機器視覺技術與應用-課件 第4章 機器視覺識別應用

機器視覺技術與應用德創(chuàng)，讓機器視覺更簡單CHAPTER章01緒論03020405數字圖像采集與保存數字圖像處理與應用機器視覺識別應用機器視覺檢測應用Section節(jié)4.1工業(yè)TCP通訊與交互4.2鋰電池定位4.3結果顯示4.4鋰電池條碼識別4.5鋰電池字符識別4.1TCP通訊與測試TASK任務二、網絡調試助手三、TCP通訊測試一、TCP通訊常用的數字圖像處理方法有哪些？分別舉例。課前回顧一、TCP通訊1、TCP通訊含義TCP通訊是一種可靠、穩(wěn)定的數據傳輸方式，在應用時需要建立服務器和客戶端之間的網絡關系即Client-Server（C/S）一、TCP通訊一個服務器可以同時和多個客戶端建立通訊連接客戶端負責完成與用戶的交互任務，接受用戶的請求，并通過網絡關系向服務器提出請求服務器負責數據的管理，當接受到客戶端的請求時，將數據提交給客戶端2、TCP通訊應用一、TCP通訊TCP通訊的主要應用場景：（1）大范圍內傳輸數據，如遠程監(jiān)控、云端數據存儲等；（2）高速且穩(wěn)定的傳輸文件、網絡數據等；（3）多設備之間的相互通訊3、TCP通訊工具V+平臺軟件中建立TCP通訊的工具界面如下一、TCP通訊3、TCP通訊工具一、TCP通訊數據接收

V+平臺軟件接收和發(fā)送數據的實時顯示數據發(fā)送

輸入需要發(fā)送的數據接受區(qū)設置數據接受的相關設置，包括顯示數據的自動換行和接收的時間、將接收的數據以十六進制顯示、清空和保存接收數據發(fā)送區(qū)設置數據發(fā)送的相關設置，包括發(fā)送完自動清空數據、以十六進制形式發(fā)送數據、循環(huán)發(fā)送數據、發(fā)送數據的時間間隔（ms）、清空發(fā)送的內容3、TCP通訊工具一、TCP通訊工業(yè)視覺系統(tǒng)在TCP通訊中可以作為客戶端或服務器在進行TCP通訊時保證客戶端和服務器IP地址在同一網段IP地址和端口號可根據實際通訊雙方進行配置在使用過程中需要先建立服務器二、網絡調試助手在V+平臺軟件中“網絡調試助手”是進行TCP通訊的最佳調試工具二、網絡調試助手在V+平臺軟件中“網絡調試助手”是進行TCP通訊的最佳調試工具二、網絡調試助手網絡設置

協(xié)議類型：UDP、TCP服務器和TCP客戶端。不同協(xié)議類型對應的設置內容略有不同本地主機地址：本機主機的IP地址本地主機端口：本地主機的端口號

遠程主機地址：服務端的IP地址和端口號接收區(qū)設置對接收區(qū)的數據顯示進行配置；保存或者清除已接受數據發(fā)送區(qū)設置對發(fā)送區(qū)的數據格式、發(fā)送方式等進行配置；清除發(fā)送內容網絡數據接收顯示調試助手接收到的數據發(fā)送數據編寫發(fā)送數據三、TCP通訊測試TCP通訊可以實現發(fā)送方和接收方同時并行地發(fā)送和接收數據，從而有效地減少數據傳輸的延遲和提高網絡吞吐量，其建立過程如下：三、TCP通訊測試1、通訊功能查找：打開項目2的解決方案，單擊菜單欄“設備管理”，選擇“通訊”2、建立服務器：

