2023年6月30日发(作者：)

康耐视工业机器视觉基础及应用

模块五 电子表格基础编程

任务一 电子表格简介

【学习目标】

1.了解电子表格的简介与功能。

2.创建一个电子表格作业。

【相关知识】

除了 Easy Builder，In-Sight Explorer还提供了一个更强大的类似于 Microsoft Excel 的环境，以便配置更多高级应用。In-Sight Explorer电子表格视图是配置视觉工具和处理视觉应用数据的强大、灵活而高效的工具。In-Sight 电子表格包含专用功能、选项和操作，用户不需编写任何代码即可解决复杂的应用问题。In-Sight Explorer软件界面的电子表格视图能让用户拥有满意的体验。拖放式视觉工具和图形调色板加上基于菜单的工具属性表格使任务配置更加简单。

打开In-Sight Explorer软件，默认打开的是Easy Builder编程环境。可以打开菜单栏的“查看”，点击“电子表格”，切换至“电子表格”编程环境。

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电子表格编程环境总览图

创建、打开、保存作业

“电子表格”下的作业创建、打开与保持与“Easy Builder”基本一致，可以通过“菜单栏”上的“文件”实现，或者通过“工具栏”的新建作业、打开作业、保存作业。

实训

清除所有EasyBuilder作业，创建一个新的电子表格作业，保存命名为“test_1”。

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任务二 电子表格编程基础

【学习目标】

1.熟练掌握电子表格基本函数的功能、功能与操作步骤。

2.独立完成相关操作任务与实训。

【相关知识】

一、AcquireImage函数

AcquireImage函数指定了捕获数字图像并将其传输到In-Sigh视觉系统处理内存中。

In-Sight视觉系统捕获所有图像使用异步复位和渐进扫描。灰度视觉系统产生8位图像，而彩色视觉系统产生24位图像。在图像采集过程开始在大约250µs视觉系统,其步骤如下:

•图像传感器在曝光参数指定的时间内集成光线。

•图像传感器中积累的图像逐行传输到串行移位寄存器。

•对于每一个行传输，传感器通过以下路径逐像素地将移位寄存器从图像传感器中取出:

视频放大器->增益和偏移->模数转换器->视觉处理器存储器

•转移从指定的起始行开始，并按指定的行数进行。

新创建的作业，默认仅存在一个AcquireImage函数，双击击“Image”，打开AcquireImage属性页

Trigger（触发）：指定当In-Sight视觉系统联机时图像采集触发源。

Camera (默认)：在视觉系统的专用采集触发输入端，启用上升沿感知的图像采集。

Continuous：启用“free running”(尽可能快)的图像采集。

External：在串行命令(在DeviceNet详细信息对话框中选择第一个字节上的触发器时)、应用于作为采集触发器的离散输入行的上升沿上、或使用工业以太网协议的PLC上启用图像采集。

Timestamp：当时间戳触发器通过以太网/IP从PLC发送到视觉系统时，启用图像采集。

Industrial Ethernet：启用来自工业以太网协议(如以太网/IP、POWERLINK、PROFINET、SLMP 扫

描器或Modbus TCP服务器)的触发器上的图像采集。

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Manual：当按下F5时启用图像采集。要手动获取图像，电子表格必须具有焦点。

Network：当触发网络上指定的可视“主”系统时，启用图像采集。主复选框必须关闭，并且必须指定一个有效的主名称。

Exposure（曝光）：指定曝光时间(毫秒)。当视觉系统接收到触发信号时，光在指定的时间内集成到图像传感器阵列中。较短的时间是更好的停止运动，但可能需要更大的镜头孔径或更高的放大器增益，以实现足够的图像强度。

Auto Expose Region（自动曝光区域）：指定在自动计算曝光时间时使用的区域。

双击Auto Expose Region，或点击实现区域最大化，最后点击确定。

按钮，可以在“图像视图”手动框选曝光区域。可以点击，

实训

1.打开AcquireImage函数，将Trigger类型定义为“Manual”，调整曝光度至合适状态。

2.调整曝光区域至最大范围。

二、模板匹配

In-Sight匹配工具定位输入图像中的特征，这些特征与经过训练的模式具有最大的相似性。这种模式匹配也称为“模板匹配”。模式匹配工具包括以下功能:

