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资源描述

1、Sherlock机器视觉应用软,machine vision made simpleSherlock是什么?pd|machine vision made simple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。Sherlock是什么?machine vision made simple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而,开发实施迅速

2、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3Sherlock是什么?r-jipd |machine vis-ion made simple5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Shedock界面介绍rpdlmachine vision made simple主菜单栏控制并执行图像窗口所显 示的内容控制图像

3、窗口的版而分 布File Edi t View Rim Image window Options Window Kelp打开和关闭各种图形窗口控制Sherlock应用程控制Sherlock应用程序(程序窗口,监视窗口等)序的外观及通讯设的外观及通讯设置主工具栏保存或另存当前的程序单步/连续运行程序巴拶Y川国 | 池 看旧U Z T停止/中断、调试程序创建一个新的程序粘贴/复制程序模块machine vision made simpleSherlock界面介绍7添加ROIs检测区域Sherlock图像窗口x八 iiiii米侬显示选项设置对话窗国I飞|。.|、放大,还原,缩小图开始/停止图象窗口像

4、中的相机采集图像,不进行处理功能3 U U )Y装载、保存图像文件machine vision made simpleSherlock界面介绍 B, S、 P、 L11Sherlock界面介绍pd|machine vision made simple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。 Begin 好 RectALineAS HUI RakeA二End Begin由.圈 RectA Jr忙A |S-lllll RakeA- BeginLineALineA)End田密RectAH-l

5、llll RakeA End拖拉它至RectA的顶部然后释放鼠标左 键要将ROI LineA移 动到RectA的上方, 首先选中它,然后按 住鼠标左键不放Sherlock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。las tructi oils调用子程序JUNF!一端cmQ ifJ -0 If-ElselS3 工window JUMF -Jump“ Label。Ke turn0Script code: St6prSubr outin-a“9 Test*:iQ VhileIFIFE设置程序 执行的逻 辑判断条 件指令窗口从某一执行语句跳变到程序 任意

6、位置添加设置子程序在某一条件下重复执行指令Sherlock界面介绍变量窗口machine vision made simple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Sherlock界面介绍开启/关闭信息清除显示信息 保存显示信息为文档 设置显)监视窗口machine vision made simple式信息内容The Monitor卜监视窗口显示程序运行信息、,例如警F告,错误,以及执行时间。如要打开 监视窗口,选择主菜单栏ViewView

7、 - Monitor。11machine vision made simpleSherlock界面介绍#清除报表内容 将报表内容生成文档Object 0.000 area: 7507.000Object 1.000 area: 718,000Object 2.000 area: 234,000Object 3.000 area: 182,000Object 4.000 area; 139,000Object 5.000 area: 24.000Object 6.000 area: 21.000Object 7.000 area: 16.000Object 8.000 area: 15.000O

8、bject 9.000 area: 13.000 (J whileA臼F。 Get Connectivity.areaintlndexarr-R.ectA.Connectivity - Binary.area h-N idxintAre己日 距 Print object area二飞 Object intlndex area: intArea通过IO:Reporter Print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 边加上个口号,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:Reporter

9、 Clear指令用于清除报表窗口。报收窗口Sherlock主要功能介名pd|machine vision made simple131. Landmark位置标定2. Calibration 刻度校准3. Search区域搜索4. Color Processing 颜色处理SherlocIc&MSbpd|machine vision made simple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

10、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。Sherjockf置标定介名Spdl16machine vision made simple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。First Edge算法,并将边缘强度参数设置 为100来实现探测。SherlockMSb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9 ,780201115ISBN C17SherlocIc&MSbpd|23machine vision made simple在图像窗口的Option

11、s对话窗Alignment页而下进行校正设置(Alignment scheme)的创建。点击 Create alignment 按 钮创建一个alignment scheme0默认情况下, alignment schemes被命名为 alignment A, alignmentB, etc.图中的 alignment scheme我们更名为 alignLeftEdge.将通过First Edge算法探测到的点从Point readings窗口中拖移到alignLeftEdge下方;这 个便完成了一个标定点。SherlocIc&MSbpd|machine vision made simple校准

