用Labview调用Halcon进行机器视觉编程

LabVIEW与机器人视觉导航实现机器人路径规划和避障机器人技术在现代工业、军事和服务领域中扮演着越来越重要的角色。

其中，机器人的自主导航是实现其自主性和应用广泛性的核心技术之一。

而在自主导航中，机器人的路径规划和避障是非常关键的环节。

本文将介绍如何使用LabVIEW与机器人视觉导航来实现机器人的路径规划和避障。

一、LabVIEW在机器人视觉导航中的应用LabVIEW是一种图形化编程环境，能够帮助工程师和科学家快速开发控制、测量和监测系统。

LabVIEW具有强大的数据获取、数据处理和人机交互功能，适用于各种领域的应用。

在机器人视觉导航中，LabVIEW可以与机器人的传感器和执行器进行无缝集成，从而实现机器人的路径规划和避障。

二、机器人路径规划机器人路径规划是指确定机器人从起始位置到目标位置的最佳路径。

在LabVIEW中，可以使用地图信息和传感器数据来进行路径规划。

首先，通过机器人的传感器获取周围环境的信息，包括障碍物位置和地形状况。

然后，使用LabVIEW中的图像处理函数对传感器数据进行处理，提取出有效的地图信息。

接着，可以使用LabVIEW中的路径规划算法，如A*算法或Dijkstra算法，根据地图信息和目标位置，计算出最佳路径。

最后，将计算出的路径信息发送给机器人的执行器，控制机器人按照路径进行移动。

三、机器人避障机器人避障是指在路径规划过程中避开障碍物，确保机器人安全到达目标位置。

在LabVIEW中，可以通过视觉导航的方式实现机器人的避障功能。

首先，使用机器人的摄像头获取实时视频流。

然后，使用LabVIEW中的图像处理和计算机视觉函数对视频流进行处理，检测出障碍物的位置和大小。

接着，可以使用LabVIEW中的路径规划算法，如虚拟力算法或轮廓跟踪算法，根据障碍物的位置和大小，在路径规划过程中添加相应的避障策略。

最后，将修正后的路径信息发送给机器人的执行器，使机器人绕过障碍物，安全到达目标位置。

使用LabVIEW进行像处理和模式识别使用LabVIEW进行图像处理和模式识别LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）是一款用于数据采集、数据处理和实验控制的集成开发环境（IDE）。

它是由美国国家仪器公司（National Instruments）开发和发行的，可帮助工程师和科学家以图形化的方式进行编程和设计。

图像处理和模式识别是现代计算机视觉和人工智能领域中的重要任务。

LabVIEW提供了丰富的图像处理和模式识别功能，使得开发人员可以在这一领域实现高效而精确的算法和应用程序。

以下将介绍LabVIEW在图像处理和模式识别中的应用。

一、图像处理1. 图像采集与显示LabVIEW可以与各种类型的图像采集设备（例如相机、摄像头）进行无缝集成。

通过使用相关的硬件接口和驱动程序，LabVIEW可以获取实时图像，并将其显示在屏幕上。

借助于LabVIEW丰富的图形化界面，用户可以自定义图像显示的参数和样式，以便更好地观察和分析图像。

2. 图像增强与滤波LabVIEW提供了多种图像增强和滤波算法，如直方图均衡化、平滑滤波、锐化滤波等。

用户可以根据实际需求选择适当的算法，并通过图形交互界面调整相关参数。

LabVIEW还支持自定义滤波器的设计和应用，使得用户可以根据特定应用的要求进行图像处理。

3. 特征提取与边缘检测在图像处理中，特征提取和边缘检测是常用的技术。

LabVIEW提供了多种特征提取和边缘检测的函数模块，如Sobel算子、Canny算法等。

用户可以通过简单的拖拽和连接方式，构建自己的图像处理流程，并实时观察结果。

同时，LabVIEW还支持对提取的特征进行二值化、二次处理等操作，以便更好地满足不同的应用需求。

二、模式识别1. 模式匹配与分类模式匹配和分类是模式识别的核心内容。

LabVIEW提供了强大的模式匹配和分类算法库，如支持向量机、神经网络等。

机器视觉系统需要的信息包含在采集到的数字图像中，以像素的形式存在。

要实现准确测量和控制，需要使用真实世界的坐标系和测量单位，即要得到像素与真实世界坐标系的映射关系，才能进行后续处理。

· 透视畸变（perspective distortion ）：相机未能垂直于被测目标安装· 径向畸变（radial lens distortion）：相机所使用的镜头特性并不都与其光心处的特征一致· 切向畸变（tangential distortion ）：图像传感器未能与镜头光面平行安装·非线性畸变（nonlinear distortion ）：检测目标表面位非线性平面，存在起伏· 渐晕（vignetting ）：光源不能提供均匀光照· 采集图像灰度分布不均：传感器有杂质或者目标表面非均匀机器视觉系统的校准多基于对各种畸变或相机进行建模完成，不同校准方法效果因使用场合而异。