PatMax RedLine™、PatMax RedLine Color、PatMax® 、PatFind®。

（一）FindPattern

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选择表格一个空格，打开右侧的“选择板”，点击“函数”，打开“Pattern Match”，双击“FindPattern”，设置模板搜索区域。

FindPatterns

Image:指定对包含图像数据结构的电子表格单元格的引用;默认情况下，该参数引用A0，即包含AcquireImage图像数据结构的单元格。该参数还可以引用其他图像数据结构，如可视化工具图像函数或坐标变换函数返回的数据结构。

Fixture:定义模型，并查找与夹具输入或视觉工具功能的图像坐标系统的输出相关的感兴趣区域(ROI)。将ROI设置为固定装置的相对位置，可以确保在旋转或转换固定装置时，ROI也会相对于固定装置进行旋转或转换.默认设置是(0,0,0)，图像最左上角。

Model Region:指定用于提取模型模式的矩形图像区域.

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双击Model Region，或点击按钮，可以在“图像视图”手动框选模板区域。

Model Settings:指定模型训练参数。

Model Type:指定区域模型或边缘模型训练。

Area model:区域模型训练创建基于从模型区域均匀采样灰度像素值的模式。面积模型相似度度量基于归一化灰度相关系数。

Edge model (默认):边缘模型训练创建的模式基于对点的采样，这些点偏向于通常在对象边界上发现的灰度不连续点的直接附近。边缘模型相似度度量基于灰度导数的归一化比较。

Coarseness：指定训练模型中最小特征的大小。

Fine：最小的特征大约4像素大小。

Medium (默认)：最小的特征大约4到8像素大小。

Coarse：大于8像素的最小特征。

Accuracy：指定精度/可靠性和执行速度之间的平衡。

Accurate：指定更高的精度/可靠性和更慢的执行速度。

Medium (default) 。

Fast：指定较低的精度/可靠性和较快的执行速度。

双击Find Region，或点击按钮，可以在“图像视图”手动框选模板搜索区域。可以点击，

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实现区域最大化，最后点击确定。

Number to Find：指定要返回的模式匹配的最大数目(0到255;默认= 1)。

Angle Range：指定函数对模板旋转(0到180;默认= 15)范围。

Show：指定图像上的FindPatterns图形的显示模式。

hide all：除了在电子表格中突出显示包含FindPatterns函数的单元格外，所有图形都是隐藏的。

result graphics only：在找到的模型的偏移坐标处始终显示一个十字。

input and result graphics：输入图像区域和十字都将一直显示。

触发一次，可以从电子表格上的“Patterns”函数得到模板的结果：Row(X像素值)、Col（Y像素值）、Angle(转角)、Scale(缩放)、Score(分值)。

可以通过“工具栏”

（二）TrainPatMaxPattern与 FindPatMaxPatterns

PatMax®模式是一组几何特征的集合，其中每个特征是两个像素值不同的区域边界上的一个点。TrainPatMaxPattern用于训练一个模板，然后FindPatMaxPatterns用于在一个图像中定位该模式的一个或多个实例。PatMax提供了三个关键特性，将其与机器视觉中可用的其他模式定位技术区分开来:

1.高速定位其外观可旋转、缩放和/或拉伸的对象。

2.基于物体形状而不是灰度值的定位技术。

3.非常高的准确性。

PatMax与其他模式定位技术的不同之处在于，它不是基于像素网格表示的，因此不能有效和准确地旋转或缩放。相反，PatMax使用基于特征的表示，可以快速而准确地转换模式匹配。

按钮，切换“电子表格”视图与“图像”视图。

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选择表格一个空格，打开右侧的“选择板”，点击“函数”，打开“Pattern Match”，双击“TrainPatMaxPattern”，设置PatMax模板训练区域。

随即弹出“TrainPatMaxPattern”设置窗口，双击“Pattern Region”。

手动框选模板区域，然后“确定”。

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选择表格一个空格，打开右侧的“选择板”，点击“函数”，打开“Pattern Match”，双击“FindPatMaxPatterns”，设置PatMax模板搜索区域。