雙擊或拖拽①所示的“以太網”，將其添加至左側設備欄中

在②處對“以太網1”進行參數配置名稱：“以太網1”重連：每隔1500ms重連一次模式：服務器IP：127.0.0.1端口號：3000單擊③處的“連接”TCP通訊可以實現發(fā)送方和接收方同時并行地發(fā)送和接收數據，從而有效地減少數據傳輸的延遲和提高網絡吞吐量，其建立過程如下：三、TCP通訊測試單擊④處的【菜單】，選擇⑤“工具”，選擇⑥所示“NetAssist”，即彈出“網絡調試助手”工具3、添加一個客戶端TCP通訊可以實現發(fā)送方和接收方同時并行地發(fā)送和接收數據，從而有效地減少數據傳輸的延遲和提高網絡吞吐量，其建立過程如下：三、TCP通訊測試4、連接客戶端1.網絡設置：協(xié)議類型：TCPClient遠程主機地址：和步驟1保持一致，即127.0.0.1:3000本地主機地址：下拉選擇本地主機地址2.單擊⑦處的【連接】注：圖中處于已連接狀態(tài)TCP通訊可以實現發(fā)送方和接收方同時并行地發(fā)送和接收數據，從而有效地減少數據傳輸的延遲和提高網絡吞吐量，其建立過程如下：三、TCP通訊測試5、通訊測試方法一：在V+平臺軟件“通訊”界面的⑧處進行數據發(fā)送，在“網絡調試助手”的“網絡數據接收”查看通訊結果方法二：在“網絡調試助手”的⑨處發(fā)送數據，在V+平臺軟件“通訊”界面的“數據接收”查看通訊結果TCP通訊可以實現發(fā)送方和接收方同時并行地發(fā)送和接收數據，從而有效地減少數據傳輸的延遲和提高網絡吞吐量，對于保證數據傳輸的可靠性、正確性和有序性等方面具有重要意義三、TCP通訊測試結果展示總結TCP通訊測試了解TCP通訊的作用及應用場景，掌握TCP通訊工具的使用方法。網絡調試助手了解網絡調試助手的作用，掌握其使用過程中的配置方法。TCP通訊測試

掌握V+平臺軟件上TCP通訊的建立流程?？偨Y對工業(yè)視覺行業(yè)而言，控制系統(tǒng)和視覺系統(tǒng)之間的數據交互是生產過程中的關鍵環(huán)節(jié)，通過選擇合適的通訊方式，能夠實現數據傳輸和設備控制，視覺系統(tǒng)輸出的數據是監(jiān)測產品質量的重要依據，同時也是智能化產線進行物料跟蹤、產品歷史記錄維護以及其它生產管理的基礎，而控制系統(tǒng)的輸出數據是視覺傳感器有序工作的“領導者”，二者之間相輔相成，提高生產效率、保障產品質量和穩(wěn)定性，為自動化生產帶來更多的便利和效益。本項目著重介紹基于V+平臺軟件的TCP通訊，實現數據的輸入和輸出，與周邊設備進行數據交互。TASK任務4.2鋰電池定位一、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？課前回顧一、圖像模板匹配工具1、圖像模板匹配工具的作用訓練模板結果圖像：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（匹配分數最高的結果）的2D位置信息和分數圖像緩沖區(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、訓練參數訓練模式（TrainMode）選擇是否應根據訓練圖像的像素內容或根據用戶使用建模器創(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，所占像素個數為“特征粒度限制”中的“精細”值。4、訓練參數特征粒度限制點擊右上角切換為展開更多參數，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“像素配對限定框調整掩?！?，但使用“建模器”建立的形狀訓練不支持此模式，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。這表示包含位于已定義區(qū)域之外但位于限定矩形之內的圖像部分。像素配對限定框調整掩模（PixelAlignedBoundingBoxAdjustMask）：將已定義區(qū)域包圍在矩形內，但會遮蓋區(qū)域以外、外圍矩形以內的圖像部分，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）選擇輸入區(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集。若選擇仿射矩形，旋轉角度和傾斜角度可用度數或弧度指定，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、運行參數查找概數（ApproximateNumberToFind）將指定要查找的結果數。有時候匹配到的數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量。一、圖像模板匹配工具6、運行參數接受閾值（AcceptThreshold）是一個0到1.0之間的分值，PatMax根據此閾值來判定匹配到的特征是否有效。若“結果”選項卡下的分數大于此值，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，即雜斑對結果分數的影響，導致結果分數較低；不勾選將不考慮無關特征或雜亂特征，提高了結果的分數但易找到和模板相似度不高的圖像。訓練模式考慮雜斑結果分數：0.98忽略雜斑結果分數：0.98考慮雜斑結果分數：0.92忽略雜斑結果分數：0.98一、圖像模板匹配工具6、運行參數角度（ZoneAngle）指定PMAlign執(zhí)行模板搜索時允許的旋轉角度。用戶可指定PMAlign結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【

