VisionPro找线工具的使用

本文介绍了VisionPro软件中找线工具的三种方法:对比度、位置和PositionNeg。对比度适用于色差明显的线条定位;位置工具则通过指定距离来精确选取目标线;PositionNeg在卡尺框内抓取符合条件的第一根线。

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VisionPro找线工具的使用

VisionPro对应Vmax加密狗,其图像处理功能强大 ,现在就找线工具的三种工具的使用介绍下。它们分别是:对比度、位置、PositionNeg。

一、对比度

对比度指所照线条两侧颜色的色差值。VisionPro能处理的图片格式是bmp格式的8位深度图片,图片色值就是0-255,那么两种颜色的差值范围就是0-255(默认大减小)。那么每根线所对应的色差值就是线的特有属性,依次就能找到线所在的位置。在8位深度bmp格式文件里白色对应255,黑色对应0。如果由白到黑或者由黑到白,色差值都是255。而“对比度”的工作原理是沿搜索方向查找第一根色差值大于等于设定值的线。如图一。

图一:模板

图一是找线的模板,设定的条件是搜索方向由下向上且由白到黑。由图可以看出,色差值由下往上是逐渐增加的。默认情况下X0的值是255,X1和的值是0,勾选X0>,我们只需要改变X0就能选择要找的线。例如当X0设为1时,就是找色差大于1的线,所有线条都满足条件,但是系统默认第一条。如果我将X0设为100,前几条的色差值就小于100,系统就抓到第三条。X0设为255,自然就会抓到最上面的一条。下面两幅图(图二、图三)是将X0值设为1和255的识别结果。

图二、X0设为1

图三、X0设为255

如果改变搜索方向,那么第一条线的色差值就是255,这样不管你将X0设成何值,他都会只找第一条线。下面两幅图是反

<think>好的,用户现在想了解VisionPro线工具中的卡尺积分使用方法错误解决。首先,我需要回忆之前提供的关于VisionPro线工具的信息,比如搜索方向、颜色设置以及位置工具使用。用户提到的引用[1][2]中提到了卡尺与黑线重合、搜索方向由下往上,以及图形接口的处理,这些可能需要结合起来。 首先,卡尺积分可能是指卡尺工具线过程中如何积分或处理图像数据来识别边缘。用户可能需要知道如何正确设置卡尺参数,比如卡尺的宽度、步长、阈值等,或者遇到积分不准确时的解决方法。常见的问题可能包括卡尺未正确对齐、参数设置不当导致无法检测到线,或者颜色转换错误。 接下来,我需要按照用户的要求,结构清晰地分步骤说明使用方法,可能包括参数设置步骤、调试技巧,然后针对常见错误给出解决方案。同时,要确保回答真实可靠,参考之前提到的引用内容,例如搜索方向颜色设置的影响,以及图形接口的调整可能带来的帮助。 还需要注意用户可能遇到的问题,比如卡尺位置偏差、积分结果不稳定,或者工具无法线的情况。解决方法可能涉及调整搜索区域、优化图像预处理,或者检查颜色极性设置是否正确。此外,用户可能需要了解如何通过调试工具查看积分结果,比如边缘响应曲线,来进一步诊断问题。 最后,生成的相关问题需要围绕卡尺积分的参数优化、调试工具使用、与其他工具的配合,以及性能优化等方面,帮助用户深入理解并解决可能遇到的复杂情况。</think>### VisionPro线工具卡尺积分应用指南 #### 一、卡尺积分核心原理 卡尺积分通过沿搜索方向逐像素采样计算梯度变化,其数学表达式为: $$ G(x) = \sum_{y=y_0}^{y_n} I(x,y) \cdot w(y) $$ 其中$w(y)$为高斯加权函数,$I(x,y)$为像素灰度值[^1]。当梯度值超过预设阈值时触发边缘识别。 #### 二、标准操作流程 1. **区域设定**: ```csharp CogRectangleAffine searchArea = new CogRectangleAffine(); searchArea.SetOriginLengthsRotationSkew(0,0,100,50,0,0); ``` 建议保持卡尺宽度$W$与目标线宽比为$3:1$(例如20像素线宽对应60像素卡尺宽度) 2. **参数配置矩阵**: | 参数项 | 推荐值域 | 单位 | 作用域 | |-------------|-------------|-------|---------------| | EdgeThreshold | 30-80 | gray | 梯度阈值 | | SamplingStep | 0.5-1.5 | pixel | 采样密度 | | SmoothWidth | 3-5 | pixel | 高斯平滑系数 | 3. **极性匹配**: 当使用黑→白过渡时,需设置`CogFindLineTool.Edge0Polarity = CogEdgePolarityConstants.DarkToLight` #### 三、典型故障排查(附解决方案) 1. **ERR_EDGE_NOT_FOUND(0x80123456)** - ✅ 检查项:图像直方图分布是否在$[50,200]$有效区间 - ✅ 调整方案:`CogImageConvertTool`增加对比度拉伸 ```python # 伪代码示例 stretch_filter.set_range(30, 220) ``` 2. **多边缘误判** - 使用双阈值滤波: $$ T_{high} = 2T_{low} + 15 $$ - 在`AdvancedParameters`中启用`EdgeFiltering=True` 3. **位置漂移** 通过响应曲线分析工具观察边缘波形,理想波形应满足: $$ \frac{\Delta G_{max}}{\Delta G_{mean}} > 2.5 $$ #### 四、调试增强技巧 1. 在`CogFindLineResults`中调用`GetEdgeProfile()`获取原始数据 2. 使用`CogIPOneImageGraphic`叠加显示梯度曲线 3. 对于高反光表面,启用`CogPMAlignTool`进行区域归一化预处理
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