关于Halcon的离心机试管槽定位

上图就是将相机定位后，辅以打光在离心机正上方取像而成的。由图可知，离心机内部分为四块区域，四块区域内部又分为半径大小不一的试管槽若干个，本篇文章主要就是讨论如何从相机取得的这些图像中，通过一系列算法将试管槽是否存在试管进行判断。

一、建模

建模的目的就是为了方便离心机内部旋转各种不同角度后，所取得的图像进行信息判断。
为了增强模型的参照度，我们一般选取的图片必须具备原始性。如下图所示：

为了方便进行图像处理，我们需要先把图像分离出三基色，利用单色调图像进行处理。

decompose3 (Image, R, G, B)

分离效果如下图所示：

小试管槽区域的手动定位建模

draw_circle (WindowHandle, Row, Column, Radius)  //手动画小试管槽轮廓
gen_circle_contour_xld (ContCircle, Row, Column, Radius, 0, 6.28318, 'positive', 1)  //显示所画圆形轮廓，并建立XLD模型ContCircle
gen_circle (Circle, Row, Column, Radius+10)  //自动显示一个比所画圆形“轮廓”半径大10个像素的圆形“区域”
reduce_domain (R, Circle, ImageReduced)  //将圆形区域隐藏
create_shape_model_xld (ContCircle, 'auto', 0, 0, 'auto', 'auto', 'ignore_local_polarity', 5, ModelID)  //根据之前建立的XLD模型ContCircle创建小试管槽的模板
find_shape_model (ImageReduced, ModelID, 0, 0, 0.5, 1, 0.5, 'least_squares', 0, 0, Row1, Column1, Angle, Score)  //在大圆区域内查找1个小试管槽模板
find_shape_model (R, ModelID, 0, 0, 0.5, 18, 0.5, 'least_squares', 0, 0, Row2, Column2, Angle1, Score1)  //在图片R内查找18个小试管槽模板
dev_display_shape_matching_results (ModelID, 'red', Row2, Column2, Angle1, 1, 1, 0)  //显示查找到的小试管槽模板

小试管槽建模效果如下图所示：

大试管槽区域的手动定位建模（与小试管槽同理）

draw_circle (WindowHandle, Row3, Column3, Radius1)
gen_circle_contour_xld (ContCircle1, Row3, Column3, Radius1, 0, 6.28318, 'positive', 1)
gen_circle (Circle1, Row3, Column3, Radius1+10)
reduce_domain (G, Circle1, ImageReduced1)
create_shape_model_xld (ContCircle1, 'auto', 0, 0, 'auto', 'auto', 'ignore_local_polarity', 5, ModelID1)
find_shape_model (ImageReduced1, ModelID1, 0, 0, 0.5, 1, 0.5, 'least_squares', 0, 0, Row4, Column4, Angle2, Score2)
find_shape_model (G, ModelID1, 0, 0, 0.5, 8, 0.5, 'least_squares', 0, 0, Row5, Column5, Angle3, Score3)
dev_display_shape_matching_results (ModelID1, 'green', Row5, Column5, Angle3, 1, 1, 0)

效果如下图所示：

二、查找离心机内部区域中心点坐标

因为我们只关心离心机内部区域，不必要的区域我们可以省去，不去处理。

gen_circle (Circle2, zhongxindian[1], zhongxindian[0], 830)  //以中心点为圆心，画一个半径为830的圆形区域（这里的中心点区域是大概预估的，并不是计算得来）
reduce_domain (Image, Circle2, ImageReduced)  //将Circle2区域轮廓线隐藏
decompose3 (ImageReduced, ImageReduced_R, ImageReduced_G, ImageReduced_B)
trans_from_rgb (ImageReduced_R, ImageReduced_G, ImageReduced_B, ImageReduced_H, ImageReduced_S, ImageReduced_V, 'hsv')  //转换成hsv颜色空间

ImageReduced_B效果如下图所示：

ImageReduced_V效果如下图所示：

由于中心点肯定是存在于中心原盘内，所以我们可以进一步缩小筛选区域。

gen_circle (Circle3, zhongxindian[1], zhongxindian[0], 200)  //以中心点为圆心，画一个比中心圆盘稍大的圆形区域
reduce_domain (ImageReduced_B, Circle3, ImageReduced1)