】來指定結果值的范圍?？s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；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。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，可使用此功能。一、圖像模板匹配工具8、圖形圖形根據實際需要，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、圖像模板匹配工具二、圖像定位工具+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匹配結果上的坐標系。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【

】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.右側圖像緩沖區(qū)方下拉切換到“Current.TrainImages”界面，在“訓練參數”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，此區(qū)域為特征匹配區(qū)域3.選擇“訓練區(qū)域與原點”選項卡，點擊【中心原點】11、配置CogPMAlignTool-運行參數三、鋰電池定位4.選擇“運行參數”選項卡，點擊“角度”的【

】，將其切換為【

】，上下限分別設置為“-180deg”和“180deg”12、配置CogPMAlignTool-訓練三、鋰電池定位5.回到“訓練參數”選項卡，點擊【訓練】，再點擊左上角【

】運行算法，完成全部配置此時左下角提示“已訓練”，同時頁面下方顯示綠色圓圈13、添加CogFixtureTool三、鋰電池定位添加“CogFixtureTool”：1.在“Calibration&Fixturing”分類下選擇“CogFixtureTool”，添加到左側并相互鏈接2.點擊“ToolBlock”工具上方【

】運行按鈕，運行所有算法注：此處只需要一個“CogFixtureTool”，無需配置14、添加Cog結果圖像三、鋰電池定位添加“Cognex”工具包中的“Cog結果圖像”工具并進行鏈接15、配置Cog結果圖像三、鋰電池定位“Cog結果圖像”工具分別添加：工具：ToolBlock；圖像：CogImageConvertTool1.InputImage工具：ToolBlock；圖像：CogImageConvertTool1.OutputImageTASK任務4.3結果顯示一、結果圖像工具二、圖像信息顯示一、結果圖像工具一、結果圖像工具V+平臺軟件中與結果圖像相關的工具有兩種：Cog結果圖像和圖像（Cognex）Cog結果圖像工具該工具在方案圖中，其作用是為了將“ToolBlock”處理后的圖像效果集成在一幅圖像上顯示圖像（Cognex）該工具是在HMI界面中，用于可視化呈現結果圖像一、結果圖像工具Cog結果圖像工具的屬性界面如下：結果圖像創(chuàng)建的兩種方式：從工具創(chuàng)建Record：即選擇前置“ToolBlock”工具處理后的圖像直接合并Record：匯總多個“Cog結果圖像”工具的輸出圖像Cog結果圖像工具工具：選擇輸出結果圖像的ToolBlock圖像：選擇圖像處理效果所在的圖像緩沖區(qū)①為結果圖像預覽窗口一、結果圖像工具圖像（Cognex）工具的屬性界面如下：該控件可實現在HMI界面顯示圖像處理效果的功能，具體屬性說明如下：內容：單擊①處，在②處下拉選擇需要顯示的圖像，拷貝圖像：默認勾選，即圖像顯示通過拷貝的方式實現圖像切換：可選自動或手動，通常保持默認的自動模式圖像（Cognex）二、圖像信息顯示二、圖像信息顯示ToolBlock工具塊處理后的信息顯示在圖像上可以實時看到產品結果數據方便用戶及時調整和優(yōu)化生產過程1.打開“項目4-HMI界面設計-XXX”解決方案2.雙擊打開“004_ToolBlock”3.單擊【導入】4.選擇“項目5-TB帶腳本.vpp”，單擊【打開】方法一：導入含顯示腳本的ToolBlock程序二、圖像信息顯示ToolBlock工具塊處理后的信息顯示在圖像上可以實時看到產品結果數據方便用戶及時調整和優(yōu)化生產過程在彈出的“確認”窗口中，單擊【是】方法一：導入含顯示腳本的ToolBlock程序二、圖像信息顯示ToolBlock工具塊處理后的信息顯示在圖像上可以實時看到產品結果數據方便用戶及時調整和優(yōu)化生產過程方法一：導入含顯示腳本的ToolBlock程序單擊“ToolBlock”上①處的運行按鈕，查看運行效果注：單擊運行“ToolBlock”的前提條件保證“取像”工具已運行二、圖像信息顯示ToolBlock工具塊處理后的信息顯示在圖像上可以實時看到產品結果數據方便用戶及時調整和優(yōu)化生產過程方法二：利用CogCreateGraphicLabelTool添加標簽工具：1.在“ToolBlock”中單擊①，打開②文件夾，雙擊“CogCreateGraphicLabelTool”將其添加到③處2.將Inputs的“Input1”拖拽給“CogCreateGraphicLabelTool”的“InputImage”3.將“CogHistogramTool1”的“Result.StandardDeviation”拖拽給“CogCreateGraphicLabelTool”的“InputDouble”二、圖像信息顯示ToolBlock工具塊處理后的信息顯示在圖像上可以實時看到產品結果數據方便用戶及時調整和優(yōu)化生產過程方法二：利用CogCreateGraphicLabelTool雙擊打開標簽工具，“內容”配置：選擇器：Formatted（格式化），表達方式為“{}”文本：灰度標準差：{D:F3}，F3表示小數點后3位顏色：下拉選擇字體顏色二、圖像信息顯示ToolBlock工具塊處理后的信息顯示在圖像上可以實時看到產品結果數據方便用戶及時調整和優(yōu)化生產過程方法二：利用CogCreateGraphicLabelTool1.“放置”設置：X/Y：以像素為單位的坐標值2.運行查看效果二、圖像信息顯示ToolBlock工具塊處理后的信息顯示在圖像上可以實時看到產品結果數據方便用戶及時調整和優(yōu)化生產過程結果展示TASK任務4.4鋰電池條碼識別一、圖像條碼知識及其識別工具二、鋰電池條碼識別圖像模板匹配和定位工具的作用是什么？課前回顧一、圖像條碼知識及其識別工具1、條碼基礎知識條碼條碼是利用光電掃描閱讀設備來實現數據輸入計算機的一種代碼。它是由一組按一定編碼規(guī)則排列的條、空符號，隱含一定的字符、數字及符號信息，用于表示物品的名稱、產地、價格、種類等。“條”是指對光線反射率較低的部分?！翱铡敝笇馍渎瘦^高的部分，這些條和空組成的數據表達一定的信息，通常每一種物品，其編碼是唯一的。一、圖像條碼識別工具1、條碼基礎知識一維條碼