随即弹出“FindPatMaxPattern”设置窗口，双击“Find Region”，框选模板搜索区域。双击“Pattern”，绝对引用“TrainPatMaxPattern”。

绝对引用“TrainPatMaxPattern”函数。

Number to Find：指定要返回的模式匹配的最大数目(1到1024;默认= 1)。

Accept：指定接受阈值，该阈值是有效实例的最低得分。潜在匹配的分数必须大于接受阈值，否则将不返回匹配值(0到100;默认= 50)。

Contrast：指定有效实例的最低对比度。潜在匹配的对比度必须大于对比度阈值的值，否则不考虑该实例(0到255;默认= 10)。低对比度阈值用于低对比度图像;高对比度阈值用于高对比度图像。

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触发一次，可以从电子表格上的“Patterns”函数得到模板的结果：Row(X像素值)、Col（Y像素值）、Angle(转角)、Scale(缩放)、Score(分值)。

可以通过“工具栏”

（一）实训

1.以“实训图纸_3”为测量对象，完成以下实训：

添加一个“FindPattern”函数，以“正常”图案为训练模板。设置该图案工具的相关参数：“合格阈值”为80，“旋转公差”为180度。分别测量“空瓶”、“液位低”、“瓶盖歪斜”的图像，观察作业是否通过。

2.以“实训图纸_1”为测量对象，完成以下实训：

在原来“FindPattern”函数的基础上，以“COGNEX”图案为训练模板，其他参数不变。

三、边缘

在机器视觉术语中，边缘被定义为两个相邻像素组之间具有灰度对比的边界(直线、圆弧或圆)。In-Sight的边缘工具用于检测和处理关于发现边缘的统计信息。下面以FindLine函数为例。

按钮，切换“电子表格”视图与“图像”视图。

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选择表格一个空格，打开右侧的“选择板”，点击“函数”，打开“Edge”，双击“FindLine”，设置FindLine函数。

随即弹出“FindLine”设置窗口，打开“Fixture”，点击

图标，关联到定位工具。

框选定位工具的“Row、Column、Theta”，把定位工具的数据关联到“FindLine”工具。

双击“Region”，进入“图像视图”，框选需要查找的边缘，注意：框的箭头必须指向目标边缘，然后确定。

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Polarity：指定要定位的边缘的极性，相对于该区域的扫描方向;该函数将只报告指定极性的边缘。

black-to-white：指定边缘极性为黑到白。

white-to-black：指定边缘极性为从白到黑。

either (default)：指定边缘极性可以是黑到白或白到黑。

Find By：指定函数用于在多个边缘候选项中选择边缘的边缘选择技术。

best score (default)：指定得分最高的边缘。

first edge：指定检测到的第一个边缘受到最高的考虑。

last edge：指定最后检测到的边缘接受最高的考虑。

Accept Thresh：指定可接受的最小边缘对比度(0到100;默认= 25)。对比度值从区域内的灰度直方图规范化为0到100。该函数将拒绝对比度评分低于此值的任何边缘。

Angle Range：指定函数对边缘旋转(0到10;默认值为0)。

Edge Width：指定像素距离(1到50;默认值= 3)发生边缘转换的位置。边缘宽度用于在提取边缘之前对图像进行过滤。

实训

以“实训图纸_1”为测量对象，在空格位置，添加一条“FindLine”函数：函数定位关联至定位工具，框选一条“黑到白”的边缘，将“Polarity”设置为“ black-to-white”，“Angle Range”设置为“180”。

四、OCV/OCR

OCV/OCR工具使用经过训练的字体读取和验证文本字符串。OCV/OCR工具包括以下功能:

OCRMax: 训练、读取和验证文本字符串中的字符。

OCRMaxAutoTune: 提供对自动调优对话框的外部访问。

OCRMaxSettings:提供对分段参数和其他高级文本读取参数的程序化访问。

ReadText: 读取文本字符串。

TrainFont: 训练字体字符。

VerifyText: 验证文本字符串中的字符。

以下OCRMax函数为例。

选择表格一个空格，打开右侧的“选择板”，点击“函数”，打开“视觉工具”，打开“OCV/OVR”，双击“OCRMax”，设置OCRMax函数。

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随即弹出“OCRMax”设置窗口，打开“Fixture”，点击对引用步骤可参考上述内容。

