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文檔簡介
工業(yè)視覺系統(tǒng)編程及基礎應用PROJECT項目090810111213項目8外圍設備通訊與交互項目9鋰電池檢測項目10鋰電池測量項目11鋰電池識別項目12鋰電池引導抓取項目13前沿技術基礎應用TASK任務1、鋰電池定位任務一、圖像模板匹配工具二、圖像定位工具三、鋰電池定位工業(yè)領域常用的通訊方式有哪些?課前回顧1、圖像模板匹配工具的作用訓練模板結(jié)果圖像:獲取坐標等相關信息CogPMAlignTool(簡寫為PMAlign)
提供了一個圖形用戶界面,該界面先訓練一個模板/模型,然后讓工具在連續(xù)的輸入圖像中匹配到它,可以搜索到單個或多個,并獲取一組或多組坐標等相關信息。圖像模板邊緣特征PMAlign是基于邊緣特征的建立模板的,在模板匹配中更加快速和準確。而不是基于像素柵格建立模板的,基于像素柵格的算法在一些旋轉(zhuǎn)和尺寸變化的情況有時達不到有效的精度。一、圖像模板匹配工具2、添加方式和界面展示默認輸入:8位灰度圖像默認輸出:索引0(匹配分數(shù)最高的結(jié)果)的2D位置信息和分數(shù)圖像緩沖區(qū):Current.InputImage:當前輸入圖像Current.TrainImage:當前訓練模板圖像LastRun.InputImage:匹配結(jié)果圖像工具欄控制按鈕一、圖像模板匹配工具3、工具欄參數(shù)切換電子模式運行工具浮動工具顯示窗口打開工具配置掩模器保存工具配置工具另存為建模器重置工具浮動結(jié)果窗口啟用/禁用工具提示顯示查看幫助本地圖像顯示窗口一、圖像模板匹配工具4、訓練參數(shù)算法(Algorithm)PMAlign算法有PatMax、PatQuick、PatMax與PatQuick、PatFlex、PatFlex-高靈敏度、透視PatMax。默認是PatMax與PatQuick。PatMax:精度高,達到1/40像素。PatQuick:速度快,但是精度不高。PatMax與PatQuick:兼具二者特點。PatFlex:特別柔性,但精度較差。PatFlex-高靈敏度:適用于對比度很低或者視頻噪音或圖像變形嚴重的圖像。透視PatMax:適用于透視變形的圖像。一、圖像模板匹配工具4、訓練參數(shù)模式(Pattern)顯示利用圖像或形狀模型集合創(chuàng)建的已訓練模板。這由TrainImage內(nèi)以藍色邊框高亮顯示的訓練區(qū)域指定。PMAlign模式加載模式(LoadPattern):打開擴展名為.vpp的VisionPro固有文件,其包含已訓練模板。保存模式(SavePattern):將當前已訓練的模板保存到擴展名為.vpp的VisionPro固有文件中。一、圖像模板匹配工具4、訓練參數(shù)訓練模式(TrainMode)選擇是否應根據(jù)訓練圖像的像素內(nèi)容或根據(jù)用戶使用建模器創(chuàng)建和修改的形狀模型來訓練PMAlign模板。默認是“圖像”模式。PMAlign訓練模式一、圖像模板匹配工具4、訓練參數(shù)忽略極性(IgnorePolarity)邊界點的極性表明該邊界是否可以被描述為由亮到暗或由暗到亮。如果啟用,將忽略模板的極性。如果禁用,則只能找到極性與已訓練模板匹配的模板。如果使用由形狀模型創(chuàng)建的已訓練模板并且其中有模型具有未定義的極性,則必須允許工具忽略極性。PMAlign極性訓練模式極性相同極性不相同參考方向:亮→暗→亮→暗→亮→暗→亮一、圖像模板匹配工具4、訓練參數(shù)抓取訓練圖像(GrabTrainImage)將InputImage緩沖區(qū)中的圖像復制到TrainImage緩沖區(qū)。此按鈕只在Current.InputImage中有圖像時才會啟用。如果利用“帶圖像/轉(zhuǎn)換的形狀模型”創(chuàng)建已訓練模板,此按鈕也不會啟用。PMAlign未抓取訓練圖像①②PMAlign已抓取訓練圖像一、圖像模板匹配工具4、訓練參數(shù)訓練(Train)按照TrainImage中的訓練區(qū)域或當前形狀模型集合的具體說明訓練所需模板。如果工具已經(jīng)有已訓練模板,將取消訓練然后重新訓練。模板訓練成功后,控件底部的文本將顯示“已訓練(Trained)”。PMAlign未訓練PMAlign已訓練①②一、圖像模板匹配工具“圖形”選項卡下勾選“顯示粗糙”和“顯示精細”,放大訓練模板圖像可以看到提取的特征。粗糙:黃色細線勾勒大致特征,所占像素個數(shù)為“特征粒度限制”中的“粗糙”值。精細:綠色細線勾勒特征,所占像素個數(shù)為“特征粒度限制”中的“精細”值。4、訓練參數(shù)特征粒度限制點擊右上角切換為展開更多參數(shù),特征粒度單位為像素(Pixel)。