机器视觉工程应用主要可划分为硬件和软件两大部分。
硬件：工程应用的第一步就是硬件选型。硬件选型很关键，因为它是你后面工作的基础。主要是光源、工业相机和镜头选择。
软件：目前业内商业库主要有Halcon，康耐视，DALSA，evision，NI等，开源库有OpenCV.其中NI的labview+vision模块。
机器视觉工程应用的基本开发思路是：
一、图像采集，二、图像分割，三、形态学处理，四、特征提取，五、输出结果。
下面在Halcon下对这四个步骤进行讲解。
一、图像采集：
Halcon通过imageacquisition interfaces对各种图像采集卡及各种工业相机进行支持。其中包括：模拟视频信号，数字视频信号Camera Link,数字视频信号IEEE 1394,数字视频信号USB2.0,数字视频信号Gigabit Ethernet等。
Halcon通过统一的接口封装上述不同相机的image acquisition interfaces,从而达到算子统一化。不同的相机只需更改几个参数就可变更使用。
Halcon图像获取的思路：1、打开设备，获得该设备的句柄。2、调用采集算子，获取图像。
1、打开设备，获得该设备的句柄。
open_framegrabber('DahengCAM', 1, 1, 0, 0, 0, 0, 'interlaced', 8, 'gray', -1, 'false','HV-13xx', '1', 1, -1, AcqHandle) //连接相机，并设置相关参数
| Parameter |
Values |
Default |
Type |
Description |
| Name |
'DahengCAM' |
string |
Name of the HALCON interface. |
|
| HorizontalResolution |
1 |
1 |
1表示水平全部，2为水平1/2，表示图像截取。 |
|
| VerticalResolution |
1 | 1 | 同上，表示垂直方向。 |
|
| ImageWidth | <width> |
0 |
integer |
所需的图像部分的宽度（'0 '代表了完整的图像）。 |
| ImageHeight | <height> | 0 | integer | 所需的图像部分的高度（0”是完整的图像） |
| StartRow | <width> | 0 | integer | 所需的图像部分左上方的像素行坐标 |
| StartColumn | <column> | 0 | integer | 所需的图像部分左上方的像素列坐标 |
| Field | 忽视 | |||
| BitsPerChannel | 忽视 | |||
| ColorSpace | 'default', 'gray', 'rgb' | 'gray' | string | HALCON图像的通道模式 |
| Generic | 忽视 | |||
| ExternalTrigger | 'false', 'true' |
'false' | string | 外部触发状态 |
| CameraType | 'HV-13xx', 'HV-20xx', 'HV-30xx', 'HV-31xx','HV-50xx', 'SV-xxxx' | 'HV-13xx' | string | 所连接的摄像机系列型。 |
| Device | '1', '2', '3', ... | '1' | string | 相机连接第一个设备号“1”，第二个设备编号“2”。 |
| Port | 忽视 | |||
| LineIn | 忽视 |
2、调用采集算子，获取图像。
grab_image (Image, AcqHandle) //（同步采集）完后处理图像，然后再采集图像。采集图像的速率受处理速度影响。
grab_image_async (Image, AcqHandle,MaxDelay) //（异步采集），一幅画面采集完后相机马上采集下一幅画面，不受处理速度影响。其中第三个参数为：MaxDelay，表示异步采集时可以允许的最大延时，本次采集命令距上次采集命令的时间不能超出MaxDelay，超出即重新采集。
图像采集其他相关算子：
grab_image_start，该算子开始命令相机进行异步采集。只能与grab_image_async（异步采集）一起使用。
例子：
* Select a suitable image acquisition interface nameAcqName
open_framegrabber(AcqName,1,1,0,0,0,0,'default',-1,'default',-1.0,\
'default','default','default',-1,-1,AcqHandle)
grab_image(Image1,AcqHandle)//进行同步采集
* Start next grab
grab_image_start(AcqHandle,-1.0)//命令相机进行异步图像采集开始
* Process Image1 ...
* Finish asynchronous grab + start next grab
grab_image_async(Image2,AcqHandle,-1.0)//读取异步采集的图像
* Process Image2 ...
close_framegrabber(AcqHandle)
3、相机参数读写
读取相机参数：
info_framegrabber( : : Name, Query : Information, ValueList)
写相机参数：
set_framegrabber_param( : : AcqHandle, Param, Value : )
二、图像分割：
图像分割的定义：
所谓图像分割是指将图像中具有特殊含义的不同区域分割开来，这些区域是互相不交叉的，每个区域都满足特定区域的一致性。
1、基于阈值的图像分割
threshold —采用全局阈值分割图像。
格式： threshold(Image : Region : MinGray, MaxGray : )
自动全局阈值分割的方法：
（1）计算灰度直方图
（2）寻找出现频率最多的灰度值（最大值）
（3）在threshold中使用与最大值有一定距离的值作为阈值
代码：
gray_histo(Regions, Image，AbsoluteHisto, RelativeHisto) //计算出图像区域内的绝对和相对灰度值直方图。
PeakGray := sort_index(AbsoluteHisto)[255] //求出出现频率最多的灰度值
threshold(Image,Region,0,PeakGray-25)
bin_threshold — 使用一个自动确定的阈值分割图像。
格式： bin_threshold(Image : Region : : )
dyn_threshold —使用一个局部阈值分割图像。
格式： dyn_threshold(OrigImage, ThresholdImage : RegionDynThresh : Offset, LightDark : )
例子：
mean_image(Image,Mean,21,21)
dyn_threshold(Image,Mean, RegionDynThresh,15,'dark')
var_threshold —阈值图像局部均值和标准差的分析。
格式： var_threshold(Image : Region : MaskWidth, MaskHeight, StdDevScale, AbsThreshold, LightDark : )
2、基于边缘的图像分割：寻找区域之间的边界
watersheds —从图像中提取分水岭和盆地。
格式： watersheds(Image : Basins, Watersheds : : )
watersheds_threshold —使用阈值从图像中提取分水岭和盆地。
格式： watersheds_threshold(Image : Basins : Threshold : )
3、基于区域的图像分割：直接创建区域
三、形态学处理
形态学处理以集合运算为基础。
腐蚀、膨胀、开操作、闭操作是所有形态学图像处理的基础。
开操作（先腐蚀再膨胀）使对象的轮廓变得光滑，断开狭窄的间断和消除细的突出物。
闭操作（先膨胀再腐蚀）消弥狭窄的间断和长细的鸿沟，消除小的孔洞，填补轮廓线的断裂。
形体学基础算子：
erosion1
dilation1
opening
closing
常用的形态学相关算子
connection
select_shape
opening_circle
closing_circle
opening_rectangle1
closing_rectangle1
complement
difference
intersection
union1
shaps_trans
fill_up
形态学高级算子：
boundary
skeleton
四、特征提取：
1、区域特征：
area
moments
smallest_rectangle1
smallest_circle
convexity：区域面积与凸包面积的比例
contlength：区域边界的长度
compactness
2、灰度特征
estimate_noise
select_gray
五、输出结果：
（1）获取满足条件的区域
（2）区域分类，比如OCR
（3）测量
（4）质量检测