图标，关联到定位工具,定位的绝

双击“Region”，进入“图像视图”，框选文本特征区域。

切换至“训练字集”窗口

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选择“添加新字符到字集”项，在“训练字符串”上，手动填写训练字符，然后点击“训练”，最后“确定”。

或者选择“添加单个字符到字集”，点击“训练”，然后手动输入训练的字符，点击“训练”，最后“确定”。

触发一次，可以从电子表格上的“OCRMax”函数得到文本结果，也可以通过“工具栏”按钮，切换“电子表格”视图与“图像”视图，查看文本结果。

实训

以“实训图纸_1”为测量对象，在空格位置，添加一条“OCRMax”函数：函数定位关联至定

位工具，训练区域框选“ABC123”图案，并训练字集。

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五、ID

In-Sight的ID工具函数读取线性一维和二维符号中包含的字母数字数据字符串。可选地，大多数符号的质量可以根据发布的规范进行验证。ID工具包括以下功能:

ReadIDMax: 在感兴趣的区域内查找和解码一维或二维符号(一维/堆叠、数据矩阵、二维码和邮政)。该函数可以配置为各种符号，许多结果，并可以处理高度旋转和透视失真。可选地，也可以用于训练数据矩阵和二维码模型，并验证质量指标。

ValidateIDData: 对从一维和二维符号解码的数据进行验证。

VerifyIDCode:用于从一维和二维符号中提取与代码可读性和标记质量相关的度量。

下面以ReadIDMax为例。

选择表格一个空格，打开右侧的“选择板”，点击“函数”，打开“视觉工具”，打开“ID”，

双击“ReadIDMax”。

随即弹出“ReadIDMax”设置窗口，打开“Fixture”，点击引用步骤可参考上述内容。

图标，关联到定位工具,定位的绝对

双击“Region”，进入“图像视图”，框选识别区域。

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Symbology Group：指定要读取的四个符号组之一。

1D/Stacked (default)：选择1D和堆叠的代码读取，即一维/堆叠码的读取。

Data Matrix：选择数据矩阵读取。

QR Code：选择二维码阅读。

Postal：选择邮政编码读取。

实训

（1）以“实训图纸_2”为测量对象，在空格位置，添加一条“ReadIDMax”函数，训练区域框选条形码，并且读取条形码数据。提示：“Symbology Group”参数设置为“1D/Stacked”。

（2）以“实训图纸_2”为测量对象，修改原来“ReadIDMax”函数，训练区域框选的邮政编码，并且读取条形码数据。提示：“Symbology Group”参数设置为“Postal”，“Postal Symbologies”参数选项全部激活。

（3）以“实训图纸_1”为测量对象，修改原来“ReadIDMax”函数，函数定位关联至定位工具，并读取数据矩阵数据。提示：“Symbology Group”参数设置为“Data Matrix”。

六、Measure

度量函数计算圆、点和线之间的距离和角度。

BlobToBlob: 测量两个斑点之间的最小或最大距离。

BlobToLine: 测量一个斑点与一条线之间的最小或最大距离。

BlobToPoint: 测量一个斑点与一个点之间的最小或最大距离。

BlobToRadian: 测量斑点与指定角度的点之间的距离。

CircleToCircle: 测量圆与指定圆之间的距离。

LineToCircle: 测量直线与圆的点之间的距离。

LineToLine: 测量直线与直线之间的距离。

MidLineToMidLine: 计算从一个线段中点到另一个线段的距离。

PointToCircle: 测量点与圆之间的距离。

PointToLine:测量点与直线之间的距离。

PointToPoint: 测量点与点之间的距离。

PointToPointAngle: 计算由两个点定义的角度。

PointToPointDistance:计算两点之间的距离。

下面以PointToCircle为例。

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选择表格一个空格，打开右侧的“选择板”，点击“函数”，打开“视觉工具”，打开“Geometry”，打开“Measure”，双击“PointToCircle”。

打开“PointToCircle”设置窗口，分别双击“Point”与“Circle”按钮，进入“图像视图”，选择目标点与圆。

选择目标点与圆，最后点击“确定”。

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