12、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ROL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。SherlocIc&MSb界点并计算出从原始machine vision made simple现在如果图书发生水 平移动,t线形ROIs 通过First Edge算法 探测到条码商标左边 位置到新位置发生了 多少偏移.执行 Barcode ID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。SherlocIc

13、MSbSpd machine vision made simplea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nt schemeo在商标的左下和右上甭H了 0和,900”也L0no囱样,配置Search- Line Based 算法。SherlocIc&MSbSpdlmachine vision made simple将两个算法探测的点作为标定点,添加它们到alignRotate 中去。SherlocIc&MSbSpdlmachine vision made simple回回B imaA: M0N06 M6x492 - CAM;。+、X 小 Hill米软,精口.凶-% o q k

14、 a a通过为矩形条码 检测ROI设邕 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。pd|Sherlock尺寸校准Calibration imachine vision made simple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:Calibrate Using Points方法2 :

15、转换测量值使用 IO公式:Calibration:Calibrate Using Transformation Values我们主要介绍通过第一种方法来实现单位的转换。Calibration以测量PDA屏幕的宽度为例,用两条线形ROIs 配置First Edge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。machine vision made simple254 Main白. * imgA:tTruej N1 acq time B1 acq status- Begins.ta,.臼 Line A LineB FO PtToP

16、tDistA0 ptl -LineA.First Edge.edge point t pt2 -LineB. First Edge.edge point :N” distanceN 乂 distance:N、y distanceEndMain Calibration |Calibration“pcT#实现转化第一步:定义四个点machine vision made simple在右边的图像窗口 中,在四个圆上使 用四个放射形ROIs 配置First Edge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。Calibration将每个放射形ROI探测到的 一组边缘点

17、作为几何公 式:PtsToBestCircle 的输入。 通过指令计算出相应但好的 中心点坐标。Calibration“pcTmachine vision made simple39True;“ Nacq time8acq statusr 4Begin1回米spokellpperLeft由F0PtsToBestCirdeUL|由泰spokellpper Right由F0PtsToBestCirdeUR:由米spokeLowerLeft由F0PtsToBestCirdeLL|由泰spokeLower Right1 EJ.FOPtsToBestCircleLR1 L)End自 L calibrat

18、e using points AEMPTY)/乍pix&lO -PtsT oBestCircl&U L. centerl车pix&ll -PtsToBestCircl&UR .centerpix&l2 -PtsT oBestCircl&LL. centerpixe=l3 -PtsT oBestCi rcl&LR. center(0.00,0.00)l车(4.00,0.00)kp(0.00,3.00)下(4.00,3.00);,一3successCalibration:B 期 imgCalibrate将通过几何公式PtsToBestCircle求出 的四个圆心坐标作为IO: Calibratio

19、n:Calibrate Using Points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。Calibration“pcTmachine vision made simple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。Calibration“pcTma

20、chine vision made simple白 L calibrate using points Aj-hdl 乍 pixelO -Pt sToBestCi rcleUL. cent er:乍 pixel! -PtsToBestCircleUR .center pixels -Pt sToBestCi rcleLL. center:个 pixels 弹出输入选择对话窗。选择 (CalibrationA)作为输入转换。白匚 calibrate using: poirtisAcalibration EfJPTY白 匚 calibrate using pointsA:hdl cal ibr at

21、i on - C alibr at io nA( niYP-ln-PRTnRpcbrirrlp-l II 户CalibrationSpcTmachine vision made simple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。Calibration“pcTmachine vision made simple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。Sherlock区域搜索算法Search pd|machine vi

22、sion made simpleSherlock7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 是巨离。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。Search-Correlation 算法r-jipd |machine vis-ion

