visionpro液位检测

该代码示例展示了如何使用CognexVisionPro库中的工具块进行高级脚本编写,主要用于图像处理和测量。在GroupRun方法中,它遍历并执行工具块中的每个工具,特别是针对CogPMAlignTool和CogCaliperTool进行定制操作,用于计算距离并在图像上绘制图形标签显示结果。此外,脚本还初始化和管理图形标签以及在运行记录中添加图形。

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#region namespace imports
using System;
using System.Collections;
using System.Drawing;
using System.IO;
using System.Windows.Forms;
using Cognex.VisionPro;
using Cognex.VisionPro.ToolBlock;
using Cognex.VisionPro3D;
using Cognex.VisionPro.PMAlign;
using Cognex.VisionPro.CalibFix;
using Cognex.VisionPro.Caliper;
using Cognex.VisionPro.Dimensioning; //测量工具
using System.Collections.Generic;

#endregion

public class CogToolBlockAdvancedScript : CogToolBlockAdvancedScriptBase
{
  #region Private Member Variables
  private Cognex.VisionPro.ToolBlock.CogToolBlock mToolBlock;
  CogGraphicCollection gc = new CogGraphicCollection();
    
  CogGraphicLabel ResultLabel = new CogGraphicLabel();
     
  List<CogGraphicLabel> labels = new List<CogGraphicLabel>();
  
  #endregion

  /// <summary>
  /// Called when the parent tool is run.
  /// Add code here to customize or replace the normal run behavior.
  /// </summary>
  /// <param name="message">Sets the Message in the tool's RunStatus.</param>
  /// <param name="result">Sets the Result in the tool's RunStatus</param>
  /// <returns>True if the tool should run normally,
  ///          False if GroupRun customizes run behavior</returns>
  public override bool GroupRun(ref string message, ref CogToolResultConstants result)
  {
    // To let the execution stop in this script when a debugger is attached, uncomment the following lines.
    // #if DEBUG
    // if (System.Diagnostics.Debugger.IsAttached) System.Diagnostics.Debugger.Break();
    // #endif


    // Run each tool using the RunTool function
   
    foreach(ICogTool tool in mToolBlock.Tools)
    { 
      if( tool.Name != "CogCaliperTool2")
      {
         mToolBlock.RunTool(tool, ref message, ref result);  
      } 
    } /**/
     
      
    CogPMAlignTool pma = mToolBlock.Tools["CogPMAlignTool1"] as CogPMAlignTool;   
    CogCaliperTool c = mToolBlock.Tools["CogCaliperTool2"] as CogCaliperTool;
    gc.Clear(); 
    CogDistanceSegmentLineTool dis = mToolBlock.Tools["CogDistanceSegmentLineTool1"] as CogDistanceSegmentLineTool; 
    
    labels.Clear();
    
    foreach(CogPMAlignResult r  in  pma.Results)
    { 
      c.Region.CenterX  = r.GetPose().TranslationX ;
      c.Region.CenterY  = r.GetPose().TranslationY ; 
      mToolBlock.RunTool(c, ref message, ref result);  
        
      CogLineSegment  s = new  CogLineSegment(); 
      s.StartX = c.Results.Edges[0].PositionX;
      s.StartY=  c.Results.Edges[0].PositionY;
      s.EndX = c.Results.Edges[0].PositionX+20;
      s.EndY = c.Results.Edges[0].PositionY;
      s.Color = CogColorConstants.Red;
      s.LineWidthInScreenPixels = 5;
      gc.Add(s);  
      
      dis.Segment = s; 
      mToolBlock.RunTool(dis, ref message, ref result);  
      
      CogGraphicLabel label = new CogGraphicLabel();
      //label.SetXYText(s.StartX, s.StartY, dis.Distance.ToString("F4"));
      if(dis.Distance > 20)
      {
        label.SetXYText(s.StartX, s.StartY, "NG");
      }
      else
      {
        label.SetXYText(s.StartX, s.StartY, "OK"); 
      }
      labels.Add(label);
       
      
    }
       
    
    return false;
  }

  #region When the Current Run Record is Created
  /// <summary>
  /// Called when the current record may have changed and is being reconstructed
  /// </summary>
  /// <param name="currentRecord">
  /// The new currentRecord is available to be initialized or customized.</param>
  public override void ModifyCurrentRunRecord(Cognex.VisionPro.ICogRecord currentRecord)
  {
  }
  #endregion

  /// <summary>
  /// Called when the last run record may have changed and is being reconstructed
  /// </summary>
  /// <param name="lastRecord">
  /// The new last run record is available to be initialized or customized.</param>
  public override void ModifyLastRunRecord(Cognex.VisionPro.ICogRecord lastRecord)
  {
    foreach(ICogGraphic t in gc)
    {
      //mToolBlock.AddGraphicToRunRecord( t,lastRecord ,"CogPMAlignTool1.InputImage"  ,"");
      mToolBlock.AddGraphicToRunRecord( t,lastRecord ,"CogIPOneImageTool1.OutputImage"  ,""); 
      //ResultLabel.Color = Cognex.VisionPro.CogColorConstants.Blue;
      //mToolBlock.AddGraphicToRunRecord(ResultLabel, lastRecord, "CogIPOneImageTool1.OutputImage", "script"); 
    }
    
    foreach(CogGraphicLabel label in labels)
    { 
      mToolBlock.AddGraphicToRunRecord(label, lastRecord, "CogIPOneImageTool1.OutputImage", "");  
    }
    
    
  }
  #endregion

  #region When the Script is Initialized
  /// <summary>
  /// Perform any initialization required by your script here
  /// </summary>
  /// <param name="host">The host tool</param>
  public override void Initialize(Cognex.VisionPro.ToolGroup.CogToolGroup host)
  {
    // DO NOT REMOVE - Call the base class implementation first - DO NOT REMOVE
    base.Initialize(host);


