C# Halcon erkennt die Groß-/Kleinschreibung von Flaschenverschlüssen

Halcon ist eine leistungsstarke Computer-Vision-Bibliothek für Bildverarbeitungs- und Machine-Vision-Anwendungen. Es bietet eine Vielzahl von Bildverarbeitungs- und Analysetools, mit denen eine Vielzahl von Bildverarbeitungsaufgaben gelöst werden können, darunter die Erkennung, Erkennung und Messung von Objekten.

Das Folgende ist ein einfacher Fall der Verwendung von Halcon zur Realisierung der Flaschenverschlusserkennung:

1. Bildaufnahme:
   Verwenden Sie zunächst eine Kamera oder ein anderes Bildaufnahmegerät, um ein Bild mit dem Flaschenverschluss aufzunehmen. Stellen Sie sicher, dass die Bildqualität gut ist und der Flaschenverschluss deutlich sichtbar ist.

2. Bildvorverarbeitung:
   Vorverarbeitung der erfassten Bilder, um die Merkmale der Kappen zu extrahieren und zu verbessern. Die Vorverarbeitungsschritte können Vorgänge wie Bildrauschen, Graustufen, Kantenerkennung, Filterung usw. umfassen, und eine geeignete Verarbeitungsmethode wird entsprechend der tatsächlichen Situation ausgewählt.

3. Merkmalsextraktion:
   Verwenden Sie das von Halcon bereitgestellte Merkmalsextraktionstool, um die Merkmale des Flaschenverschlusses aus dem vorverarbeiteten Bild zu extrahieren. Kappen können anhand von Formmerkmalen, Texturmerkmalen, Farbmerkmalen usw. beschrieben und unterschieden werden.

4. Erkennung von Flaschenverschlüssen:
   Verwenden Sie die extrahierten Merkmale zur Erkennung von Flaschenverschlüssen. Methoden wie Template Matching, Shape Matching und Edge Matching können verwendet werden, um die Position des Flaschenverschlusses im Bild zu identifizieren und zu lokalisieren.

5. Ergebnisanalyse und Entscheidungsfindung:
   Analysieren und treffen Sie Entscheidungen basierend auf den Erkennungsergebnissen der Flaschenverschlüsse. Klassifizierung, Zählung, Qualitätsbewertung und andere Vorgänge können entsprechend der erkannten Position und Eigenschaften der Flaschenverschlüsse durchgeführt werden.

6. Visualisierung und Ausgabe:
   Visualisieren Sie die Erkennungsergebnisse, markieren Sie die Position des erkannten Flaschenverschlusses im Bild und zeigen Sie die relevanten Informationen des Flaschenverschlusses an. Gleichzeitig können die Ergebnisse an externe Geräte ausgegeben oder als Dateien zur späteren Verarbeitung und Analyse gespeichert werden.

Es ist zu beachten, dass das Obige nur ein Rahmen für einen einfachen Fall der Flaschenverschlusserkennung ist und die spezifischen Implementierungsmethoden und -schritte je nach tatsächlichem Bedarf und Situation variieren können. In praktischen Anwendungen müssen unter Umständen auch Faktoren wie Lichtverhältnisse, unterschiedliche Formen von Flaschenverschlüssen und Störgeräusche berücksichtigt sowie Algorithmen optimiert und die Leistung optimiert werden.

Die Verwendung von Halcon zur Erkennung von Flaschenverschlüssen erfordert Grundkenntnisse in Bildverarbeitung und maschinellem Sehen. Es wird empfohlen, zunächst die grundlegenden Operationen und Funktionen von Halcon zu erlernen und die Prinzipien der Bildverarbeitung und maschinellen Bildverarbeitung tiefgreifend zu verstehen. Mit der Anhäufung von Übung und der Verbesserung der Erfahrung können Sie das schrittweise meistern

Meistern Sie komplexere Bilderkennungsaufgaben, darunter verschiedene Anwendungsszenarien einschließlich der Kronkorkenerkennung.

Hier ist ein Beispielcode für die einfache Erkennung von Flaschenverschlüssen mit Halcon:

using HalconDotNet;

class Program
{
    
    
    static void Main(string[] args)
    {
    
    
        // 1. 图像采集
        HImage image = new HImage("path_to_image.jpg");

        // 2. 图像预处理
        HImage preprocessedImage = image.GrayTrans();
        preprocessedImage = preprocessedImage.MedianImage("circle", 5);
        preprocessedImage = preprocessedImage.EdgesSubPix("canny", 50, 80, 3);

        // 3. 特征提取
        HRegion region = preprocessedImage.Threshold(100, 255);
        HRegion connectedRegions = region.Connection();

        // 4. 瓶盖检测
        HRegion selectedRegion = connectedRegions.SelectShape("area", "and", 2000, 50000);
        HRegion contours = selectedRegion.EdgesSubPix("canny", 1, 20, 3);
        HXLDCont xldContours = contours.GenContourRegionXld("border");

        // 5. 结果分析和决策
        int numCovers = xldContours.CountObj();

        // 6. 可视化和输出
        preprocessedImage.DispObj();
        xldContours.DispObj();
        Console.WriteLine("Detected covers: " + numCovers);

        // 释放资源
        image.Dispose();
        preprocessedImage.Dispose();
        region.Dispose();
        connectedRegions.Dispose();
        selectedRegion.Dispose();
        contours.Dispose();
        xldContours.Dispose();

        Console.ReadLine();
    }
}

Bitte beachten Sie, dass der obige Code nur ein Beispiel ist und in tatsächlichen Anwendungen je nach Situation eine Parameteranpassung und Algorithmusoptimierung erforderlich sein kann. Darüber hinaus sind die im Code verwendeten Funktionen und Methoden Teil von Halcon. Sie müssen die Halcon-Bibliothek installieren und zugehörige Referenzen hinzufügen, um normal ausgeführt zu werden.