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[原创] NI Vision Assistant视觉助手图像处理教程 第9章 Machine Vision机器视觉 9.5 Max Clamp最大夹钳

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    [LV.Master]2000FPS

    发表于 2020-3-13 17:06:27 | 显示全部楼层 |阅读模式 来自:广东省东莞市 联通
    NI Vision Assistant视觉助手图像处理教程 第9章 Machine Vision机器视觉 9.5 Max Clamp最大夹钳

    NI Vision Assistant视觉助手教程

    第九章图像处理-Machine Vision机器视觉


    第五节Max Clamp最大夹钳
    [attach]7976[/attach]
    1 最大夹钳函数MaxClamp
    最大夹钳Max Clamp函数,Clamp字面意思是夹钳、钳子、夹子,只有夹具的作用,没有测量的作用,需要测量时钳子之间的距离时,就需要测量夹钳两条边之间的距离(夹钳函数实际上也是测量两边之间的距离)。但是我们可以更直接的理解其为卡尺、卡钳、测径器。在VBAI中,同样的这个函数工具,NI官方命名为Caliper即为卡尺、卡钳、测径器。而在视觉助手Machine Vision选项卡的下面还有Caliper的函数,但是其中主要是测量几何特征,如两点之间的距离、点到直线的距离、夹角、中分线之类的,同样的,这个Caliper函数在VBAI中又叫做Geometry几何。英文不好,不是很理解这些外国友的叫法。在后面的学习中,将根据作者的理解,视觉助手、VBAI中统一叫卡尺、最大卡尺、卡尺(耙子)、几何测量等。
    最大卡尺函数的说明信息说其是测量分开的目标边缘之间的最大距离。最大卡尺函数,与下节中介绍的卡尺函数不同,其更多的还是依赖于边缘轮廓的最大值进行测量的,而卡尺函数,则依赖于找到的第一边缘与最后边缘进行测量的。
    基于轮廓提取的卡尺函数只支持测量最大距离,而基于耙子的卡尺函数则可以测量最大尺寸也可以测量最小尺寸。卡尺在一个矩形区域里根据用户指定的相对于搜索轴的搜索角度范围来搜索轮廓。你还可以指定卡尺边界所需要的边缘极性。整个边界的边缘极性由沿搜索方向的边界的初始边缘极性决定。
    卡尺函数将每个提取的轮廓当作一个独立的边界。例如,如果被检测的目标是一个白色的圆盘,该函数将确定一个上升的极性边界。创建一个ROI,没有包括整个圆盘,从而可以强制函数识别多个边界。如下图所示。
    [attach]7975[/attach]
    图2 基于轮廓的卡尺
    1、  Rotated rectangle search region旋转矩形搜索区域
    2、  Found clamp points找到的夹钳点
    3、  Measured distance, within angle tolerance测量距离,在角度公差范围内
    提取到一个轮廓后,夹钳选择相对的两个点,他们拥有平行的切线,然后计算这两个点之间的距离。
    上面的图说明了一个基于轮廓提取函数查找对象之间最大距离的卡尺函数。可以参考后面关于轮廓提取函数的更多信息加深对此函数的理解。
    点击最大卡尺函数,进入最大卡尺函数配置界面。主体函数略过,主要看看设置界面。


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