23、 made simpleSearch - 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。Search-Correlation 算法d machine vision made simple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:! NameI ValueMRec tA. Search. mat ches

24、 count1.00NRec tA.5earch.se ore100.00PRectA. Search .1 ocation(309.00, 201,00)Search-Correlation 算法r-jipd |machine vision made simple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。(SameI ValueNRectA. Search.m-atches count1.00NRect A. Search, score83.26PRectA. Sear ch. location(309.00, 201,00)Search-Corre

25、lation 算法d machine vision made simple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)pNameValueNRectA. Search.matches count1.00NRectA .Search, sc ore86.31PRectA .Search, location(309.00, 202,00)Search-Geometric 算法r-jipd |machine vision made simpleThe Search - Geometric算法学习ROI内部明显的边缘,然 后在搜索区域内找

26、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。Search-Geometric 算法dimachine vis-ion made simple日RectA.Search - Geometric日Commonexecution modeRunpatterns to find1min score30early termination score90reversed polarityFalse日Advancedmanual optimizationFalsepattern level0scene level0ignore small cur

27、vatures min contour lengthFalse 100max contour length proximity exclusion radius edge level100002417min sites to visit25show used edgesTrueParameters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 contour length 从20修改 为100后,特征图像将会被 重新培训(execution mode = train) ,轮廓低于20的像素部 分将会被去除。Search-Geometric 算法d machin

28、e vision made simpleNameI ValueNRectA.Search - Geometric,rum matches1.00NRectA.Search - Geometric.best score99.64PRectA.Search - Geometric.best point(305.00, 191,02)Watch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d machine vision made simple43NameValueNRectA.Search - G

29、eometric.nim matches1.00NRectA.Search - Geometric.best score90.00PRectA.Search - Geometric.best point(360.20, 356,81)NRectA.Search - Geometric.best angle5.67WatchSearch 一 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。Sea

30、rch-Line 算法pd|machine vision made simpleSearch - Line算法学习ROI内明显变化的边 缘轮廓,然后寻找搜索区域内与特征最为匹配 的图样。Search-Line 算法pd|machine vision made simpleSearch - Line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读数反 馈出来。 MameValueNRectA.Search - Line Based.score97.0SPRectA.Search - Line Based.point(290.24, 196,82)NRectA.Search

31、 - Line Based.angle-0.7SSearch-Line算法只找出一个与培训特征最为匹配的图样。machine vision made simple目前市面上大多数的机器视觉技术都不涉及到彩色的处理。然而IPD新一代的机器视觉软件Sherk)ck7率先具备了这一功能。Sherlock 7中新增的色彩分析模块主要分为以下4大功能:Color Presence MeterSpot MeterColor MapColor Correction CoefsColor Presence MeterSpcF machine vision made simpleColor Presence M

32、eter算法的主要功能是 探测在ROIs区域中出现频率最高的是颜 色数据库中的哪种颜色。它能适用于任何 面形ROIs。51Color Presence MeterSpdlmachine vision made simpleTo change value or to connect variable click on the cell right to the parameter nameParametersApplyOK /1 .使用ROI选择一种颜色。2 .点击Parameters按钮弹出 参数窗口.3 .输入颜色的名字4 .将运行模式改变为培训模 式这时在ROI内的平 均颜色被计算并添加

33、到数据库中;你没有必 要再点击Apply按钮.5 .设置回运行模式以便运行. 不要忘记这一步!6 .点击OK按钮.7 .将ROI移动到新的颜色上, 再从第二步开始执行 一遍.Color Presence Meterr-jipd |machine vis-ion made simple当运行程序执行该算法时,ROI内的每个像素 都会与数据库中的颜色作比较。如果一个像素 的颜色与库中匹配,则该色彩值便会增加。在 ROI内部的所有像素都被分析后,将会反馈出 色彩最高的匹配值信息。Color Presence MeterSpdlmachine vision made simple在下面的例子中,我们培