默認勾選“自動選擇”。一、圖像模板匹配工具5、訓練區(qū)域與原點區(qū)域模式(RegionMode)定義區(qū)域的限定框。默認為“像素配對限定框調(diào)整掩?!保褂谩敖F鳌苯⒌男螤钣柧毑恢С执四J?,應選擇“像素配對限定框”。PMAlign區(qū)域模式像素配對限定框(PixelAlignedBoundingBox):將已定義區(qū)域包圍在矩形內(nèi)。這表示包含位于已定義區(qū)域之外但位于限定矩形之內(nèi)的圖像部分。像素配對限定框調(diào)整掩模(PixelAlignedBoundingBoxAdjustMask):將已定義區(qū)域包圍在矩形內(nèi),但會遮蓋區(qū)域以外、外圍矩形以內(nèi)的圖像部分,因此已定義區(qū)域更靠近用戶指定的區(qū)域。一、圖像模板匹配工具5、訓練區(qū)域與原點區(qū)域形狀(RegionShape)選擇輸入?yún)^(qū)域的形狀。選擇“無-使用整個圖像”(None=Useentireimage)表示此工具使用整個輸入圖像。PMAlign區(qū)域形狀CogCircle:圓形CogEllipse:橢圓CogPolygon:多邊形CogRectangle:矩形CogRectangleAffine:仿射矩形(默認)
CogCircularAnnulusSection:圓環(huán)
CogEllipticalAnnulusSection:橢圓環(huán)無-使用整個圖像(None=Useentireimage):表示此工具使用整個輸入圖像一、圖像模板匹配工具5、訓練區(qū)域與原點所選空間名稱(SelectedSpaceName)解釋訓練區(qū)域的坐標空間。利用“帶圖像/轉(zhuǎn)換的形狀模型”進行訓練時,訓練區(qū)域的所選空間名稱將被忽略。PMAlign所選空間名稱使用輸入圖像空間(.):此工具輸入圖像所在空間坐標系使用像素空間(#):原圖像自身左上角為中心點XY的坐標系,圖片大小變化則坐標值發(fā)生變化使用根空間(@):整個圖片空間的左上角為中心點XY的坐標系,不隨圖像大小變化而變化一、圖像模板匹配工具5、訓練區(qū)域與原點選擇模式(SelectMode)解釋當區(qū)域形狀為矩形(CogRectangle)或仿射矩形(CogRectangleAffine)時可用。選擇用于定義矩形的參數(shù)集。若選擇仿射矩形,旋轉(zhuǎn)角度和傾斜角度可用度數(shù)或弧度指定,但輸出值都為弧度值。選擇模式中的各點位置PMAlign選擇模式一、圖像模板匹配工具5、訓練區(qū)域與原點訓練原點(TrainOrigin)需將訓練區(qū)域的原點置于訓練區(qū)域的中心。在定位搜索場景中模型的實例時,模型原點可以辨別要向用戶報告的點,要維持最高的精確度,原點必須放置圖案區(qū)域的中心。點擊【中心原點】則訓練原點自動跳至訓練區(qū)域中心。原點PMAlign訓練原點原點原點最精確不精確一、圖像模板匹配工具6、運行參數(shù)查找概數(shù)(ApproximateNumberToFind)將指定要查找的結(jié)果數(shù)。有時候匹配到的數(shù)量會和所設定的值有差距,主要因為搜尋的特征相似度接近。此值需要設置大于等于圖片中的實際數(shù)量。一、圖像模板匹配工具6、運行參數(shù)接受閾值(AcceptThreshold)是一個0到1.0之間的分值,PatMax根據(jù)此閾值來判定匹配到的特征是否有效。若“結(jié)果”選項卡下的分數(shù)大于此值,則會被匹配到。提高接受閾值將減少運行時間。01.0接受閾值X匹配失敗匹配成功此處分數(shù)大于接受閾值,可被匹配到。一、圖像模板匹配工具6、運行參數(shù)計分時考慮雜斑(ScoreUsingClutter)若勾選,匹配圖像時會考慮無關特征或雜亂特征,即雜斑對結(jié)果分數(shù)的影響,導致結(jié)果分數(shù)較低;不勾選將不考慮無關特征或雜亂特征,提高了結(jié)果的分數(shù)但易找到和模板相似度不高的圖像。訓練模式考慮雜斑結(jié)果分數(shù):0.98忽略雜斑結(jié)果分數(shù):0.98考慮雜斑結(jié)果分數(shù):0.92忽略雜斑結(jié)果分數(shù):0.98一、圖像模板匹配工具6、運行參數(shù)角度(ZoneAngle)指定PMAlign執(zhí)行模板搜索時允許的旋轉(zhuǎn)角度。用戶可指定PMAlign結(jié)果必須完全等于標稱值,此標稱值為模板的角度,也可單擊【】箭頭切換至【
