手眼标定涉及的坐标系有：工件坐标系工具坐标系相机坐标系（相机坐标系里又有图像坐标系和像素坐标系，这其实就是前面讲的单目标定的内容）基坐标系手眼标定一般有两种形式：1、相机固定（eye-to-hand）我们需要的最终结果，即得到base 与 cam 的空间位置关系，即一个4*4的变换矩阵。这个可以通过移动tool带着标定板移动到相机下方不同位置角度，由相机多次拍摄标定板来计算得到。有些相机虽然固定在机械手上，但如果相机每次拍摄时都回到标定时的固定位置拍摄，这还是属于eye-to-hand模式，即相
通过本例程巩固了对剖面灰度值的描述，并进行测量，算子使用同“halcon例程学习笔记（2）”。此例程进一步学习了halcon中的基本函数的使用方法：subset 求取一个数组的子集find 查找相应条件的值的位置索引数组的错位减法的使用。其它基本图像处理基本算子，可以查阅halcon使用手册，详细了解。例程代码如下：dev_update_off ()
dev_close_window ()
read_image (
本例程来做halcon10.0版本中的一维函数中check_smd_tilt.hdev例程，通过此例程可以学习到如何使用halcon中算子measure_projection通过投影图像上垂直于剖面线方向的灰度值来提取1D灰度剖面，如下是对此算子的详细理解：更多关于测量的算子理解，可以参考北京大恒宣讲的PPT halcon测量技术。下面例程是检测SMDS是否与近水平或者相对相机是否倾斜。分析图像发现相机的景深很小，因此倾斜的拍摄的图像是模糊的。因此才程序采用了首先对图像进行分割，然后
其为分析液体中的成分，得出区域中的平均灰度和面积；在液体二值图像中有几个亮斑，需要提前去除；液体成分中灰度变化不明显，直接采用全局阈值处理效果不佳；读取鼠标按键数值，并选择区域。threshold (Image, Large, 110, 255)
* Dilate regions with a circular structuring element
dilation_circle&
“机器人管理器”为灰色，如下图：其原因是你要先打开一个工程，才可以使用“机器人管理器”。这个是该软件一个莫妙其妙的地方。因为这个问题有时候会忘记，在这里留个记录吧。--------------------- 作者：hackpig来源：www.skcircle.com版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！
这个例程的目的是使用算子来找出结构不规则的原则，其中涉及到一些算子：crop_rectangle1:从图像中截取矩形图像
gauss_filter:高斯滤波
watersheds:图像分水岭算法
smallest_rectangle1:平行于坐标轴的最小外接矩形Part Ⅰ 初始化程序dev_update_off ()
dev_close_window ()
dev_set_draw ('margin')
dev_set_li
1、一维条码一维条码：由一组规则排列的条、空以及对应的字符组成的标记，“条”指对光线反射率较低的部分，“空”指对光线反射率较高的部分，这些条和空组成的数据表达一定的信息，并能够用特定的设备识读，转换成与计算机兼容的二进制和十进制信息。 一维条码的码制： EAN码、39码、交叉25码、UPC码、128码、93码，ISBN码，及Codabar（库德巴码）等。 EAN 码：是国际通用的符号体系，是一种长度固定、无含意的条码，所表达的信息全部为数字
要检查电芯表面是否有条码，可以知道电芯是否放反面了，起到视觉防呆的作用。勇哥能想到的思路是：一维，二维码识别，能识别则为有码面。框选区域，算子intensity计算区域灰度值的平均值或者方差，以此来判断是否为有码面。下面的程序两种方法都用到，把代码做个记录，供大家参考。其结果可以看到，完美的情况下，两种方法都可以。但其实还是有问题的，比如如果电池表面贴了膜，那么因为反光的原因，两种方法都有可能会误判断。如果二维码很小，选择的区域很大，那么灰度平均都是差不多的，也没办法判断。* Code
上篇我们讲到通过动态定位焊点的ROI区域，以排除压块位置跳舞的影响。正常情况下，我们的region可以通过下移30个像素，取得很好的覆盖ROI，如图：但是，上面的算法在移动30个像素时，无法处理下面这样的情况，如图：因此，我们的算法必须能检测我们要移动的30个像素是否会超出焊片（白色）的区域。我们先把程序放上来：list_files ('C:/Users/Administrator/Desktop/焊点图片', ['files','fo
Deep Learning（深度学习）ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：一ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：二Bengio团队的deep learning教程，用的theano库，主要是rbm系列，搞python的可以参考，很不错。deeplearning.net主页，里面包含的信息量非常多，有software, reading list, research lab, dataset, demo等，强烈推荐，