摘要：工业生产中人工分拣标准件效率低、出错率高，为解决这一实际问题，现首先对机器视觉的定义、意义、研究重点、研究状况进行了介绍；并进行了图像采集系统硬件设计以及可用于工业标准件识别的方案构想（基于Halcon软件，包括Halcon的主要功能特色与在工业标准件识别系统开发中的应用）；然后主要通过模版匹配的方法实现了标准件种类的区分，利用for循环完成多次单一筛选的任务；接着讲述了在visual studio软件环境中使用Halcon代码联合C#语言的操作界面制作；最后举例了调试结果以及引出问题分析。

关键词：机器视觉  工业标准件  Halcon  visual studio

目录

摘要

Abstract

1.绪论-1

1.1课题背景与意义-1

1.2机器视觉研究历史与现状-1

1.3机器视觉的应用-1

1.4论文研究的目的-2

2.系统方案设计-3

2.1设计难点-3

2.2基于形状的模板匹配设计方案-3

2.3基于灰度的模板匹配设计方案-3

2.4方案对比及选择-4

2.5系统整体架构设计-4

3.采集系统设计-6

3.1系统的硬件构成-6

3.2工业照相机及镜头选型-7

3.3光源选择-7

3.4触发系统-9

3.5图像采集卡-10

4.基于Halcon的软件设计-12

4.1设计思路-12

4.2模板匹配原理概述-13

4.3模板图像的预处理与模板的建立-15

4.4基于形状的模版匹配法-18

4.5标准件种类的计数-18

5.基于C#的界面设计-20

5.1软件界面设计-20

5.2软件操作介绍-22

6.实验结果及分析-24

6.1无遮挡无粘连类图片-24

6.2无遮挡有粘连类图片-25

6.3存在遮挡情况的图像识别-26

6.4实验结果分析-28

7.总结与展望-29

7.1总结-29

7.2展望-29

7.3对环境与社会可持续发展的影响-29

参考文献-31

致谢-32