具体区域如下图所示：

由于圆盘的背景与圆盘的阈值相差较大，我们很容易就通过一系列算子将图中的圆盘区域筛选出来。

threshold (ImageReduced1, Region, 80, 255)  //在ImageReduced1区域选取阈值在80到255这个范围内的区域
fill_up (Region, RegionFillUp)  //填满Region内部中空区域
connection (RegionFillUp, ConnectedRegions2)  //将RegionFillUp区域分离成独立的一个个区域
select_shape (ConnectedRegions2, SelectedRegions2, 'area', 'and', 1000, 999999)  //将目标区域SelectedRegions2筛选出来
shape_trans (SelectedRegions2, RegionTrans, 'outer_circle')  //沿着SelectedRegions2区域塑造一个最小的外包圆形区域
dev_display (ImageReduced_V)
dev_display (RegionTrans)
area_center (RegionTrans, Area, Row, Column)  //取得RegionTrans区域的圆心
gen_cross_contour_xld (Cross, Row, Column, 80, 0)  //以RegionTrans区域的圆心做原点，建立坐标系

此时，我们就可以获得误差极小的中心点坐标。效果如下图所示：

三、计算离心机的旋转角度

由于我们的试管槽模板是在一个标准工位上设立的，离心机旋转各个角度后，为了能够准确地匹配试管槽模板，我们需要将模板的各个中心点坐标乘以离心机的旋转角度，这就是我们计算离心机旋转角度的必要性。
为了能够计算出离心机的旋转角度，我们需要设立一个参照点，通过计算参照点的旋转角度，从而得出离心机旋转角度，于是我们利用下图标定部分所示的参照点进行预估。

为了得到准确的旋转角度，我们需要计算出该点的中心点坐标。
同理，我们也可以缩小筛选区域，将中心原盘和外层圆环区域省去。

gen_circle (Circle4, Row, Column, 185)  //以中心点为圆心，画一个半径为185的圆形区域
gen_circle (Circle5, Row, Column, 285)  //以中心点为圆心，画一个半径为285的圆形区域
difference (Circle5, Circle4, RegionDifference)  //取大圆区域减去小圆区域，输出RegionDifference
reduce_domain (ImageReduced_V, RegionDifference, ImageReduced2)  //在ImageReduced_V图片上隐藏RegionDifference区域
sub_image (ImageReduced_V, ImageReduced_B, ImageSub, 1, 135)  //让小圆圈的色差更明显
dev_display (RegionDifference)

结果如下图所示：

bin_threshold (ImageReduced2, Region1)  //取ImageReduced2区域较暗的区域

由于参考点的阈值明显比周围区域大，于是我们直接在ImageReduced2区域内，用自动阈值法取出较暗的区域。

结果如下图所示：

为了得到参考点区域，我们直接利用已有的区域RegionDifference与区域Region1相减，就能得到。

difference (RegionDifference, Region1, RegionDifference1)  //RegionDifference区域减去Region1区域
fill_up (RegionDifference1, RegionFillUp1)
connection (RegionFillUp1, ConnectedRegions3)
select_shape (ConnectedRegions3, SelectedRegions3, 'area', 'and', 150, 99999)
shape_trans (SelectedRegions3, RegionTrans1, 'outer_circle')
dev_display (ImageSub)
dev_display (RegionTrans1)
area_center (RegionTrans1, Area1, Row1, Column1)  //取得RegionTrans1的圆心
gen_cross_contour_xld (Cross1, Row1, Column1, 40, 0)  //以RegionOpening1区域的圆心做原点，建立坐标系

