机器视觉基础（直播回放）

机器视觉基础

总结： 本次讲解主要围绕工业相机的基础配置、图像处理及与机器人联动通信的应用展开，重点在于相机网络设置、软件操作流程、模板匹配方法以及标定调试等内容。

**相机基础配置**

- 需确保相机与电脑连接正常，并正确设置IP地址以避免冲突。 - 使用官方软件检测相机状态，若出现黄色叹号提示，则需手动修改IP地址。 - 网络配置完成后可在软件中看到设备并进行后续操作。

**相机参数设置** - 曝光时间用于调节图像亮度，建议在软件外通过硬件旋钮调整曝光度至最大。 - 像素格式根据需求选择（如彩色选20B8）。 - 触发方式推荐使用“软件触发”，避免因错误的IO触发导致采集失败。

**通信管理配置** - TCP服务端设置时需填写正确的电脑IP地址（尤其是与相机连接的网卡地址）。 - 端口号必须与脚本中的设置一致，否则无法建立连接。 - 可通过查看发送和接收的数据进行调试，确认通信是否正常。

**多流程触发机制** - 通过自定义字符串（如ZL）触发不同流程，实现对不同目标（如齿轮、圆孔）的识别。 - 每个流程可对应不同的图像处理逻辑，提升灵活性。

**图像源与模板匹配** - 图像源需选择灰度图像，以便进行高精度匹配。 - 高精度匹配模块支持区域选择（如矩形或六边形），限定识别范围。 - 创建模板时需注意匹配框与匹配点的区别，匹配点可手动调整以提高定位精度。

**模板保存与复用** - 模板可保存为文件供后续调用，但版本需保持一致，不可跨版本使用。 - 支持多个模板同时存在，便于识别多种目标。

**匹配参数优化** - 设置最小匹配分数（如85%以上）以提高识别准确率。 - 匹配个数限制防止误识别，角度范围需根据实际应用场景设定。 - 极性设置应与机器人角度计算方式一致，以保证联动准确性。

**N点标定功能** - N点标定用于将像素坐标转换为实际距离坐标，是实现精准定位的关键步骤。 - 标定时需按设定轨迹移动相机（如9个点），生成标定文件。 - 标定误差受图像质量、模板匹配精度等因素影响，需逐一排查调整。

**变量计算与逻辑控制** - 变量计算模块可用于进一步校准数据输出，提升精度。 - 条件检测与分支模块支持基于识别结果的逻辑判断，如根据不同匹配结果执行不同操作。

**数据格式化与通信** - 格式化模块用于规范相机向脚本发送的数据格式，通常包括X、Y坐标及角度信息。 - 分隔符需统一，避免因多余符号导致解析失败。 - 数据最终通过通信模块发送给客户端，需确保服务端与客户端配置一致。

**辅助工具与调试建议** - 可使用图像二值化、原查找等功能辅助图像处理。 - 缺陷检测等高级功能可根据需求选用。 - 调试过程中建议使用真实图像或提前拍摄样本图片进行练习。

**常见问题处理** - 若通信失败，需检查网络连接、IP与端口配置、防火墙设置等。 - 标定误差大时应检查模板匹配质量、移动距离设置是否准确。 - 多模板识别时可通过编号区分不同对象，结合逻辑模块实现智能判断。

**培训与实操准备** - 推荐提前熟悉软件流程，即使无实物相机也可通过本地图片练习。 - 大赛中建议使用官方提供的标准图像及流程文档。 - 对于脚本编程部分，需配合视觉软件完成数据交互，缺一不可。