灰度共生矩阵灰度共生矩阵定义为像素对的联合分布概率，是一个对称矩阵，它不仅反映图像灰度在相邻的方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息，但也反映了相同的灰度级像素之间的位置分布特征，是计算纹理特征的基础。设f(x,y)为一幅数字图像，其大小为M×N，灰度级别为Ng，则满足一定空间关系的灰度共生矩阵为：其中#(x)表示集合x中的元素个数，显然P为Ng×Ng的矩阵，若(x1,y1)与(x2,y2)间距离为d,两者与坐标横轴的夹角为θ，则可以得到各种间距及角度的灰度共生矩阵(i,j,d,θ)。其中元素(i,
粘合度高的物体识别2020-10-20 22:43:48
首先看看要使用的图像（这是闲着无聊在halcon网上找的一张实际生产中的图）：从图像中看，颗粒状物体都有不同程度的粘连在一起，这给我们在处理上带来了一定的麻烦。首先想，对于这样的图，人是怎么识别的？抽象出来就是：先记住颗粒的形状，再去里面找。因此很明显想到的是图像匹配识别，不过粘连度高的就不好使用特征模板匹配了，因为粘连的物体本身其特征就模糊了很多。这里建议使用ncc模板匹配，至于ncc与shape之间的差异，请访问：read_image (Image, 'C:/Us
在二维平面中，相同的来料都有它关于来料相同的平面矩阵，因此在初始来料上规划好路径后只要得到二次来料它发生的位移以及旋转角度就能很容易得到这次来料上的规划路径关系，从而控制机械手准确走完规划路径。但当来料过大超出相机抓图的视野就可以通过mark点来获得这两个关系，mark点可以是一个、两个或者三个，分别取决于不同的场合。关于一个mark点的定位就非常简单了，但有个局限就是这个mark点必要很容确定旋转度数。测试代码：*来料发生位移+旋转
dev_close_window ()
dev
关键算子： orientation_region vector_angle_to_rigid affine_trans_region 测试图片：halcon代码：*此例子将图中没有偏移的形状参照旋转的形状进行旋转
read_image (
例一：毛刺在往外凸的面上策略1：分割出黑色部分，然后通过开运算去掉毛刺，再通过原黑色部分区域减去开运算之后的区域，得到毛刺部分的区域。 read_image (Tu, 'C:/Users/xiahui/Desktop/tu.jpg')
binary_threshold (Tu, Region, 'max_separability', 'dark', UsedThres
玻璃瓶口的缺陷检测2020-10-15 21:55:43
inspect_bottle_mouth.hdev巧妙运用了极坐标变换法，细节很精细，值得学习* tuning parameters
SmoothX := 501
ThresholdOffset := 25
MinDefectSize := 50
*
* initialization
PolarResolution := 640
RingSize :=
（一） 判断对象为空对于region是否为空，用下面的算子。IsEqual1是个inter型，如果为空则为1，否则为0gen_empty_region(EmptyRegion1)
test_equal_region(EmptyRegion1,CheckARegion,IsEqual1)
if(IsEqual1==1)
return()
endif判断hobject为空则用算子test_equal_obj判断object为空，count_ob
阈值分割引言
阈值分割有非常多的算法，大体上分为全局和局部算法。
全局算法包括全局固定阈值和基于图像直方图的阈值，局部算法包括局部动态阈值分割。
基于图像直方图阈值分割的方法也有很多，比如常规的高斯滤波双峰法，OTSU大津法。
但是这类所有的法都基于一个假设：图像是有前景和背景的，待分割目标处于背景中，即图像直方图是双峰的。
如果因为非均匀光照导致待分割目标不处于背景或前景中，即图像直方图无双峰，
那么基于图像直方图的所有法都是不甚理想的
只能在此基础上进行一定的变换，例如nbl算法等，这些都属于局部算法。
任何算法，都会基于假设空间的。没有假设空间，所有算法性能一致。包括经典算法和深度学习算法。
本系列的贴子勇哥通过实验来细品它们之间的差别，以求以后可以精准应用。
1、机器人本体电池(检测/更换)爱普生机器人LS系列机器人手臂电池的使用寿命为1.5年，建议1年以后开始陆续更换，以免手臂原点丢失需要从新校正原点，从新示教点位。LS系列机器人本体电池位置：LS系列手臂电池规格：爱普生机器人LS系列电池图片：2、J3,J4关节皮带(检测/更换)按照正常保养流程，皮带在使用1年或者10000H就需要更换皮带，不更换皮带会有异响，震动，张力不足导致点位偏移等情况。皮带检测是检测皮带的张力，可检查出皮带张力是否符合标准。3、控制器电池(检测/更换)控制器电池的主要作用
固定上相机的，先拍后取的方式是比较常见于拉带入料的设备。它的特点是：（1） 眼在手外（2） 通常都是上相机方式拍图（3） 它是一种先拍再取的方式（4） 它常用于物料取放，一般是用于定位取料位置（x,y,u），而放置的时候可以走一个固定求教点勇哥的实验环境如下图：（一）我们先来做工具坐标。使用epson的向导程序来创建工具坐标。第一个点位置如下，红色十字位置就是ncc模板的中心，绿色十字是我们记录下来红色十字的位置后，固定绘制的十字。注意现在因为它们是重合的，你看不到红色十字。第二个点要旋转一定角