C#中使用Halcon开发视觉检测程序教程-文章教程-杰人编程网

一、环境准备

1. 安装Halcon

从Halcon官方网站下载适合你操作系统的安装包，按照安装向导完成安装。安装过程中，记住安装路径，后续配置环境时会用到。

2. 配置Visual Studio项目

打开Visual Studio，创建一个新的C#项目（例如Windows Forms应用程序或WPF应用程序）。在项目中添加对Halcon库的引用，具体步骤如下：

在解决方案资源管理器中，右键点击“引用”，选择“添加引用”。
在弹出的对话框中，点击“浏览”，找到Halcon安装目录下的bin文件夹（例如C:\Program Files\MVTec\HALCON-21.11-Progress\bin\dotnet35，不同版本路径可能有所不同），选择halcondotnet.dll文件并添加。

二、图像采集

1. 使用相机采集图像

Halcon支持多种相机接口，如GigE Vision、USB等。以下是使用GigE Vision相机采集图像的示例代码：

using HalconDotNet;
publicpartialclassForm1 : Form
{
 HObject ho_Image;
 HOperatorSet.GenEmptyObj(out ho_Image);
 HTuple hv_AcqHandle;
 // 打开相机
 HOperatorSet.OpenFramegrabber("GigEVision", 0, 0, 0, 0, 0, 0, "default", 8, "rgb", -1, "false", "default", "192.168.1.100", 1883, -1, out hv_AcqHandle);
 // 采集图像
 HOperatorSet.GrabImage(out ho_Image, hv_AcqHandle);
 // 关闭相机
 HOperatorSet.CloseFramegrabber(hv_AcqHandle);
}

在上述代码中，OpenFramegrabber函数用于打开相机，参数根据实际相机配置进行修改，GrabImage函数用于采集图像，采集完成后使用CloseFramegrabber关闭相机。

2. 读取本地图像

如果需要处理本地已有的图像文件，可使用以下代码：

HObject ho_Image;
HOperatorSet.ReadImage(out ho_Image, "C:/path/to/your/image.jpg");

将C:/path/to/your/image.jpg替换为实际的图像文件路径。

三、图像预处理

图像预处理是视觉检测的重要环节，常见的预处理操作包括灰度转换、滤波、二值化等。

1. 灰度转换

将彩色图像转换为灰度图像，便于后续处理：

HObject ho_GrayImage;
HOperatorSet.Rgb1ToGray(ho_Image, out ho_GrayImage);

2. 滤波

使用均值滤波去除图像噪声：

HObject ho_SmoothedImage;
HOperatorSet.MeanImage(ho_GrayImage, out ho_SmoothedImage, 5, 5);

这里的5,5表示滤波模板的大小，可根据实际情况调整。

3. 二值化

将灰度图像转换为二值图像，突出感兴趣区域：

HObject ho_BinaryImage;
HOperatorSet.Threshold(ho_SmoothedImage, out ho_BinaryImage, 100, 255);

100和255是灰度阈值，根据图像特点设置合适的值。

四、特征提取与检测

1. 边缘检测

使用Canny算子进行边缘检测：

HObject ho_Edges;
HOperatorSet.EdgesSubPix(ho_SmoothedImage, out ho_Edges, "canny", 1, 20, 40);

2. 形状匹配

假设我们要检测图像中的圆形物体，可以使用模板匹配的方法：

// 创建模板
HObject ho_Template;
HOperatorSet.ReadImage(out ho_Template, "C:/path/to/template.jpg");
HObject ho_TemplateGray;
HOperatorSet.Rgb1ToGray(ho_Template, out ho_TemplateGray);
HObject ho_TemplateEdges;
HOperatorSet.EdgesSubPix(ho_TemplateGray, out ho_TemplateEdges, "canny", 1, 20, 40);
HTuple hv_ModelID;
HOperatorSet.CreateScaledShapeModel(ho_TemplateEdges, "auto", 0, HTuple.PI, "auto", "auto", "use_polarity", "auto", "auto", out hv_ModelID);

// 在目标图像中查找模板
HTuple hv_Row, hv_Column, hv_Angle, hv_Score;
HOperatorSet.FindScaledShapeModel(ho_SmoothedImage, hv_ModelID, 0, HTuple.PI, 0.7, 1, 0.5, "least_squares", 0, 0.9, out hv_Row, out hv_Column, out hv_Angle, out hv_Score);

// 销毁模板模型
HOperatorSet.ClearShapeModel(hv_ModelID);

上述代码先创建模板模型，然后在目标图像中查找匹配的形状，最后销毁模板模型。

五、结果显示与输出

1. 在窗口中显示图像

如果是Windows Forms应用程序，可以使用Halcon提供的HWindowControl控件显示图像：

在窗体上拖放一个HWindowControl控件。
使用以下代码将处理后的图像显示在控件中：

hWindowControl1.HalconWindow.DispObj(ho_Image);

2. 输出检测结果

将检测到的物体位置、形状等信息输出到控制台或保存到文件：

for (int i = 0; i < hv_Row.Length; i++)
{
 Console.WriteLine($"Found object at row: {hv_Row[i]}, column: {hv_Column[i]}, angle: {hv_Angle[i]}, score: {hv_Score[i]}");
}

以上就是C#中使用Halcon开发视觉检测程序的基本步骤和示例代码。实际应用中，你需要根据具体的检测需求，进一步优化算法和参数设置。

以上代码和步骤能帮你搭建起基础的视觉检测程序框架。若你在实践中有特定的检测需求，或是遇到运行问题，欢迎随时和我说说。