Sherlock_机器视觉应用软件（PDF79页）

1Sherlock机器视觉应用软件2Sherlock是什么？功能齐全，性能优越，配置简便，多视野的视觉分析软件Sherlock是一先进的机器视觉软件，极易配置操作，适用于各种各样自动化检测应用。其基于Windows，点击式，可快速试验及开发的图形式环境平台提供部署了丰富的经实践证明的图像工具和处理功能。3通过鼠标点击，即可配置，无需传统编程丰富的高性能机器视觉处理操作和算法全面的图形式用户界面，开发实施迅速接口灵活，允许算子接口定制OPC兼容接口允许数据与其它应用分享广泛的调试和帮助支持Sherlock是什么？4Sherlock是什么？多应用工具箱：各种面性和线性感兴趣区域广泛的预处理器先进的定位/模式寻找精确的测量工具实用的标定，纠正线性/非线性畸变强大的分析工具：Blob分析，边缘计数等。准确的彩色对映/分类可靠的读码器，OCR/一维码/二维码方便的脚本编辑工具易用的算法定制灵活的I/O接口，PLC和VB前端用户接口5Sherlock界面介绍主菜单栏主工具栏打开和关闭各种图形窗口（程序窗口，监视窗口等）控制并执行图像窗口所显示的内容控制Sherlock应用程序的外观及通讯设置控制图像窗口的版面分布创建一个新的程序粘贴/复制程序模块单步/连续运行程序停止/中断、调试程序控制Sherlock应用程序的外观及通讯设置保存或另存当前的程序6Sherlock界面介绍添加ROIs检测区域显示选项设置对话窗放大，还原，缩小图像开始/停止图象窗口中的相机采集图像，不进行处理功能装载、保存图像文件Sherlock图像窗口7Sherlock界面介绍当你在图像窗口中进行了算法与预处理的添加、设置后，与之相关的详细处理过程及各种结果参数都将会在程序窗口中显示出来。每一个算法的输入或输出都会通过程序窗口显示出来。在Sherlock中总共有五种类型的变量：Number(N),Boolean(B),String(S),Point(P),Line(L).每种类型的变量都有相应的数组变量：N[]、B[]、S[]、P[]、L[]8Sherlock界面介绍程序单元的排列设置：当你在向程序窗口中添加程序时，由于逻辑上的要求你可能要重新布置各模块单元的位置.你只需通过拖拉的方式便能实现程序单元位置的调整。要将ROILineA移动到RectA的上方,首先选中它,然后按住鼠标左键不放……拖拉它至RectA的顶部……然后释放鼠标左键9Sherlock界面介绍通过通用指令你可以控制程序的执行。在Program图形工具栏都可以选择这些指令。调用子程序设置程序执行的逻辑判断条件在某一条件下重复执行指令添加设置子程序从某一执行语句跳变到程序任意位置指令窗口10Sherlock界面介绍变量窗口快捷工具栏：用于向程序中添加各种类型的变量以便保存检测数据变量窗口用于在程序运行时候，显示程序中各种类型的输入/输出参数变量值。参数变量的值都要随着程序的运行进行实时的更新变量窗口11Sherlock界面介绍TheMonitor监视窗口显示程序运行信息,例如警告，错误，以及执行时间。如要打开监视窗口,选择主菜单栏ViewViewMonitor。清除显示信息开启/关闭信息保存显示信息为文档设置显示信息内容监视窗口12Sherlock界面介绍通过IO:ReporterPrint指令我们可以将程序中的检测数据输出到报表窗口中以便查看。当你定制需要打印的字符串内容时,需要在变量名两边加上个[]号，以指明变量值将会被打印到报表窗口中。你不能够打印已知读数，只能打印变量值。IO:ReporterClear指令用于清除报表窗口。清除报表内容将报表内容生成文档报表窗口13Sherlock主要功能介绍1.Landmark位置标定2.Calibration刻度校准3.Search区域搜索4.ColorProcessing颜色处理14Sherlock位置标定介绍目前一个标准的机器视觉应用都要求能够分析出一组图像中相同的特征。但是由于运动控制和图象采集设备本身,或者待检工件自身的因素，致使每幅所拍摄的图像不可能完全静止不动。所以当物体发生了偏移或旋转时，在对感兴趣区域进行像素统计的时候就不可能得到准确的分析数据.解决这个问题的唯一方法就是为ROI进行坐标位置的自我标定。15Sherlock位置标定介绍在图中我们使用了一个矩形ROI结合配置Barcode1D算法，用于测量图书封面所印刷的条形码。16Sherlock位置标定介绍当图像向右发生移动时，矩形ROI所检测的图像内容发生变化，这时矩形ROI便不能够正确的识别出图书封面上的条形码。17Sherlock位置标定介绍在图书封面条码商标左边的边界可以通过一个线形ROI配置FirstEdge算法，并将边缘强度参数设置为100来实现探测。18Sherlock位置标定介绍在图像窗口的Options对话窗Alignment页面下进行校正设置(Alignmentscheme)的创建。点击Createalignment按钮创建一个alignmentscheme。默认情况下,alignmentschemes被命名为alignmentA,alignmentB,etc.图中的alignmentscheme我们更名为alignLeftEdge.将通过FirstEdge算法探测到的点从Pointreadings窗口中拖移到alignLeftEdge下方；这个便完成了一个标定点。19Sherlock位置标定介绍校准设置完成后，必须把它应用到需要标定的ROI上，以便ROI移动到正确的图像位置实现像素的分析。要将校准设置应用到ROI,首先打开Edit窗口并点击属性栏。在Alignment下拉菜单中显示有程序中所有的校准设置点，选择正确的校准设置点。20Sherlock位置标定介绍现在如果图书发生水平移动,t线形ROI’s通过FirstEdge算法探测到条码商标左边界点并计算出从原始位置到新位置发生了多少偏移.执行Barcode1D算法的矩形ROI将会根据标定点自动调整位置。