    // Store a local copy of the script host
    this.mToolBlock = ((Cognex.VisionPro.ToolBlock.CogToolBlock)(host));
  }
  #endregion

}


<think>好的,我现在需要帮助用户了解或实现液位高度识别的技术方法。根据用户提供的引用内容,我需要整合现有的方法,分析它们的优缺点,并给出建议。首先,我应该回顾用户提到的两种主要方法:传统图像处理和基于深度学习的检测。同时,用户还提到了允许用户输入参数的方法和智能监测系统,以及模糊控制仿真设计,这些可能需要结合到回答中。 首先,用户提供的引用[1]详细介绍了两种水位识别方法。第一种是基于传统图像处理,如hough变换和Harris检测,结合形态学操作。这种方法在环境变化时效果不佳。第二种是深度学习方法,使用目标检测模型,但面对复杂场景如污痕或颜色变化时准确度下降。引用[2]提到允许用户输入标尺参数,结合计算机视觉计算高度。引用[3]描述了实时监测系统,引用[4]则是关于模糊控制的仿真。用户的问题是如何实现液位高度识别,所以需要综合这些信息。 我需要先整理现有的技术,分为传统图像处理和深度学习两大类,然后讨论各自的优缺点。接着,可能需要结合用户输入参数的方法,或者提到智能系统的实时监测。此外,是否需要考虑模糊控制或其他方法?可能引用[4]中的模糊控制可以用于液位控制系统,但用户的问题更偏向识别而非控制,所以可能只需简要提及。 接下来,用户可能想知道具体步骤或技术细节,比如预处理、特征提取、刻度线识别、水位线检测等。在传统方法中,预处理可能包括去噪、灰度均衡,然后使用边缘检测或形态学操作。深度学习部分则需要数据准备、模型训练和目标检测。同时,用户输入参数的方法需要几何计算,结合相机角度和标尺信息。 可能还需要讨论优化方向,比如多传感器融合、动态校准等,以提高鲁棒性。此外,用户可能关心实际应用中的挑战,如环境变化、标尺多样性,以及如何解决这些问题。例如,混合方法结合传统和深度学习,或者引入用户校准参数。 需要确保回答结构清晰,分点说明方法,并指出优缺点,最后给出建议。同时,根据用户提供的示例,回答中需要引用相关引用,如[^1][^2][^3]。可能的问题包括如何选择合适的方法,如何处理复杂环境,如何提高精度等。 总结,液位高度识别的技术方法可以分为传统图像处理和深度学习两类,结合用户输入参数进行几何计算,并可能集成到实时监测系统中。需要权衡不同方法的优缺点,根据具体场景选择合适的方法,或者结合多种方法提升效果。</think>液位高度识别技术主要通过计算机视觉和图像处理方法实现,结合传感器参数与几何计算,以下是主要实现方法及技术路线分析: ### 一、传统图像处理方法 1. **预处理与特征提取** - 使用中值滤波去除噪声,灰度均衡增强对比度[^1] - 通过形态学操作(如细化、膨胀)提取标尺轮廓,结合Canny边缘检测定位刻度线 - 示例代码框架: ```python import cv2 image = cv2.imread('water_level.jpg') gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blur = cv2.medianBlur(gray, 5) edges = cv2.Canny(blur, 50, 150) ``` 2. **刻度线识别** - 采用Hough变换检测直线,通过Harris角点检测确定刻度间隔 - 计算像素高度与实际刻度的比例关系,例如:若标尺总像素高度为$H_{pixel}$,实际高度为$H_{real}$,则单个刻度对应像素为$\frac{H_{pixel}}{H_{real}}$ ### 二、基于深度学习的改进方法 1. **目标检测模型** - 使用YOLO或Faster R-CNN检测标尺区域和水位线 - 需标注包含不同环境(光照、污损)的数据集,增强模型泛化性 2. **语义分割技术** - 通过U-Net分割水位线与背景,结合标尺坐标计算实际高度 - 可处理刻度颜色多样、标尺部分遮挡的情况 ### 三、几何参数融合方法 1. **多参数输入计算** - 用户输入标尺顶端高度$H_0$、相机俯仰角$\theta$、标尺与相机平面夹角$\phi$[^2] - 水位高度计算公式: $$H = H_0 - \frac{h_{pixel} \cdot \cos\theta}{\sin(\theta + \phi)}$$ 其中$h_{pixel}$为图像中水位线到标尺顶端的像素距离 2. **动态校准技术** - 通过特征点匹配自动计算透视变换矩阵,消除角度畸变 - 结合标尺已知刻度进行比例验证 ### 四、系统集成与优化 1. **实时监测架构** - 采用视频流处理框架(如GStreamer+OpenCV)实现毫秒级响应 - 异常水位触发报警并上传云端平台 2. **鲁棒性增强策略** - 混合方法:传统算法初筛 + 深度学习修正 - 多传感器融合:结合激光测距或超声波传感器数据校验[^4] ### 技术选型建议 | 方法类型 | 适用场景 | 优点 | 缺点 | |---------|---------|------|------| | 传统图像处理 | 标尺规范、环境稳定 | 无需训练、计算快 | 适应性差 | | 深度学习 | 复杂环境 | 抗干扰强 | 需大量数据 | | 几何参数融合 | 已知相机参数 | 精度高 | 依赖标定 | **实现路线推荐**: 1. 优先使用改进的YOLOv8模型检测标尺区域 2. 通过透视变换矫正图像畸变 3. 采用亚像素边缘检测定位水位线 4. 结合用户输入的几何参数计算实际高度
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