一維條碼是由縱向黑條和白條組成，黑白相間、而且條紋的粗細也不同，通常條紋下還會有英文字母或阿拉伯數字，其組成如下左圖所示。常見的一維條碼類型如下右圖所示。一維條碼的組成結構一、圖像條碼識別工具一維條碼常見類型1、條碼基礎知識二維條碼

二維條碼通常為方形結構，不單由橫向和縱向的條形碼組成，碼區(qū)內還會有多邊形的圖案，同樣二維碼的紋理也是黑白相間，粗細不同，二維碼是點陣形式，常見的二維碼類型如圖所示。一、圖像條碼識別工具二維條碼常見類型1、條碼基礎知識常用二維條碼結構

其中，工業(yè)應用和生活中最常用的二維條碼是“DataMatrix”和“QRCode”，其組成結構如下圖所示。一、圖像條碼識別工具QRCode組成結構DataMatrix組成結構2、CogIDTool的作用CogIDTool

在V+平臺軟件中，使用CogIDTool來進行讀碼，其可用于定位和解碼1D和2D符號。CogIDTool可識別15種不同的符號，包括Code39，Code128，UPC/EAN和DataMatrix等。一、圖像條碼識別工具CogIDTool默認界面3、CogIDTool添加方式CogIDTool添加方式

