3 子模块2 (7) 6 模块2 (7) 6.1 模块结构 (7) 6.2 子模块1 (8) 6.3 子模块2 (8) 7 运行环境 (8) 7.1 软件平台 (8) 7.2 硬件平台 (8) 8 接口设计 (8) 9 系统备份设计 (8) 10 系统容错设计 (9) 11 设计约定 (9) 12 待解决问题 (9)
机器人视觉系统(Robot Vision)简介 【字体：大中小】时间：2014-08-28 11:00:06 点击次数：23次 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成： ＊照明 ＊图像聚焦形成 ＊图像确定和形成摄像机输出信号
XX项目 信息系统概要设计（版本号） XXX单位/部门 XXXX年XX月
文档修改记录
目录 1概述 (1) 1.1编写目的 (1) 1.2术语与定义 (1) 1.3参考资料 (1) 2标准和规范 (1) 2.1引用的标准和规范 (1) 2.2拟制定的标准和规范 (2) 3系统总体框架 (2) 3.1项目概览 (2) 3.2总体设计原则 (2) 3.3总体技术路线 (2) 3.4架构遵从 (3) 4业务能力视图 (5) 4.1业务目标 (5) 4.2组织单元 (5) 4.3岗位 (5) 4.4业务流程 (5) 4.5业务活动 (5) 4.6业务信息 (5) 5功能视图 (5) 5.1角色定义 (5) 5.2功能视图 (5) 5.3功能清单 (6) 5.4非功能性设计 (6) 6系统数据视图 (6) 6.1概念数据模型 (6) 6.2逻辑数据模型 (6) 6.3数据分类 (6) 6.4数据流转 (6) 6.5数据存储与分布 (7) 7系统组件视图 (7) 7.1系统逻辑分层 (7) 7.2组件关联设计 (7) 7.3组件时序设计 (7) 7.4功能组件设计 (7) 7.5接口组件设计 (8) 7.6公共组件设计 (8) 8系统集成视图 (9)
8.1总体集成 (9) 8.2集成场景 (9) 8.3集成设计 (9) 9系统逻辑部署视图 (10) 9.1部署单元设计 (10) 9.2部署节点设计 (10) 10系统物理部署视图 (10) 10.1部署拓扑 (10) 10.2容量规划 (10) 10.3硬件环境设计 (10) 10.4软件环境设计 (11) 11系统灾备视图 (11) 11.1关键技术选择 (11) 11.2灾备策略设计 (11) 11.3灾备架构设计 (11) 11.4灾备设备配置 (12) 12系统安全视图 (12) 12.1总体安全视图 (12) 12.2应用安全 (12) 12.2数据安全 (12) 12.3主机安全 (12) 12.4网络安全 (12) 12.5终端安全 (12) 12.6其他 (13) 13系统交互视图 (13) 13.1界面框架设计 (13) 13.2系统控件选择 (13) 14附录 (13) 14.1系统组件视图 (13) 14.2逻辑数据实体分项定义 (14) 14.3系统安全设计子方案 (14)
机器视觉测量技术杨永跃合肥工业大学 2007.3 目录 第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD 相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式
2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像 2 5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从 x 恢复形状的方法 5.6 测距成像
第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais 万能摄像机标定法 6.3 Weng ’ s 标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术第八章图像测量软件 (多媒体介绍 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附:教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。
3 第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,面临着自身能力、能量的局限性, 因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界,有效解决问题。 人类感知外部世界:视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器,赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉:用计算机来模拟生物(外显或宏观视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标:用图像创建或恢复现实世界模型,然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备:摄像机、红外线、激光、超声波、 X 射线、 CCD 、数字扫描仪、超声成像、 CT 等 数字化设备 2 低层视觉(预处理 :对输入的原始图像进行处理(滤波、增强、边缘检测 ,提取角点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉:恢复场景的深度、表面法线,通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理分析。系统标定