34、训的颜色有卷,蓝色,青色,橙色和黄色。Color Presence Meter当运行程序执行算法时,检测值 括了在ROI内部所有像素中与设定 颜色相匹配的像素百分比。在这 个例子中,图中ROI中一共有8% 的像素颜色与蓝色匹配。/Watch!NameValueSRectA.Color Presence Meter, col orblueNRectA .Color Pre sence Meter .coverage0.08 Fmachine vision made simple49Color Presence Meter使用一个更小的ROL那 么它的将会得到一个更高 的检测值(26%)。Watc

35、h:Name | 4加&S RectA.Color Presence Meter .color blueN Rec t A. Color Presence Meter .coverage 0.26machine vision made simple#Color Presence Meterrpdlmachine vision made simple59需要记住的是Color Presence Meter 反馈的是最佳颜色匹配的像素值。将 不会有橙色的像素点信息反馈。如果 ROI内没有橙色的像素点,黄色的平均 值将仍然是12%。Watch;Name| VdhiuS RectA.Color Pre

36、sence Meter. color mustardN RectA.Color Presence Meter.coverage 0.12Spot Meter“pcTmachine vision made simpleSpot meter算法是将ROI中像素的平均色彩与颜 色数据库进行比较归类。不同的Spot meters算 法使用不同的数学计算模型,这些不同的模式 将影响处理的速度,以及颜色数据库的大小和 精确度。Spot Meter-Blockpd|machine vision made simpleSpot Meter-Block算法以牺牲色彩建模的精确性来达到较快的 处理执行速度。.用以

37、下方法可以将颜色信息添加到算法数据库中L用ROI选择一中颜色2 .点击算法的Parameters按钮弹出参数设置对话窗.Spot Meter-BlockSpdlmachine vision made simpleSpot Meter - Block 颜色培训3 .点击Teach/Rim按钮将 算法设置为培训模式4 .输入颜色的名称.5 .点击Add New按钮.颜色 名称被添加到颜色列 表中,但是颜色并没 有被培训6 .点击Teach按钮.ROI中 的平均颜色被计算出 来并与输入的颜色名 称相对应.7 .点击OK按钮.8 .移动ROI至一中新的颜色 上并从第二步从新设 置一遍.Spot Met

38、er-Statisticalpd|machine vision made simpleSpot Meter - Statistical牺牲了运行的速度来使颜色建模的精 确性达到更高要求.用以下方法可以将颜色信息添加到算法数据库中1 .用ROI选择一中颜色.2 .点击算法的Parameters按钮弹出参数设置对话窗.Spot Meter-StatisticalSpdlmachine vision made simpleSpot Meter - Statistical 颜色培训3 .点击Teach/Run按钮 将算法设置为培 训模式4 .输入颜色的名称.5 .点击Add New按钮. 颜色名称被添

39、加 到颜色列表中,但 是颜色并没有被 培训I.6 .点击Teach按钮.ROI 中的平均颜色被 计算出来并与输 入的颜色名称相 对应.7 .点击OK按钮.8 .移动ROI至一中新的 颜色上并从第二 步从新设置一遍.Spot Meter-StatisticalQ。Qmachine vision made simple选择ROI图像显示窗口中子区域内像素在对颜色数据库进行培训学习时,你可以选择ROI图像显示窗口 中子区域内的像素来计算颜色平均值.只有在绿色矩形框中的像素 色泽值才能被作为棕色输入 到颜色数据库中.Teach_nj_2dro- a JL1I each a new or existing color:| brownAdd NewTeachSpot Meter-StatisticalSpdlmachine vision made simple保存颜色数据库由任意算法创建的颜色数据库都能够被导出,并生成文件保存,同样你也可以将它导入到其它具有相同算法的ROIs中去执行,即可以在相同的应用程序中使用又可以在其它的应用程序中使用.对于Spot Meter-Block算法

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