【LabVIEW懒人系列教程-视觉入门】2.13LabVIEW视觉助手之抓点的编程运用

本文主要是介绍【LabVIEW懒人系列教程-视觉入门】2.13LabVIEW视觉助手之抓点的编程运用,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

前几期的文章中运用到的一些测量算法比如抓点,抓边,抓圆等等,也只是大致的讲了如何在助手中去用,相信大家对于参数的输入以及含义还不是很清楚,那么今天我们来详细的讲解一下,抓点算法的程序封装以及输入参数的内容有哪些。
首先利用视觉助手进行算法参数的介绍:
其中我们主要需要知道的调节参数有搜索方式,边缘极性,最小边界强度这几个参数含义,抓点的搜索方向是根据ROI设置时的方向决定的所以参数中没有方向的设置选项。
搜索方式:1,第一边缘点(指从线形ROI起始点到终点方向捕捉到的第一个点)
                 2,第一边缘与最后边缘点(指捕捉到的第一个点与最后一个点,这种方式可以捕捉两个点)
                 3,所有边缘点(指捕捉到的所有满足边界强度的点)
                 4,最优边界点(指捕捉到的最优边界点)
边缘极性:1,所有边缘点(指从抓点方向捕捉到的任意一个点)
                 2,上升边缘点(指从像素灰度值由小到大的点拟合方式)
                 3,下降边缘点(指从像素灰度值由大到小的点拟合方式)
最小边界强度:设定点拟合时的像素灰度下限标准值。

 


下面我们简单演示一下效果然后进行Labview的程序生成:
实际运用时可通过相应的参数调整来进行检测的条件过滤。生成程序的方法和之前讲过的模板匹配类似。

 

选择相应路径,助手会自动生成并创建相应的输入输出。

 


今日总结

①视觉助手算法抓点的程序封装以及参数含义的了解。

今日作业
熟悉视觉助手中的其他算法和例程,输入参数以及输出参数有哪些。
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这篇关于【LabVIEW懒人系列教程-视觉入门】2.13LabVIEW视觉助手之抓点的编程运用的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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