机器视觉算法开发软件----HALCON HALCON是世界范围内广泛使用的机器视觉软件，用户可以利用其开放式结构快速开发图像处理和机器视觉软件。 HALCON提供交互式的编程环境HDevelop。可在Windows,Linux,Unix下使用，使用HDevelop可使用户快速有效的解决图像处理问题。HDevelop含有多个对话框工具，实时交互检查图像的性质，比如灰度直方图，区域特征直方图，放大缩小等，并能用颜色标识动态显示任意特征阈值分割的效果，快速准确的为程序找到合适的参数设置。HDevelop程序提供进程，语法检查，建议参数值设置，可在任意位置开始或结束，动态跟踪所有控制变量和图标变量，以便查看每一步的处理效果。当用户对于机器视觉编程代码完成后，HDevelop可将此部分代码直接转化为C++,C或VB源代码，以方便将其集成到应用系统中。 HALCON提供交互式的模板描述文件生成工具HmatchIt,。可交互式地为一个模型定义一个任意形状的感性趣区域，HmatchIt优化给出此创建模型的合适参数, 自动生成模板描述文件以供程序调用，快速为基于形状匹配和结构匹配的用户找到实现目标识别和匹配应用的合适的参数设置。 HALCON提供支持多CPU处理器的交互式并行编程环境Paralell Develop, 其继承了单处理器板HDevelop的所有特点，在多处理器计算机上会自动将数据比如图像分配给多个线程，每一个线程对应一个处理器，用户无需改动已有的HALCON程序，就立即获得显
著的速度提升。 HALCON中HDevelop Demo中包含680个应用案例，根据不同的工业领域，不同的用法和算法分类列出，用户可以根据自己的需求方便的找到相对应的类似案例，快速掌握其函数用法。 HALCON提供的函数使用说明文档，详细介绍每个函数的功能和参数用法，提供在不用开发语言（VC,VB,.NET等）下的开发手册，而且提供一些算法（例如3D）的原理性介绍，给用户的学习提供帮助。 特点：原型化的开发平台，自动语法检查； 动态察看控制和图标变量； 支持多种操作系统； 支持多CPU； 支持多种文件格式； 自动语言转化功能； 与硬件无关，可支持各种硬件； 应用领域：医学图像分析； 2D/3D测量； 立体视觉； 匹配定位； 光学字符识别； Blob分析；
概述机器视觉工业五大典型应用如今，自动化技术在我国发展迅猛，人们对于机器视觉的认识更加深刻，对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，根据这些领域，我们大致可以概括出机器视觉工业的五大典型应用，这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。 图像识别应用 图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。 图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：硬币边缘字符的检测。2000 年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统；印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等；玻璃瓶的缺陷检测。机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测，也包括了药用玻璃瓶范畴，也就是说机器视觉也涉及到了医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。
xx平台 系统概要设计 版本<1.0>
文档信息及版本历史 版权信息 本文件内容由【xx公司】负责解释 本文件的版权属于【xx公司】 任何形式的散发都必须先得到本文档版本所属单位的许可
【目录】 1概述 (4) 1.1编写目的 (4) 1.2适用范围 (4) 1.3读者对象 (4) 1.4术语和缩写 (4) 1.5参考资料 (4) 2设计概述 (5) 2.1设计约束 (5) 2.2设计策略 (5) 2.3技术实现 (5) 3系统概述 (5) 4系统总体结构 (6) 4.1物理结构 (6) 4.2逻辑结构 (6) 5短息服务器 (7) 5.1短信发送流程............................................................................. 错误！未定义书签。 5.2短信接收流程............................................................................. 错误！未定义书签。 5.3订阅流程（短信方式） (7) 5.4取消订阅流程（短信方式）..................................................... 错误！未定义书签。6医疗短信平台WEB系统.. (8) 6.1医院注册流程............................................................................. 错误！未定义书签。 6.2后台管理流程............................................................................. 错误！未定义书签。 6.3订阅/取消订阅流程（WEB方式） (9) 7运行环境 (9) 7.1软件平台 (9) 7.2硬件平台 (9) 8系统备份设计 (10) 9系统容错设计 (10) 10设计约定 (10) 11待解决问题 (10)
