HALCON识别数字ID
下面这个例子展示了HALCON中的一个例子:识别晶圆上面的数字ID号,具体说明见注释
*
* This example describes one step from the semiconductor product chain.
* In the front-end-of-line step, the ICs are printed on the wafer. To
* tag a single wafer from the production life line, each wafer receives
* an ID number, printed with the SEMI font. This ID number is read here.
*
*//这个例子描述了半导体产品链中的一个步骤。
*//在生产线前端的步骤中,集成电路被印在晶圆上。为了给生产生活线上的单个晶圆打上标签,每个晶圆都会收到一个ID号,用SEMI字体打印。这个ID号在这里被读取。
dev_update_off ()
dev_close_window ()
read_image (Image, 'ocr/wafer_semi_font_01')//预读入一幅图片
dev_open_window_fit_image (Image, 0, 0, -1, -1, WindowHandle)//窗口适应图片大小
dev_set_draw ('margin')//设置填充格式在'margin'模式下,轮廓的外观会受到dev_set_line_width,set_line_approx和set_line_style的影响。
set_display_font (WindowHandle, 16, 'mono', 'true', 'false')
dev_set_line_width (2)//设置线宽
dev_set_colored (12)//设置多个输出颜色
*
read_ocr_class_mlp ('SEMI_NoRej.omc', OCRHandle)//从文件中读取 OCR 分类器
NumImages := 10//10张图片
for Index := 1 to NumImages by 1* * Segment characters//细分字符read_image (Image, 'ocr/wafer_semi_font_' + Index$'02')* Characters must be black-on-white, i.e., dark characters on a light background* //字符必须是黑白字符,即浅色背景的暗字符invert_image (Image, ImageInvert)//颜色反转mean_image (Image, ImageMean, 31, 31)//均值平滑dyn_threshold (Image, ImageMean, RegionDynThresh, 7, 'light')//局部阈值* Characters are often dotted. Therefore, we first merge close dots* that belong to the same character just before calling the operator connection* //图像上一般都是点,我们先闭合属于同一个元素的点closing_circle (RegionDynThresh, RegionClosing, 2.0)*//计算一个区域的连接组件。并且不同的区域使用不同颜色的点区分connection (RegionClosing, ConnectedRegions)* Filter out characters based on two facts:* 1. Characters are printed in SEMI-12. Therefore we can make strong assumptions* on the dimensions of the characters* 2. Characters are printed along a straight line* //* 根据两个事实过滤掉字符:* //1.字符以 SEMI-12 打印。因此,我们可以对字符的维度做出强有力的假设* //2.字符按照直线打印* //选择一定大小的区域也就是字符select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions1, ['height','width'], 'and', [29,15], [60,40])*//寻找上面区域的中心area_center (SelectedRegions1, Area, RowCh, ColumnCh)*//取中值赋值MedianRow := median(RowCh)*//选择中心周围30内的区域,进一步过滤select_shape (SelectedRegions1, Chars, 'row', 'and', MedianRow - 30, MedianRow + 30)* * Read out segmented characters* //增强对比度enhance_contrast (Chars, ImageInvert, ImageRead)*//根据区域相对位置对区域进行排序。sort_region (Chars, CharsSorted, 'character', 'true', 'column')*//使用 OCR 分类器对多个字符进行分类。class中装真实数字do_ocr_multi_class_mlp (CharsSorted, ImageRead, OCRHandle, Class, Confidence)* //显示反转后的图片dev_display (ImageInvert)*//显示查找到的字符dev_display (CharsSorted)*//区域和区域中心。area_center (CharsSorted, Area1, Row, Column)*//求平均行坐标MeanRow := mean(Row)*//显示信息disp_message (WindowHandle, Class, 'image', MeanRow + 42, Column - 11, 'yellow', 'false')*//两种颜色显得立体disp_message (WindowHandle, Class, 'image', MeanRow + 40, Column - 10, 'slate blue', 'false')*//下面是控制是否继续的if (Index != NumImages)disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')stop ()endif
endfor
*//清除
clear_ocr_class_mlp (OCRHandle)
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