】來指定結(jié)果值的范圍。縮放(ZoneScale)指定PMAlign執(zhí)行模板搜索時使用的縮放值。用戶可指定搜索結(jié)果必須完全等于標稱值,此標稱值為模板的大小,也可指定結(jié)果值的范圍。一、圖像模板匹配工具7、搜索區(qū)域搜索區(qū)域用于限制模板搜索的InputImage緩沖區(qū)區(qū)域。此搜索區(qū)域以藍色邊框顯示在Current.InputImage中,用戶可以圖形形式定義此緩沖區(qū)中的搜索區(qū)域。只在規(guī)定區(qū)域內(nèi)搜索一、圖像模板匹配工具7、搜索區(qū)域特征閾值(FeaturesThreshold)指定已訓練模板中,可位于搜索區(qū)域以外,且不干擾結(jié)果得分的特征的百分比。例如,默認值0表示已訓練模板的所有特征都需要位于搜索區(qū)域內(nèi);值0.1則表示已訓練模板的最多10%部分可位于搜索區(qū)域以外且不會影響最終分數(shù)。若希望允許已訓練模板中特征的某些部分存在于搜索區(qū)域以外,并且不會影響提供給此搜索區(qū)域仍包含特征的整體分數(shù),可使用此功能。一、圖像模板匹配工具8、圖形圖形根據(jù)實際需要,用于選擇在圖像緩沖區(qū)中顯示的對應圖形。藍色為默認勾選紅色為用戶選擇勾選“診斷”下的“顯示匹配特征”,運行工具,可以在“LastRun.InputImage”中查看當前輸入圖像和模板的特征匹配度。紅色:匹配度較差。黃色:匹配度一般。綠色:匹配度良好。一、圖像模板匹配工具9、結(jié)果用于顯示匹配到的圖像的坐標等相應信息。一、圖像模板匹配工具TASK任務1、鋰電池定位任務一、圖像模板匹配工具二、圖像定位工具三、鋰電池定位+圖像空間坐標系OFixture空間坐標系+圖像空間坐標系Fixture空間坐標系OOO建立Fixture空間坐標系Fixture空間坐標系隨工件轉(zhuǎn)動作用1新建固定的坐標空間附加到圖像上,并提供更新后的圖像作為輸出,供其他視覺算法工具調(diào)用。作用2往坐標空間樹中添加了一個定位坐標系,用戶需要設定定位坐標系的名稱。1、作用二、圖像定位工具在程序流程中,若只存在一個CogFixtureTool,則不需要打開工具內(nèi)部進行設置;若需要使用多個該工具,則需要更改定位空間的名稱,其他參數(shù)無需設置。2、添加方式和界面展示CogFixtureTool常配合CogPMAlignTool使用,2維坐標空間來源于CogPMAlignTool的輸出,可以建立固定在PMAlign匹配結(jié)果上的坐標系。二、圖像定位工具TASK任務1、鋰電池定位任務一、圖像模板匹配工具二、圖像定位工具三、鋰電池定位1、新建解決方案三、鋰電池定位雙擊桌面【
】圖標,在彈出界面新建“空白”解決方案2、保存解決方案三、鋰電池定位進入設計模式界面后可點擊【
】將該解決方案保存,并命名為“項目10-鋰電池檢測-XXX”3、添加信號和取像,并配置三、鋰電池定位添加“內(nèi)部觸發(fā)”和“取像”工具,并相互鏈接雙擊打開“取像”工具:源:文件夾文件夾:本地鋰電池圖片所在文件夾輸出格式:ICogImage點擊“取像”工具上方【
】按鈕,運行工具并加載圖像4、添加ToolBlock三、鋰電池定位添加“ToolBlock”工具并進行鏈接,右擊該工具,點擊【運行】5、ToolBlock輸入圖像三、鋰電池定位雙擊打開“ToolBlock”工具:1.點擊右側(cè)【
】自動添加輸入“Input1”;2.下拉選擇“取像”工具的“Image”6、ToolBlock預覽圖像三、鋰電池定位此時,左側(cè)工具欄中[Inputs]下自動添加輸入“Input1”,將鼠標放于其上可看到外側(cè)的圖像已被成功加載7、添加CogImageConvertTool三、鋰電池定位點擊“ToolBlock”中的【
】,打開“ImageProcessing”,添加“CogImageConvertTool”,并鏈接輸入圖像“Input1”8、添加CogPMAlignTool三、鋰電池定位添加“CogPMAlignTool”:1.在“CogImageConvertTool”之后,添加“CogPMAlignTool”并鏈接轉(zhuǎn)換后的圖像2.點擊【
】運行“ToolBlock”工具,所有算法運行,圖像被加載到右側(cè)圖像緩沖區(qū)中。算法成功運行,則其右上角會顯示“
”綠色圓圈;否則顯示“
”紅色方框9、配置CogPMAlignTool-抓取訓練圖像三、鋰電池定位“CogPMAlignTool1”配置:1.右側(cè)圖像緩沖區(qū)方下拉切換到“Current.TrainImages”界面,在“訓練參數(shù)”選項卡下,點擊【抓取訓練圖像】,此時可以看到外部圖像被抓入此界面,同時左上角出現(xiàn)淺藍色方框10、配置CogPMAlignTool-框選訓練圖像三、鋰電池定位2.選中方框,框選鋰電池整體,
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