可以使用误差映射表和误差统计对选用的校准方法进行定量评价。

畸变模型通过综合上述多种畸变方式，可获得图像处理前后的坐标关系。

畸变径向分量：畸变切向分量：在上述公式中：包含了5个畸变参数：k1、k2、k3、p1、p2 对于一个给定的镜头成像系统，这5个畸变参数怎么获得？这就涉及到“相机标定”，即需要根据一系列已知的若干对原成像点与畸变成像点的坐标值，带入以上公式来解出。

图像校准机器视觉系统的校准是为了找出图像中像素点与真实世界坐标系映射关系的过程，这一过程通常在空间域进行。

简易系统校准法（simple calibration ）：也称点-距校准法（point-distance calibration ）。

直接根据小孔成像模型计算出图像像素大小或像素间距在工作面上对应的实际距离，这是一种不考虑任何畸变近乎理想的方法，适用于畸变较小的场合。

使用IMAQ Set Simple Calibration2来快速建立点距校准的映射关系。

LabVIEW中的机器人视觉导航技术随着机器人技术的迅速发展，机器人视觉导航技术变得越来越重要。

LabVIEW作为一种强大的图形化编程环境，为机器人视觉导航提供了便捷和灵活的解决方案。

在本文中，我们将介绍LabVIEW中的机器人视觉导航技术以及其应用。

第一节：LabVIEW介绍及其适用性LabVIEW是一款基于图形化编程的软件开发环境，由美国国家仪器公司开发。

它通过使用图形化编程语言G语言，使得开发人员可以通过拖拽和连接图标来构建程序，而无需编写传统的代码。

LabVIEW具有易于学习和使用的特点，使得它成为了机器人视觉导航的理想选择。

第二节：LabVIEW中的机器人视觉导航功能在LabVIEW中，机器人视觉导航功能可以通过多种方式实现。

以下是几种常见的技术：1.图像处理和分析：LabVIEW提供了强大的图像处理和分析功能，可以对机器人获取到的图像进行处理和分析，从而提取出有用的信息。

比如，可以使用图像边缘检测算法来检测环境中的障碍物。

2.目标识别和跟踪：LabVIEW中的机器视觉库提供了丰富的目标识别和跟踪算法，可以帮助机器人准确地识别和跟踪目标物体。

通过这些算法，机器人可以实现自主导航和目标追踪的功能。

3.三维重建：LabVIEW还可以利用多个摄像头来进行三维重建，从而帮助机器人更加准确地感知环境。

通过重建出的三维模型，机器人可以了解环境的几何结构并做出相应的决策。

第三节：LabVIEW机器人视觉导航的应用LabVIEW中的机器人视觉导航技术在多个领域有着广泛的应用。

以下是几个应用案例：1.智能仓储机器人：利用LabVIEW中的机器人视觉导航技术，可以帮助仓储机器人在仓库中进行自主导航和货物的识别与取放。

通过视觉导航技术，机器人可以高效地完成仓库内的各种任务。

2.无人驾驶车辆：LabVIEW中的机器人视觉导航技术也可以应用于无人驾驶车辆中。

通过利用车载摄像头获取道路信息并进行图像处理和分析，无人驾驶车辆可以实现智能导航和交通规则遵守。

利用LabVIEW进行机器人视觉导航和路径规划机器人视觉导航和路径规划在现代机器人技术中扮演着重要的角色。

利用图像处理和计算机视觉技术，结合LabVIEW编程平台，可以实现机器人的自主导航和路径规划。

本文将介绍利用LabVIEW进行机器人视觉导航和路径规划的基本原理和实现方法。

一、机器人视觉导航的原理机器人视觉导航是指机器人利用摄像头或激光雷达等传感器获取周围环境的视觉信息，然后根据这些信息进行环境感知和地图构建，最终实现自主导航的能力。