CogIDTool默認輸入為灰度圖像，默認輸出找到的當前符號系統(tǒng)的條碼數量，以及排在第一位的解碼字符串，如圖所示。一、圖像條碼識別工具4、CogIDTool相關參數CogIDTool設置（Settings）選項卡界面使用“設置”選項卡可選擇工具將使用哪種符號系統(tǒng)來解碼條碼符號，并設置其他運行時參數。為了獲得最佳性能，請僅啟用應用程序需要解碼的符號系統(tǒng)，如圖所示。一、圖像條碼識別工具解碼的字符串代碼頁：指定應使用哪個字符集來構造已解碼的符號字符串。代碼頁由國際標準化組織（ISO）建立允許相同符號：設置是否應解碼同一圖像內的相同符號，不勾選則存在相同符號時僅解碼一個查找數量：設置定位和解碼的最大條碼數量處理方式：選擇用于定位和解碼條碼的處理模式符號：包含15種符號系統(tǒng)4、CogIDTool相關參數CogIDTool設置（Settings）選項卡界面其中，選擇不同符號系統(tǒng)時，可以進行不同設置，以勾選展示的QRCode為例。一、圖像條碼識別工具訓練：點擊后僅支持搜索同等大小的同種符號，優(yōu)點是解碼速度加快靈活的網格尺寸：覆蓋任何經過訓練的網格大小忽略極性：覆蓋任何經過訓練的極性設置QR模型：設置QR碼的模型類型，一般為默認4、CogIDTool相關參數CogIDTool結果（Results）選項卡界面使用“結果”選項卡可查看有關找到并解碼的每個符號的結果參數，如圖所示。一、圖像條碼識別工具Symbology：符號，符號系統(tǒng)類型DecodedString：解碼字符串，解碼后的數據作為統(tǒng)一碼字符串CenterX/Y：中心X/Y，在輸入圖像的選定空間中，找到的符號的幾何中心的（x，y）坐標Angle：角度，符號的幾何中心的角度方向，單位是弧度PPM：PerPixelModules的縮寫，條碼中每個模塊所占的像素大小二、鋰電池條碼識別1、新建解決方案，添加信號和取像二、鋰電池條碼識別新建“空白”解決方案，保存并命名為“項目12-鋰電池識別-XXX”添加“內部觸發(fā)”和“取像”工具，并相互鏈接2、配置“取像”工具二、鋰電池條碼識別雙擊打開“取像”工具：源：文件夾文件：本地文件夾中的鋰電池圖片輸出格式：ICogImage運行該工具，成功加載圖像3、添加ToolBlock，轉換圖像格式二、鋰電池條碼識別添加“ToolBlock”工具并相互鏈接，運行該工具雙擊打開“ToolBlock”工具：1.添加輸入圖像“Input1”2.添加CogImageConvertTool，并鏈接輸入圖像“Input1”3.運行工具，加載圖像4、添加CogIDTool二、鋰電池條碼識別點擊【

】，打開“ID&Verification”，添加“CogIDTool”，并鏈接圖像轉換后的灰度圖像5、設置ID系統(tǒng)，運行并輸出識別結果二、鋰電池條碼識別CogIDTool設置：1.打開“Settings”選項卡，在“Symbologies”內勾選“QRCode”2.運行該工具，并切換至“Results”選項卡，圖像緩沖區(qū)切換至“LatRun.InputImage”，可查看當前讀碼結果將CogIDTool輸出的DecodeString添加至“[Outputs]”，并重命名為“IDString”6、添加“結果圖像”并配置二、鋰電池條碼識別添加“Cog結果圖像”并進行鏈接配置“Cog結果圖像”：工具：ToolBlock圖像：CogImageConvertTool1.OutputImage運行工具，可以查看處理后的圖像效果TASK任務4.5鋰電池字符識別一、圖像字符識別工具二、邏輯運算工具三、鋰電池字符識別圖像識別條碼主要識別一維碼和二維碼，一維碼常見類型有哪些？二維碼常見類型有哪些？V+的CogIDTool工具對哪種二維碼的識別更具優(yōu)勢？課前回顧一、圖像字符識別工具1、CogOCRMaxTool添加方式一、圖像字符識別工具CogOCRMaxTool添加方式

CogOCRMaxTool默認輸入為灰度圖像，默認輸出為當前字符串狀態(tài)和讀取的字符串結果，如圖所示。2、CogOCRMaxTool的作用CogOCRMaxTool

CogOCRMaxTool提供了圖形用戶界面，可以使用其讀取8位灰度圖像，16位灰度圖像或范圍圖像中的單行字符串，圖像緩沖區(qū)的字符讀取框結構如圖所示。一、圖像字符識別工具字符讀取方向2、CogOCRMaxTool的作用支持識別字體類型

