向野行客的博客

本文演示了工业视觉中应对目标大小不一致的可缩放形状模板匹配方法。通过阈值分割与连通域筛选自动提取模板区域，创建支持平移、旋转、缩放的create_scaled_shape_model，利用find_scaled_shape_model获取多参数匹配结果。手动构建仿射矩阵（平移+旋转+缩放），对模板轮廓进行变换并可视化匹配效果，强调rigid矩阵不支持缩放，必须使用分步仿射变换实现精确匹配。

本文基于Halcon实现模板匹配与计量模型联合测量：通过圆角矩形模板定位工件，自动跟随两个圆及一条直线的测量区域；利用计量模型拟合圆心、半径与直线，计算两圆心距及圆心到直线距离；结合XLD绘制辅助线并解决缩放后图形消失问题。流程包括模板创建、仿射变换、多图循环检测、结果校验与清空模型，确保高精度、鲁棒性测量。

基于 Halcon 两级刚体变换，Shape 模板匹配实现 ROI 跟随目标，图像居中旋转矫正，完成 PCB 竖直字符 U203 的 OCR 识别，分析图像越界等工程坑点。