文章目录
- 第二篇 工业视觉案例 之 彩色小球个数统计
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- 1. 案例要求
- 2. 实现思路
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- 2.1. 图像源：导入待检测的含有彩色小球的图片
- 2.2. 颜色转换：将原始彩色RGB图像转换为灰度图像，为轮廓匹配做准备
- 2.3. 轮廓匹配：定位每一颗小球的位置，获取各个小球的位置和ROI区域
- 2.4. 组合模块：把颜色识别流程封装进组合模块，将轮廓匹配得到的每一个小球循环送入组合模块内部，对每一个小球进行颜色识别
- 2.5. 颜色识别：提取每个小球的颜色特征，判定属于哪一种颜色类别
- 2.6. 分支字符：依据颜色识别输出的颜色结果进行条件分支，不同颜色进入各自的计数支路
- 2.7. 变量计算：各个分支分别对对应的颜色计数执行+1累加，分别统计绿色、黄色、红色、橙色小球的个数
- 2.8. 发送数据：每条变量计算分支后，添加发送数据算子 ，将变量计算的局部变量，赋值给预先定义好的四个全局变量（红绿、黄、橙各对应一个全局变量）
- 2.9. 格式化：输出四个全局变量
- 3. 工程搭建
- 4. 流程搭建细节
- 4. 结果显示
第二篇 工业视觉案例 之 彩色小球个数统计
1. 案例要求
需求：
| 用 VisionMaster 统计图片中每种颜色小球的个数 |
2. 实现思路
2.1. 图像源：导入待检测的含有彩色小球的图片
2.2. 颜色转换：将原始彩色RGB图像转换为灰度图像，为轮廓匹配做准备
2.3. 轮廓匹配：定位每一颗小球的位置，获取各个小球的位置和ROI区域
2.4. 组合模块：把颜色识别流程封装进组合模块，将轮廓匹配得到的每一个小球循环送入组合模块内部，对每一个小球进行颜色识别
2.5. 颜色识别：提取每个小球的颜色特征，判定属于哪一种颜色类别
2.6. 分支字符：依据颜色识别输出的颜色结果进行条件分支，不同颜色进入各自的计数支路
2.7. 变量计算：各个分支分别对对应的颜色计数执行+1累加，分别统计绿色、黄色、红色、橙色小球的个数
2.8. 发送数据：每条变量计算分支后，添加发送数据算子 ，将变量计算的局部变量，赋值给预先定义好的四个全局变量（红绿、黄、橙各对应一个全局变量）
2.9. 格式化：输出四个全局变量
3. 工程搭建
4. 流程搭建细节
| 1：先导入需要测试的图片 |
| 2：使用颜色转换，把**图像源**和**颜色转换**两个组件连起来，然后双击颜色转换进入设定菜单，转换类型为：RGB转灰度，目的是将图像源输出的RGB图像转换为灰度图像 |
| 3：使用轮廓匹配，把颜色转换和轮廓匹配两个组件连线起来，然后双击轮廓匹配进入设定菜单，注意：运行参数里最大匹配个数要修改，这是很多人容易漏掉的地方 |
| 4：使用组合模块，双击组合模块进入设定菜单，对Group模块的输入进行设置，注意：输入设置里输入 **图像源1.图像[ ]** 和 **轮廓匹配1.匹配框即[ ]** 即可 |
| 启用循环使能，起始值为0，结束值为轮廓匹配1.匹配个数[ ] |
| 5：在组合模块里使用颜色识别 |
| 6：统计每种颜色小球的个数，注意：变量计算组件中初始值为0，初始化一定要打开！ |
| 7：把变量计算里局部变量的值存入全局变量方便格式化输出所有结果 |
| 8：在格式化组件中输出结果，注意：输出的是全局变量 |
4. 结果显示