該工具支持進行識別的字體類型和不支持識別的字體類型如圖所示。一、圖像字符識別工具支持識別字符類型不支持識別字符類型3、CogOCRMaxTool相關參數CogOCRMaxTool調整（Tune）選項卡界面使用調整選項卡構建OCRMax字體，并使用該工具支持的自動調整功能來自動確定最佳的分割參數，以識別連續(xù)圖像中的連續(xù)字符，如圖所示。一、圖像字符識別工具添加和調整：將當前感興趣區(qū)域的字符區(qū)域添加到此選項卡中，然后根據當前圖像的特征設置分割參數，建議使用5到15張圖像來自動調整分割參數自動分段：使用“預期文本”中的字符作為參數對感興趣的區(qū)域執(zhí)行分割運行時提?。涸试S該工具每次運行時都對感興趣區(qū)域執(zhí)行細分提取線：允許工具檢查感興趣的區(qū)域，并嘗試使用當前的分割參數集將區(qū)域分割為正確的字符符號預期文字：輸入包含當前圖像感興趣區(qū)域的字符串調整數據：顯示當前用于分段參數自動調整的所有調整記錄3、CogOCRMaxTool相關參數CogOCRMaxTool區(qū)段（Segment）選項卡界面使用區(qū)段選項卡可以手動選擇最佳參數，將字符與背景、字符與字符之間彼此分開。建議使用“調整”選項卡中支持的自動調整功能，或使用“字體”選項卡手動提取字符，并允許該工具自動確定細分設置，右上角下拉展開詳細參數后如下圖所示。一、圖像字符識別工具字符最小/大寬度：字符標記矩形的最小/大允許寬度，以像素為單位字符最小/大高度：字符標記矩形的最小/大允許高度，以像素為單位最小/大字符間空隙：兩個字符之間可能出現的最小/大間隙大?。ㄒ韵袼貫閱挝唬┳址魏喜⒛Ｊ剑河糜诖_定在是否將兩個片段合并為一個字符的模式RequireOverlap模式：“最小/最大字符間空隙”為不可編輯狀態(tài)SpecifyMinIntercharacter模式：“最小字符間空隙”可編輯，“最大字符間空隙”不可編輯SpecifyGaps模式：“最小/最大字符間空隙”均為可編輯狀態(tài)CogOCRMaxTool區(qū)段選項卡界面3、CogOCRMaxTool相關參數一、圖像字符識別工具CogOCRMaxTool字體（Font）選項卡界面使用“字體”選項卡可以構建OCR字體，其界面如下圖所示。在將字符添加到字符庫之前，必須正確分割示例圖像中的字符。使用“區(qū)段”選項卡確定正確的細分參數，如圖12.17所示，這些字符已正確分割，可以添加到字符庫中。執(zhí)行以下步驟，將分段圖像中的字符添加到字符庫中：1)單擊【提取字符】；2)在提取的字符下方的文本行中輸入每個字符的名稱；3)單擊“添加所選項”或“添加所有”以將字符添加到OCR字體。3、CogOCRMaxTool相關參數CogOCRMaxTool運行參數選項卡界面使用運行參數選項卡可以設置對應結果的運行參數，如下圖所示。一、圖像字符識別工具接受閾值：為當前每個字符生成匹配分數，范圍0~1，大于等于該值可被識別出字符，否則將識別不出字符置信度閾值：為當前每個字符生成置信度分數，未達到該值將返回混淆的字符識別結果，即相似字符，默認情況下為0，即無法生成混淆結果未知字符標記：一個字符串，將用于標識此工具生成的結果字符串中的未知字符代碼X/Y縮放過濾器：是否使用X/Y方向比例過濾CogOCRMaxTool運行參數選項卡界面一、圖像字符識別工具字符：在此位置分類的字符狀態(tài)：當前分割字符的狀態(tài)Read：則此位置的字符已成功分類Confused：該工具已識別出其得分超過可接受閾值的字符，但另一個字符的得分也足夠接近，以至于最接近的匹配項與下一個最接近的匹配項之間的得分小于置信度閾值的設置Failed：訓練后的字體中沒有字符返回高于接受閾值的分數分數：在0到1之間的一個分數，表示圖像中的字符與受訓字體中最接近的字符的匹配程度置信度：得分結果與混淆字符得分