概述机器视觉工业五大典型应用 如今，自动化技术在我国发展迅猛，人们对于机器视觉的认识更加深刻，对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，根据这些领域，我们大致可以概括出机器视觉工业的五大典型应用，这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。 图像识别应用。 图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。 图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统；印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等；玻璃瓶的缺陷检测。机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测，也包括了药用玻璃瓶范畴，也就是说机器视觉也涉及到了医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。 视觉定位应用
机器视觉 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 发展折叠 如今，中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等国民经济的各个行业。其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。 经历过长期的蛰伏，2010年中国机器视觉市场迎来了爆发式增长。数据显示当年，中国机器视觉市场规模达到8.3亿元，同比增长48.2%，其中智能相机、软件、光源和板卡的增长幅度都达到了50%，工业相机和镜头也保持了40%以上的增幅，皆为2007年以来的最高水平。 2011年，中国机器视觉市场步入后增长调整期。相较2010年的高速增长，虽然增长率有所下降，但仍保持很高的水平。2011年中国机器视觉市场规模为10.8亿元，同比增长30.1%，增速同比2010年下降18.1个百分点，其中智能相机、工业相机、软件和板卡都保持了不低于30%的增速，光源也达到了28.6%的增长幅度，增幅远高于中国整体自动化市场的增长速度。电子制造行业仍然是拉动需求高速增长的主要因素。2011年机器视觉产品电子制造行业的市场规模为5.0亿人民币，增长35.1%。市份额达到了46.3%。电子制造、汽车、制药和包装机械占据了近70%的机器视觉市场份额。 概述折叠编辑本段 机器视觉(Machine vision) 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不视觉系统工作原理简图适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉;
汽车电子控制系统 概述
第四章汽车电子控制系统概述 第一节汽车电子技术的发展背景 汽车既可作为生产运输的生产用品, 又可作为代步、休闲、旅游等消费用品, 汽车技术的发展是人类文明史的见证。随着社会、经济的发展, 汽车成为人类密不可分的伙伴。当然, 汽车的发展也带来了一些负面的影响, 如随着汽车保有量的增加, 交通条件、安全、环境污染也成了日益严重的问题。汽车的安全、环保和节能是当今汽车技术发展的主要方向。 一、安全、环保和节能推动了汽车技术的发展 汽车的安全性是人类社会的一大祸害, 车辆的制动安全性、驱动安全性与行驶安全性是道路交通安全事故的三大主要根源。全世界每年由于交通事故死亡约50万人, 排在人类死亡原因的第10位; 中国当前每年因交通事故死亡占全国总死亡人数的1.5%, 约每年10万人。为此, 科技人员从汽车的主动安全性和被动安全性两个方面着手, 设计了防滑控制系统、车辆姿态控制系统、智能防撞预警与应急保护系统、碰撞后的保护系统等一系列电子控制装置。 HC和NOx 混合在一起, 在强烈的阳光照射下, 会发生一系列光化学反应, 产生臭氧和各种化合物。臭氧( O3) 具有很强的氧化性和毒性。1963年美国洛杉矶地区发生了光化学烟雾事件, 促使各国对大气污染的重视研究。据统计, 城市大气污染物一氧化碳( CO) 、碳氢化合物( HC) 和氮氧化物( NOx) 的主要污染源是汽车排气。因此, 世界各国都相继制订了日益严格的汽车排放物限制法规。另外, 随着汽车保有量的增加, 汽车噪声也是环境保护的重点治理对象。于是, 现代轿车普遍装有喷油与点火控制、废气再循环及三元催化等发动机尾气控制装置。人们还在降低机械噪声、隔振、隔音等方面进行了大量的实验与改进工作。 进入二十世纪70年代, 全球的石油危机, 使汽车节能问题受到