LabVIEW是一款图形化编程软件，可以利用其强大的图像处理功能和丰富的视觉函数库来进行机器人视觉导航的开发。

1. 图像采集与处理首先，利用LabVIEW中的图像采集模块，可以将机器人摄像头获取到的图像数据进行实时的采集和预处理。

LabVIEW提供了各种图像处理函数，如平滑、滤波、边缘检测等，可以对图像进行处理和增强，以提高后续的图像处理效果。

2. 特征提取与目标识别接下来，利用LabVIEW中的图像特征提取算法，可以从预处理后的图像中提取出目标物体的特征信息，如颜色、形状、纹理等。

然后，通过比较提取到的特征与事先建立的目标库进行匹配，可以实现对目标物体的识别和定位。

3. 环境感知与地图构建在识别出机器人周围的目标物体后，利用机器人的运动传感器和里程计等信息，可以获取机器人的当前位置和姿态。

通过不断地获取周围环境的目标物体信息，可以构建出机器人所在环境的地图，以实现对环境的感知和认知。

二、机器人路径规划的原理机器人路径规划是指根据机器人当前位置和目标位置，通过算法计算出机器人的最优路径，以实现自主导航的能力。

LabVIEW提供了多种路线规划算法和路径搜索算法，可以实现机器人路径规划的开发。

1. 地图加载与建模首先，将之前构建的环境地图加载到LabVIEW中，并进行三维建模和地图分割。

LabVIEW提供了强大的三维建模和可视化功能，可以对地图进行可视化展示，并实现对地图的编辑和更新。

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’)threshold (Catalog, Dark, 0, 110)dev_set_colored (6)connection (Dark, ConnectedRegions) fi l l_u p(ConnectedRegions, RegionFillUp) select_shape(RegionFillUp, StampCandidates, ’area’,’and’, 10000, 200000)select_shape (StampCandidates,Stamps, ’compactness’, ’and’, 1, 1.5)smallest_rectangle1 (Stamps, Row1, Column1, Row2, Column2)dev_display (Catalog)dev_set_draw (’margin’)dev_set_line_width (3)disp_rectangle1 (WindowID, Row1, Column1, Row2, Column2)由于一些为止的操作符合不熟悉的语法，这个程序咋看起来会很晦涩。

LabVIEW视觉设计教学导言LabVIEW是一种流行的图形化编程语言，广泛应用于自动化控制、数据采集与处理、实验仪器控制以及视觉检测等领域。

其中，LabVIEW视觉设计是一项强大而灵活的功能，可用于图像处理、机器视觉和计算机视觉任务。

本文将介绍LabVIEW视觉设计的基本原理和方法，以及一些实践中常见的技巧和注意事项。

一、LabVIEW视觉设计概述1.1 LabVIEW视觉设计的基本概念LabVIEW视觉设计是指使用LabVIEW软件进行图像处理和计算机视觉任务的过程。

与传统的编程语言不同，LabVIEW采用了图形化编程的方式，即通过拖拽和连接不同的图元来构建程序。

这种方式使得视觉设计变得更加直观和易于理解。

1.2 LabVIEW视觉设计的应用领域LabVIEW视觉设计可应用于多个领域，包括但不限于工业自动化、产品质量检测、医疗影像诊断、机器人导航和无人驾驶等。

其灵活性和可扩展性使得LabVIEW视觉设计成为了许多工程师和科研人员的首选工具。

二、LabVIEW视觉设计的基本原理2.1 图像采集和处理LabVIEW视觉设计的第一步是图像采集，它可以通过连接摄像头或导入图片等方式实现。

之后，用户可以使用各种图像处理函数，如滤波、边缘检测和图像分割等，对采集到的图像进行处理和分析。

LabVIEW中提供了丰富的图像处理函数库，用户可以根据自己的需求选择合适的函数进行操作。

2.2 特征提取和识别LabVIEW视觉设计中的另一个关键步骤是特征提取和识别。

通过使用特征提取算法，例如模板匹配、边缘检测和直方图分析等，可以将图像中的关键特征提取出来。

之后，用户可以使用分类器训练或模式匹配等方法，对这些特征进行识别和分类。

三、LabVIEW视觉设计的实践技巧3.1 图像预处理在进行图像处理之前，通常需要进行图像预处理。

图像预处理包括图像灰度化、去噪、增强和尺寸归一化等操作。

这些预处理操作可以提高后续处理的准确度和鲁棒性。

Using HALCON in Labview (.NET version) HALCON 和Labview用户通过HDevEngine/.NET接口或HALCON/.NET接口在Labview中使用HALCON。

这两个方法：1.直接使用HALCON/.NET，也就是在Labview中执行HALCON的.NET接口函数；2.通过HDevEngine/.NET接口，也就是在Labview中执行HDevelop程序和过程。

我们建议用户使用HDevEngine/.NET接口，因此在下面主要介绍如何使用这种方式。

在开始介绍如何在Labview中使用HALCON HDevEngine/.NET接口之前，首先看一下最低的系统需求：bview 8.6 或更高版本 framework 2.0或更高版本3.HALCON 9.0.x应用实例工程using__in_labview.lvproj中包含了使用HDevEngine/.NET的Labview Vis （Virtual Instruments）。

通过HDevEngine使用HALCON是最合适的策略，因为你可以在HDevelop开发环境中快速开发机器视觉部分。

HDevelop开发环境可以自动显示当前图像处理的结果，提供参数建议，方便进行调试。

在HDevelop开发环境中开发完成机器视觉算法部门后，可以将该部分集成到Labview应用程序中。

然后，您也可以将结果的显示和用户交互也从HDevelop程序中集成到VI中。

因此，您可以将精力放在定义HALCON和您的应用程序之间的接口上，这样以后您就可以在不改变VI的情况下，优化算法部分和显示部分。

这次提供的实例VIs和SubVIs的意图是作为您自己应用程序的第一步。

下面的列表主要介绍这些实例并指示您如何根据您的需要更改这些实例。

r e a d_2d_d a t a_c o d e.v i使用HDevEngine/.NET执行HDevelop过程来读取ECC200二维码。