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    摘要：針對工業自動化領域視覺應用越來越多的情況，采用Halcon和C#開發了一款視覺軟件。該軟件具有二維碼識別，OCR字符識別和定位功能。可以配合機器人和模組完成定位監測功能。

關鍵詞：Halcon；C#；視覺；愛普生機器人

中圖法分類號:TP273文獻標識碼:A

引言

    近年來，社會發展節奏越來越快，人們思想發生了巨大轉變加上適齡勞動力減少，各行各業都想導入自動化設備。由于工況越來越復雜，對設備的精度要求也越來越高。為了提高精度，引入了相機視覺定位。

    業界普遍使用視覺有兩種方式，智能相機和基于PC自主開發的視覺軟件。前者使用方便成本高，好多規模不大的公司用不起。后者成本適中但是開發任務繁重，開發周期較長。如果能夠自主開發一套具備常用功能的視覺通用軟件，將會極大節約成本又可以在較短時間內應用。本文就這方面做一個簡單介紹。

1.軟件總體介紹

    軟件使用C#和Halcon混合編程開發而成，開發工具是VS2012和Halcon11.0。軟件功能主要由七部分構成：相機參數設置模塊，二維碼讀取模塊，OCR識別模塊，模式匹配模塊，串口通訊模塊，網絡通訊模塊和狀態顯示模塊。下面簡單介紹下各模塊功能：

    相機參數設置模塊主要用于相機類型選擇，相機名稱選擇，曝光和增益調節，搜索當前已連接相機及保存當前 參數。

二維碼讀取模塊可以設置二維碼類型，條碼極性等參數并可以顯示讀碼結果和內容。

OCR識別模塊可以設置OCR參數，區域及顯示當前讀取結果。

模板匹配模塊可以設置匹配參數，模板參數，創建模板，設置ROI及顯示當前檢測結果。

串口通訊模塊用來和外部通訊設置相關參數，包括串口號等，設置好后可以保存至XML文件。

網絡通訊模塊可以設置TCP/IP相關參數及保存至XML文件。軟件整體界面如下圖1所示：

圖1

2.軟件詳細介紹

    本軟件采用傳統的軟件開發生命周期的方法，采用自上而下的開發順序，逐步求精細化的結構化軟件設計方法。從用戶使用需求方面上講，軟件可分為運行狀態、測試類型、實時顯示、模式選擇、文件加載等功能，如圖2所示。

2.1通訊協議

    本軟件具有兩種通訊方式和外部交互數據，分別是串口通訊和網絡通訊。

    串口通訊包括串口號、波特率、數據位、停止位、校驗位、保存和打開串口等信息，如圖3所示。其中串口號為連接相機端口號，圖中為COM6。波特率要與數據交互端設置成一致，圖中為9600（常用的波特率有9600、19200、38400、43000、56000、57600、115200等）。數據位、停止位、校驗位設置，圖中設置為8位、1位、無校驗。“保存”是用來存儲設置的參數信息。“打開串口”是用來測試通訊端口是否能打開。

    網絡通訊界面包括端口號、聯機信息、數據內容、考試監聽、發送信息和保存等信息，如圖4所示。“端口號”設置的是60000，“聯機信息”會顯示連接狀態，“數據內容”會顯示收到的數據，當需要啟用網絡通信時點選開始監聽。

2.2相機參數

    相機參數設置界面主要用于相機類型、相機名稱、曝光、增益、搜索相機、保存、打開相機、實時圖像、停止。如圖5所示，

圖5相機參數設置界面選擇相機類型：選擇相機的品牌，如Basler、Dahua等；

搜索相機：搜索當前連接的相機的型號；

選擇相機名稱：根據搜索到的相機型號選擇對應的型號；打開相機：手動打開相機，使相機能夠正常工作；

實時圖像：實時顯示當前相機視野范圍內的物體；

曝光和增益：調整相機的曝光值和增益值，使圖像能夠清晰成像；保存：將當前所有的參數設置保存到對應的文件中；

停止：使相機停止工作；

2.3二維碼

    二維碼測試界面包括二維碼測試和二維碼參數2個板塊，如圖7所示。圖中綠色的拾取框為二維碼的邊緣，可以自動在視野范圍內搜索到二維碼的位置，檢測到二維碼的內容為1234567890，相機的像素為640*480，即30萬像素的黑白相機。二維碼測試主要是手動測試二維碼是否合格，以及顯示測試的二維碼內容，如圖7所示。二維碼參數主要是設置二維碼的類型（常用的有DataMatrix,MaxiCode,Aztec,QRCode,Vericode,PDF417,Ultracode,Code49,Code16K等）、條碼的極性（dark_on_light或者light_on_dark），以及設置超時時間，如圖8所示。

2.4OCR識別

    OCR識別包括OCR識別、設置區域和OCR參數3個板塊。圖中綠色外框為設置的ROI區域，當設置的ROI區域越小，檢測的精度就會越高，出現誤判的幾率就會越小，同時因為檢測區域小，所以檢測速度非常快，能夠有效節省時間；紅色的小框為每一個字符的拾取框，會根據字符的大小和寬度自動分配；紅色的字符是顯示識別到的信息內容為97527，與要識別的字符一致。OCR識別界面主要是識別OCR字符，并顯示識別結果，如圖10所示。設置區域界面主要包括OCRROI和屏蔽區域。其中OCRROI主要是設置OCR識別的檢測區域；屏蔽區域是為了減少干擾而屏蔽一些外部多余的特征，保證檢測的精度和速度，如圖11所示。

    OCR參數界面主要是ROI設置、ROI讀取、屏蔽數量。對應的選擇不同的ROI名稱，可以識別不同的模板特征，如圖12所示。

2.5匹配測試界面

    匹配測試界面包括匹配測試、創建模板、模板參數、匹配參數4個板塊。其中綠色外框為拾取范圍，即相機會在設定好的拾取范圍內尋找設定的模板，同樣的要使拾取范圍盡可能小；藍色框為模板匹配區域，將當前模板為設定的匹配模板進行對比，按照閾值/匹配度來進行判斷，結果大于和等于閾值判定為OK，結果小于閾值判定為NG。圖中綠色字體為顯示信息，Result為檢測到的模板的坐標位置和角度；Score為得分閾值。

    匹配測試界面主要是顯示檢測結果和檢測匹配度，如圖14所示。創建模板界面包括創建模板和設置ROI，其中創建模板是用來設置視覺抓取匹配所需的模板，設置ROI是設置視覺匹配的區域，如圖15所示。模板參數界面包括模板旋轉角度、模板最小對比度、金字塔層數、設定模板名稱。匹配參數界面包括匹配閾值、搜索角度、選擇模板。其中匹配閾值是用來設置合格和不合格之間的評判標準；搜索角度是在匹配過程中在一定的角度范圍內進行搜索，超過設定角度的物體視為NG；選擇模板是用來設置匹配模板的名稱，如圖17所示。

4.結語

    上述軟件經測試效果良好。二維碼識別成功率較高，OCR字符識別對于印刷質量好的字符效果也不錯，但是對于字符質量不好的字符會出現誤判，這方面功能還需優化。和愛普生機器人配合的定位功能可以在軟件這一端完成標定，機器人端只需要接收世界坐標走位置即可。