Halcon机器视觉二维码实例及分步注解 [plain]view plaincopy 1.*2D Code generated by Image Acquisition01 2.*QR Code 3.dev_close_window() 4.dev_open_window(0,0,400,400,'black',WindowHandle) 5.*先关闭活动图形窗口，再打开这个窗口，标识符为WindowHandle； 6.*相对于界面左上角第0行、第0列，大小为400×400像素，颜色为黑色。 7.open_framegrabber('DirectShow',1,1,0,0,0,0,'default',8,'rgb',-1,'false','defa ult','Gsou USB2.0Camera',0,-1,AcqHandle) 8.*打开帧接收器（图像采集设备，如摄像头，工业相机等），参数（Parameter）详见这个算子 9.*注意摄像头的名称,可以用工具栏中的“助手”——打开新的Image Acquisition获取摄像头及插入代码 10.grab_image_start(AcqHandle,-1) 11.while(true) 12.grab_image_async(Image,AcqHandle,-1) 13.create_data_code_2d_model('QR Code',[],[],DataCodeHandle) 14.*二维码的创建开头的算子，clear为结束清除的算子，见下。 15.set_display_font(WindowHandle,16,'mono','true','false') 16.dev_set_color('forest green') 17.dev_set_draw('margin') 18.dev_set_line_width(3) 19.set_data_code_2d_param(DataCodeHandle,'default_parameters','enhanced_recognition') 20.*设置选定参数的二维数据模型，参数详见这个算子 21.find_data_code_2d(Image,SymbolXLDs,DataCodeHandle,[],[],ResultHandles,DecodedDa taStrings) 22.*检测和读取二维代码符号，也支持读取二维数据模型的序列，参数详见这个算子 23.for i:=0to|ResultHandles|-1by1 24.select_obj(SymbolXLDs,SymbolXLD,i+1) 25.get_contour_xld(SymbolXLD,Row,Col) 26.get_string_extents(WindowHandle,DecodedDataStrings[i],Ascent,Descent,TxtWidth ,TxtHeight) 27.disp_message(WindowHandle,DecodedDataStrings[i],'image',max(Row-50),max([min( Col+30)-TxtWidth/2,1]),'black','true') 28.endfor 29.*这段for循环语句的目的是让解码到的字符串（二维码的内容）显示到二维码深绿色（forest green上 面定义）的解码区域框的行列位置。 30.*disp_message(WindowHandle,DecodedDataStrings,'window',12,12,'black','true') 31.*如果不需要设置显示到区域框中间的位置，而是显示到窗体的上方或其他位置，那么不需要上面那段for 语句，只需这段信息显示的语句即可显示到窗体相应位置。 32.if(|DecodedDataStrings|>0) 33.disp_continue_message(WindowHandle,'black','true')
机器视觉技术及其应用概述 姓名: 班级：机械0904班学号： 摘要：近年来，机器视觉已经发展成为光电子的一个应用分支，广泛应用于微 电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。机器视觉在中国的蓬勃发展，使从事机器视觉的公司和人员大量涌现。首先概述了机器视觉技术的基本原理并分析了机器视觉系统的构建；接着论述了机器视觉技术的当前主要应用领域与情况；最后分析了现阶段机器视觉技术存在的问题。 关键词：器视觉；技术；应用 机器视觉系统组成及其工作原理 机器视觉即用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统的工作流程大致为：被摄取目标——经图像摄取装臵——图像信号——经图像处理系统——数字信号——经抽取目标特征——判断结果并控制设备。该流程的实现需相应的硬件作为基础，典型的工业机器视觉系统构成有照明、镜头、相机、图像采集卡、视觉处理器等。下面将对机器视觉系统组成和工作原理进一步具体说明。 机器视觉系统组成 从原理上机器视觉系统主要由三部分组成：图像的采集、图像的处理和分析、输出或显示。—个典型的机器视觉系统应该包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块，如图1所示。 从中我们可以看出机器视觉是一项综合技术。其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。只有这些技术的相互协调应用才能构成一个完整的机器视觉应用系统。机器视觉应用系统的关键技术主要体现在光源照明、光学镜头、摄像机(CCD)、图像采集卡、图像信号处理以及执行机构等。以下分别就各方面展开论述。
