Labview机器视觉（7）-测线径
labview可以通过摄像头，采用单色线谱，然后对其进行阈值判断的方法完成线径测量的工作。原理实际上不是很复杂，首先采用了一款USB显微镜，当然摄像头也行，笔者用来测漆包线的，所以需要进行光学放大。然后找一把尺子，当然，根据你所需要的范围大小选择合适的比例尺。然后采用单色线谱进行两次测量，第一次为标称，就是测量尺子的相关参数，然后测量待测线径，通过比例计算出线径大小。以下是源代码部分：摄像头读取部分和原来的一样，这里主要多了一步单色线谱，首先对图像进行灰度处理。（这里根据你采用的光源的方式，自然光就直接灰度，我这里采用红色LED作为光源，所以直接提取R变量作为灰度参数，LED光源的漫反射比较小，可以精确一些）得到结果为这样，看起来看是挺清楚的，然后观察左边下角的参数框，Min和Max代表灰色像素的像素值大小，我们这里根据上面的色谱大致估算一下（PS：如果光源好的话会呈现跃变形的下降，不过，这里存在一定的漫反射，所以估算一下，一般建议把最大减去平均，这样比较适中一些）然后进行数点的操作，如图，实际上是对像素值的数组进行一次遍历，数出在阈值以下的点的数目，得出来自然是黑色线上点的个数了，最后进行一个比例转换就行了。当然这里只是部分的代码，实际运作时候还需要进行一些硬件和光学的设计，不过labview的机器视觉部分处理速度还是很快的，很适合做线径测量。本文转自少茗博客
LabVIEW的图像识别的设置还是较为简单的，基本思想是先选定一段图像（可以是照片也可以实时的进行抓取）做为比对的模板，然后再实时判断需要比对的图像，在其中找到目标并且标识出来。
主要应用了如下几个控件：
1.
1.jpg
这个控件我们是当截图来使用的，image src接入原始图像，optional Rectangle通过ROI区域解除绑定之后就可以获得xy坐标获取，x step size和y step size这里表示步长，应该是在图片数据进行降采样的时候使用，这里我们由于使用目的是截图，故设为1.
Labview机器视觉（6）-图像识别
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Labview机器视觉（6）-图像识别
Labview机器视觉（6）-图像识别
这两个控件一般一起使用，确定识别学习的模式，由于还不需要对学习进行优化，所以采用选项的模式对其进行设定
Labview机器视觉（6）-图像识别
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Labview机器视觉（6）-图像识别
Labview机器视觉（6）-图像识别
这里就是开始进行匹配的控件，需要注意的是image指的是现在拍摄的图片或者图片流，template image指的是所需要判断目标的图片，也就是上面截图完之后的图片（注：是截图完的图片，并不是学习完的，学习完之后图片输出端不需要连线），其他多余的选项我们还是连接出来，用来方便选择。
Labview机器视觉（6）-图像识别
这里基本设置完了就可以开始测试了。
如图，1-ROI区域选定
Labview机器视觉（6）-图像识别
2.动态识别（在数值那获取的是所识别到的目标的数量）
Labview机器视觉（6）-图像识别
2013-12-8 11:12 上传下载附件 (61.92 KB)
Labview机器视觉（6）-图像识别
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