线扫相机的原理和判断方法-电子发烧友网

线扫相机的原理：线扫相机一般一次只拍摄一条线（线宽通常是1个像素），在机构运动的过程中，线扫相机不断地拍摄线，于是“聚线成面”，这就是线扫相机成像的原理。

线扫相机的原理决定了，它所拍摄的物体必须要运动。机构运动的话，就存在机构的速度是否和线扫相机采集的速度匹配的问题。

将对机构运动速度的要求进行拆分的话，其实就是如下两点：

① 运动速度必须与线扫相机的工作行频（即采集速度）相匹配。

② 机构的运动速度最好是匀速，或者十分接近匀速。

如果机构速度过快，最后的图像在运动方向上被压缩；如果机构速度过慢，最后的图像在运动方向上被拉伸。

判断机构速度是偏快还是偏慢，并不困难，困难的是定量分析，要有数据作为判断的标准。

方案步骤说明：

① 先使用标定板标定，得出与相机行频匹配的机构运行速度，并调节至此速度。

② 将标定板放置在运动的机构上，采集标定板的图像，需注意的是，标定板需要大致摆正。

③ 将采集到的标定板图像做初步处理，例如裁掉多余的部分以便于后续处理。（这一步不是必须的）

④ 通过算法得到标定板中所有圆的最小外接平行矩形的高，计算这张图中所有圆对应的“高”的标准差。

⑤ 为了减少误差，可以对多张标定板图像执行以上算法，观察得到的所有标准差数据。标准差越小，说明机构运动速度越稳定。

Halcon程序如下：

载入当前目录下的全部图片
list_files ('', ['files','follow_links'], ImageFiles)    
tuple_regexp_select (ImageFiles, ['\.(tif|tiff|gif|bmp|jpg|jpeg|jp2|png|pcx|pgm|ppm|pbm|xwd|ima|hobj)$','ignore_case'], ImageFiles)
   
    for Index :=0 to |ImageFiles| - 1 by 1
        dev_clear_window ()
        read_image (Image, ImageFiles[Index])           
        threshold (Image, Region, 0, 210)     
        fill_up_shape (Region, Region, 'area', 1, 100)
        opening_circle (Region, RegionOpening, 5.5)       
        connection (RegionOpening, ConnectedRegions)  
        select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'roundness', 'and', 0.9, 1)
        select_shape (SelectedRegions, SelectedRegions1, 'area', 'and', 10550, 19999)
        smallest_rectangle1 (SelectedRegions1, Row1, Column1, Row2, Column2)
        gen_rectangle1 (Rectangle, Row1, Column1, Row2, Column2)
        inner_circle (SelectedRegions1, Row, Column, Radius)
        
        dev_display (Image)
        dev_set_draw ('margin')
        dev_display (Rectangle)
        
        hight := []
        for Index := 0 to |Row1| -1 by 1
            *设置字体和字号
            set_font (3600, '-Courier New-10-')
            *显示每个圆的最小外接矩形的高和宽
            disp_message (3600,((Row2[Index] - Row1[Index]) + ' '+  (Column2[Index] - Column1[Index]))  , 'image', Row1[Index] - 70, Column1[Index], 'black', 'true')
            tuple_concat (hight, Row2[Index] - Row1[Index], hight)
        endfor


        if (|hight| > 1)
            *求元组中所有元素的标准差
            tuple_deviation (hight, Deviation)
            set_font (3600, '-Courier New-20-')
            disp_message (3600, '纵向高度标准差：' + Deviation + '    '  + |hight| +  '个圆' , 'image', 50, 50, 'black', 'true')
        endif
    stop() 
    endfor

处理结果：