虽然这些文档一般来说公司都是有模板的，但我写这些文档以来基本上是每写一次就把目录结构给改一次，应该说这是因为自己对这些文档的理解开始加深，慢慢的越来越明白这些文档的作用和其中需要阐述的东西，觉得这三份文档主要阐述了一个系统的设计和实现过程，从系统分解为层次、层次内的模块以及相互的接口、模块分解为对象以及对象的接口、实现这些对象接口的方法。这次又整了一份，^_^，欢迎大家指正。 XXX架构设计说明书 (架构设计重点在于将系统分层并产生层次内的模块、阐明模块之间的关系) 一. 概述 描述本文的参考依据、资料以及大概内容。 二. 目的 描述本文编写的目的。 三. 架构设计 阐明进行架构设计的总体原则，如对问题域的分析方法。 3.1. 架构分析 对场景以及问题域进行分析，构成系统的架构级设计，阐明对于系统的分层思想。 3.2. 设计思想 阐明进行架构设计的思想，可参考一些架构设计的模式，需结合当前系统的实际情况而定。 3.3. 架构体系 根据架构分析和设计思想产生系统的架构图，并对架构图进行描述，说明分层的原因、层次的职责，并根据架构图绘制系统的物理部署图，描述系统的部署体系。 3.4. 模块划分 根据架构图进行模块的划分并阐明模块划分的理由，绘制模块物理图以及模块依赖图。 3.4.1. 模块描述 根据模块物理图描述各模块的职责，并声明其对其他模块的接口要求。。 3.4.2. 模块接口设计
对模块接口进行设计，并提供一定的伪代码。 XXX概要设计说明书 (概要设计重点在于将模块分解为对象并阐明对象之间的关系) 一. 概述 描述本文的参考依据、资料以及大概内容。 二. 目的 描述本文的编写目的。 三. 模块概要设计 引用架构设计说明书中的模块图，并阐述对于模块进行设计的大致思路。 3.1. 设计思想 阐明概要设计的思想，概要设计的思想通常是涉及设计模式的。 3.2. 模块A 3.2.1. 概要设计 根据该模块的职责对模块进行概要设计(分解模块为对象、描述对象的职责以及声明对象之间的接口)，绘制模块的对象图、对象间的依赖图以及模块主要功能的序列图，分别加以描述并相应的描述模块异常的处理方法。 3.2.2. 模块接口实现 阐明对于架构设计中定义的模块接口的实现的设计。 XXX详细设计说明书 (详细设计重点在于对模块进行实现，将模块的对象分解为属性和方法，并阐述如何实现) 一. 概述
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作者：PanHongliang 仅供个人学习 基于HALCON的机器视觉系统的研究与实现 摘要 近年来，机器视觉系统以其高效率、高可靠、低成本的特点在国外取得了广泛的应用。机器视觉系统适用于众多领域，例如工业自动化、医药业、制造业、农业等，弥补了人类视觉的很多不足。本文采用德国MVTec公司的专业机器视觉软件HALCON来开发机器视觉系统，提出了相关机器视觉实现方法，
并且在机器视觉实验平台上完成了一个弹簧片检测任务。 目前关注较多的是机器视觉系统的硬件部分，而机器视觉软件部分关注较少，一个先进的机器视觉系统除了具有高性能的硬件外，还需要有高性能的软件，虽然说许多常见的开发软件例如Mircosoft的Visual Studio、NI的LabWindows\CVI等等都可以开发机器视觉系统，但是开发周期比较长，针对性较弱，程序的复杂程度较高。而采用HALCON作为机器视觉和图像处理核心软件，不仅大大缩短了开发周期，降低了开发难度，而且可以参考HALCON 提供的众多机器视觉和图像处理例程来针对具体的任务做具体开发。 文章的第一章研究了机器视觉系统的组成、应用现状和发展，并且对机器视觉软件HALCON做了概述。第二章根据相关要求，选择合适的硬件单元，设计和搭建了VS-ZM1200机器视觉实验平台。第三章研究了机器视觉中常用的一些图像处理技术，重点讨论了在弹簧片检测任务中所采用的图像处理技术和算法，如图像的增强，分割，边缘检测等。第四章研究了机器视觉软件，重点研究了HALCON，并且对在Visual C++开发环境下如何使用HALCON编写的程序做了讨论。第五章介绍了在VS-ZM1200机器视觉实验平台上，使用HALCON和Visual C++开发的一套弹簧片检测系统，该系统完成关于弹簧片的尺寸参数测量和外观参数判别的任务。 第一章：绪论 1.1机器视觉概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,为了克服自身能力、能量的局限性,发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。这类机器,我们通常称为智能机器,它能模拟人类的功能,能感知外部世界并有效地解决人所希望解决的问题。人类感知外部世界主要是通过视觉、触觉、听觉和嗅觉等感觉器官,而视觉,是人类最重要的感觉功能。视,就是看。觉,就是感觉、感知。通过看来感知外部世界丰富多采的信息。“百闻不如一见”,这句话生动地说明了视觉对获得客观世界信息的重要性。据统计,人所感知的外界信息有80%以上是由视觉得到的[1],通过视觉,我们可以感受到物体的位置,亮度以及物体之间的相互关系等。因此,对于智能机器来说,赋予机器人类的视觉功能对发展智能机器是极其重要的,由此形成了 一门新的学科———机器视觉。 机器视觉，就是用机器（通常是数字计算机）代替人眼来做测量及判断，对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程。美国制造工程师协会（SME Society of Manufacturing Engineers）机器视觉分会和美国机器人工业协会（RIA Robotic Industries Association）的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为：“机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置”。具体来讲，是指通过镜头将被测目标转化为图像信号，投射至影像接受器件（一般为 CCD 元件）上再通过数字计算机进行分析处理。CCD是英文（Charge Coupling Device）的缩写，其中文含义为电荷耦合组件。当不同强度的光线照射在CCD表面，CCD