图中虚线表示出了矩形ROI的原始位置。21如果目标物体发生了旋转,要实现标定则需要设置两个标定alignmentscheme。在商标的左下和右上角,各包括了‘0’和‘90000’,我们用两个矩形ROIs培训其图样，配置Search–LineBased算法。Sherlock位置标定介绍22Sherlock位置标定介绍将两个算法探测的点作为标定点，添加它们到alignRotate中去。23通过为矩形条码检测ROI设置alignRotate标定点后。如果图书发生旋转，条码检测ROI也会根据两个标定点来实现自我位置的调整。Sherlock位置标定介绍24Sherlock尺寸校准Calibration在我们使用机器视觉进行检测时候，相机所拍摄的图像都是以像素作为单位，如果要获得实际的物理尺寸单位则需要经过Calibration刻度校准来实现像素单位到物理单位的转换。Sherlock7中可以通过以下两种方式来实现。方法1:利用点坐标使用IO公式:Calibration:CalibrateUsingPoints方法2:转换测量值使用IO公式:Calibration:CalibrateUsingTransformationValues我们主要介绍通过第一种方法来实现单位的转换。25以测量PDA屏幕的宽度为例,用两条线形ROIs配置FirstEdge算法,将探测到的两点坐标输入到几何算法:PtToPtDist中。测量出的屏幕尺寸宽度如图所示为311.58像素。Calibration26Calibration定义四个点在右边的图像窗口中，在四个圆上使用四个放射形ROIs配置FirstEdge算法作为校准目标。在这幅图中，相邻圆心之间水平和垂直的距离都是1英尺。实现转化第一步：27Calibration将每个放射形ROI探测到的一组边缘点作为几何公式:PtsToBestCircle的输入。通过指令计算出相应圆环的中心点坐标。28Calibration将通过几何公式PtsToBestCircle求出的四个圆心坐标作为IO:Calibration:CalibrateUsingPoints公式的输入数据。左上圆心坐标：(0.00,0.00)右上圆心坐标：(4.00,0.00)左下圆心坐标：(0.00,3.00)右下圆心坐标：(4.00.3.00)左上圆心到右上圆心相隔四个间距单位，上下圆心相隔三个间距单位。在实际应用中左上圆心坐标或许是(2.125,7.500)，则其它的圆心坐标就要作到相应的调整。29Calibration创建和设置校准对象可以在任何图想窗口的Options对话窗Calibration面板上创建一个空的校准对象。点击Add按钮创建一个空白的校准对象30Calibration在IO公式CalibrateUsingPoints中,鼠标左键双击HDLEmpty弹出输入选择对话窗。选择(CalibrationA)作为输入转换。31Calibration校准对象的应用打开图像窗口的Options对话窗中的Calibration面板,在下拉菜单中选择校准对象CalibrationA。32现在在经过校准的图象窗口中再来测量屏幕两点之间的距离,它们将返回真实的物理尺寸。这个PDA的屏幕宽度是2.59英寸。Calibration33Sherlock区域搜索算法SearchSherlock7中的搜索算法主要有3种，分别是：Search–CorrelationSearch–GeometricSearch–Line机器视觉最普通的应用便是搜索某一特征区域,例如,检验目标(电阻,螺钉,商标,药片)是否在正确位置上–或者判断某特征的位置离预期位置有多少距离。以上三种Search算法都使用相同的用法：1.首先在一幅图像中培训特征区域。2.制定搜索参数和搜索区域。3.在新的图像中搜索特征区域,如果找到则返回它的坐标位置以及匹配分数。34Search-Correlation算法Search–Correlation算法是通过一个ROI绘制特征图像里面所有像素的亮度分布图，然后通过灰度值之间的相关性在搜索区域内找到最佳匹配的图形。特征图像内部像素亮度变化差异越大，搜索便更为容易。35Search-Correlation算法当你在ROI的算法选择列表中选择了该算法后，特征图像便会被自动的学习。扩大同一个ROI的面积以次来定义搜索区域。当执行搜索时,寻找到的特征位置以及匹配分数都会被反馈出来，见下图所示：36Search-Correlation算法这是一幅与特征图像相比有缺陷的图像，所以搜索分析后得出的分数明显低于标准值。37Search-Correlation算法当搜索图像焦距模糊或亮度发生变化时，该算法仍能稳定工作。（尽管在稳定的环境中,不会发生大幅度的变化）38Search-Geometric算法TheSearch–Geometric算法学习ROI内部明显的边缘，然后在搜索区域内找到与之最匹配的图像。ROI内最为明显的边缘被识别和培训。并以这些边缘作为特征，非边缘的像素不与理采。39Search-Geometric算法你可以通过修改参数对话窗中的数据来控制算法公式的执行。这里我们将默认的最小contourlength从20修改为100后，特征图像将会被重新培训(executionmode=train).轮廓低于20的像素部分将会被去除。40Search-Geometric算法扩大同一个ROI的面积以次来定义搜索区域。当执行搜索时,寻找到的特征位置以及匹配分数都会被反馈出来。41Search–Geometric算法能够查找到发生任何角度旋转的特征。旋转偏移了多少角度将以弧度的值反馈出来。Search-Geometric算法Search–Geometric算法可以在搜索区域中寻找到多个相似的特征图样，并且反馈数组中将包含从最佳到最差匹配图样的坐标位置及匹配分数。42Search-Line算法Search–Line算法学习ROI内明显变化的边缘轮廓,然后