此时，我们可以准确地查找到参考点的中心点坐标。
效果如下图所示：

只要我们将离心机内部的中心点坐标与参考点的中心点坐标相连，我们就可以通过这一条直线判断出离心机的旋转角度。

gen_region_line (RegionLines, Row1, Column1, Row, Column)  //连接两点

效果如下图所示：

具体的判断方法需要用到一些简单的初中数学知识。首先，我们可以根据中心原盘的中心点坐标建立一个坐标系，效果如下图所示：

从这个坐标轴我们可以清楚地判断旋转角度表示直线位于哪个象限，然后再根据三角关系，计算出与y轴正半轴之间的顺时针夹角。

if(Row1 < Row and Column1 > Column)  //第一象限x1 := Column1 - Columny1 := Row - Row1tuple_atan (y1/x1, ATan)xuanzhuanjiaodu := 6.28318 - (1.57080 - ATan)
elseif(Row1 < Row and Column1 < Column)  //第二象限x2 := Column - Column1y2 := Row - Row1tuple_atan (y2/x2, ATan1)
xuanzhuanjiaodu := 1.57080 - ATan1
elseif(Row1 > Row and Column1 < Column)  //第三象限x3 := Column - Column1y3 := Row1 - Rowtuple_atan (y3/x3, ATan2)xuanzhuanjiaodu := 1.57080 + ATan2
elseif(Row1 > Row and Column1 > Column)  //第四象限x4 := Column1 - Columny4 := Row1 - Rowtuple_atan (y4/x4, ATan3)xuanzhuanjiaodu := 6.28318 - ATan3 - 1.57080
endif

hom_mat2d_identity (HomMat2DIdentity)  //建立一个空的矩阵
hom_mat2d_rotate (HomMat2DIdentity, xuanzhuanjiaodu, Row, Column, HomMat2DRotate)  //将空矩阵乘上旋转角度
affine_trans_point_2d (HomMat2DRotate, y_shiguan, x_shiguan, y_xuanzhuan, x_xuanzhuan)  //把圆孔的中心点坐标都乘以旋转角度

通过求得的旋转角度，计算出旋转矩阵。此时，经过旋转过后的试管槽中心点坐标乘以旋转矩阵就可以直接使用。

四、判断试管槽内是否存在试管

由于试管槽不存在试管的时候，槽内都是黑漆漆一片的，而试管盖确实白色的，这样就非常好区分判断了。我们利用试管槽内区域的平均阈值与ImageReduced_R图片内的平均阈值进行对比，假如阈值差小于30，我们就可以判断这个试管槽内不存在试管；反之，假如阈值大于30，我们亦可以判断这个试管槽内存在试管。
我们以小试管槽为例：

gen_circle (Circle6, y_xuanzhuan[i_xiaoshiguan], x_xuanzhuan[i_xiaoshiguan], 50)  //以中心点为圆心，画一个半径为50的圆
intensity (Circle6, ImageReduced_R, Mean, Deviation)  //检测Circle6的平均灰度值以及与ImageReduced_R图片平均灰度值的差值

效果如下图所示：

假设试管槽内没有试管，我们可以用以下代码准确定位试管槽中心点：

gen_circle (Circle8, y_xuanzhuan[i_xiaoshiguan], x_xuanzhuan[i_xiaoshiguan], 70)  //以中心点为圆心，画一个比原来圆形区域稍大的圆形区域
reduce_domain (ImageReduced_R, Circle8, ImageReduced3)
find_shape_model (ImageReduced3, ModelID_Small, 0, 0, 0.5, 1, 0.5, 'least_squares', 0, 0, Row2, Column2, Angle, Score)  //在ImageReduced3区域内查找小试管槽的模板
dev_display_shape_matching_results (ModelID_Small, 'red', Row2, Column2, Angle, 1, 1, 0)  //显示查找到的模板
gen_cross_contour_xld (Cross3, Row2, Column2, 80, 0)  //以（Row2，Column2）为原点建立半径为80的坐标系

效果如下图所示：

假设试管槽内存在试管，我们可以用以下代码定位试管盖的中心点坐标：

gen_circle (Circle9, y_xuanzhuan[i_xiaoshiguan], x_xuanzhuan[i_xiaoshiguan], 110)  //以中心点为圆心，画一个半径为110的圆
reduce_domain (ImageReduced_R, Circle9, ImageReduced4)
bin_threshold (ImageReduced4, Region2)  //取出ImageReduced4区域内较暗的区域
difference (Circle9, Region2, RegionDifference2)  //找到两个区域不相交的区域
connection (RegionDifference2, ConnectedRegions)
select_shape_std (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'max_area', 70)
fill_up (SelectedRegions, RegionFillUp2)  //填满SelectedRegions区域
shape_trans (RegionFillUp2, RegionTrans2, 'outer_circle')
reduce_domain (ImageReduced_R, RegionTrans2, ImageReduced10)
dev_display (ImageReduced10)
dev_display (RegionTrans2)
gen_cross_contour_xld (RegionTrans2, Row3, Column3, 75, 0)  //以最小圆的圆心为原点，建立半径为90的坐标系

效果如下图所示：

大试管槽的分析与小试管槽如出一辙。
最后，将所有的检测结果汇聚在一起，效果如下图所示：

谢谢观看！

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