04 2020 档案
摘要：镜头畸变情况如下：<1>、远心镜头：一般都是<0.1%。具体各家镜头公司参数如下：深圳视清科技 < 0.1%；深圳灿锐光学 0.04%左右；东莞普密斯 0.01-0.1%。 <2>、普通工业镜头：一般是在 0.1%-3%具体个镜头厂家参数如下：OPT奥普特 2900万镜头 < 0.9% 1000万镜
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摘要：https://my.visualstudio.com/Downloads?q=visual%20studio%202017
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摘要：1、删除HTuple某个元素。 HTuple A=new HTuple() A.Append(24); A.Append(2); B=A.HtupleRemove(0); 删除第一个元素。
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摘要：1、镜头分辨率 镜头的分辨率是指在成像平面上 1 毫米间距内能分辨开的黑白相间的线条对数，单位是“线对/毫米”（ lp/mm，line-pairs/mm ） 最小能分辨的尺寸是线对数的2倍倒数。 例如：镜头分辨率是100 lp/mm，最小能分辨的尺寸是 1/(100*2)=0.005mm。 一个镜头
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摘要：//Integer类型刚好是4个字节,ShortInt类型是1个字节，但是Windows中内存是4字节分配， //所以这里其实还是4个字节，用SizeOf可以看到这个record的大小是8字节，这样虽然浪 //费了空间，但是加快了速度(Windows内存分配中的边界对齐原理) TPerson = r
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摘要：Delphi中类的published属性则是可以在属性列表中看到并使用的属性 公布成员（published）和公共成员（public）具有相同的可见度,但published中声明的会显示在属性栏，public 不会！ published和public的限制访问属性是一样的 ；不过，published
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摘要：Bitmap bmp01; int BmpWidth = bmp01.Width; int BmpHeight = bmp01.Height; PixelFormat BmpPixelFormat = bmp01.PixelFormat; byte* RBuff = (byte*)Marshal.A
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摘要：1、Invoke的函数里面不能含有ref，out等，最好只包含对界面的操作。 否则，有时会出现“对象不存在”等异常。 2、Invoke刁颖不能太频繁，否则，软件关闭的时候，invoke还需要界面资源。就会报“对象不存在”的异常。
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摘要：1、读取文件件信息， 2、保存文件。 如果所在的文件夹里面的文件数量众多，就会造成软件卡顿的情况； 有个疑问：不是每次都卡顿，这个不知道什么原因，有知道的朋友，可以留言。
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摘要：1、用完之后，Dispose()和置Null。 2、图像尽量不要复制，固定在一个变量进行处理。 3、在软件内存占用率高，并且软件闲置的时候，调用Gc去清理。 看情况，不是每种情况都有效 4、不要用同一个变量作为输入和输出变量。
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摘要：halcon中/和tuple_divide，如果是整数，就是整除，如果是实数，就是除法。real()可以将整数转实数。 C#类似的操作
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摘要：float 单精度浮点 32bit， double 双精度浮点64bit，decimal是高精度 128bit，浮点数。 float double 是 基本类型（primitive type），decimal不是。float 有效数字7位，范围 ±1.5 × 10E−45 to ±3.4 × 10E
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摘要：网上教程很多，本文只记录关键地方。 1、注明平台类型，默认是win32。 2、config 区域1和区域2，必须没有红色才能Generate。 区域2的问题如下处理：CMakeDownloadLog.txt 区域1设置：首先找到“BUILD_opencv_world”和“OPENCV_ENABLE_
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摘要：下面来看一个实际的镜头选型的例子：为视觉检测系统选择镜头，已知条件是：相机靶面为2/3”，像元尺寸为6.45um x6.45um ，C-mount，工作距离大于200mm，系统分辨率为0.05mm， 光源采用白色LED光源。 第一：因为采用白色光源，所以肯定是普通的可见光镜头； 第二：工作距离不变，
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摘要：tuple_length( : : Tuple : Length) 判断HTuple count_obj(Objects : : : Number) 判断HObject Halcon12中判断object为空，count_obj是不准确的。建议使用area_center后通过面积大于0判定。、 1.
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摘要：1、光线控制薄膜，是以极细间距排列微小百叶片的塑料薄膜，可抑制特定方向扩散的光，有助于提高平行度。 2、扩散板，颜色浅，高透光率，颜色深，低透光率。3、防止环境光的影响：<1>、装配镜头滤镜；<2>、利用保护盖等防止环境光的侵扰；<3>、调快相机的快门速度。4、同轴光的扩散板安装位置，靠近LED灯，
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摘要：HOperatorSet.SetFramegrabberParam(camera_acq_handle, "grab_timeout", -1); 超时设置 无穷HOperatorSet.SetFramegrabberParam(camera_para_1.camera_acq_handle, "e
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摘要：<1>、提高光源亮度。包括用频闪光源 <2>、增大光圈，提高增益，增大曝光时间。 <3>、用bining模式提高感光能力。 <4>、改用更强感光能力芯片的相机
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摘要：1、分辨率（Resolution） 单个像素的物理尺寸=视野/像素数目。0.019mm. 2、精度（Accuracy） =分辨率*有效像素。根据产品表面和照明状况的不同，通过放大图像观察辨别稳定像素的个数（有效像素数目），从而得出精度。如果条件不允许实际测试观察，一般的规律是，如果使用正面打光，有效
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摘要：create_metrology_model 2D测量算子，要设置'num_instances'=1 才会只出来一个结果，这个结果是最高分数的结果。实际上设置出多个结果，也是按分数高低来排序的，而且运行时间也差不多。估计里面的运行过程一样的，只是返回结果不一样。
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摘要：原因是：减少HObject装箱和拆箱的问题，提高速度。C#中Obj有装箱和拆箱的操作。
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摘要：1、halcon图像的第一行图像指针最小的，连续存储的，bmp图像第一行图像指针是最大的，而且需要4字节补满。
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摘要：> High的灰度值，直接是目标区域，如果是<High，>Low，就要看点离> High的点的距离，如果距离小于MaxLength ，那么该点也是目标区域。
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摘要：1、工作距离=（1+1/B）*f - d。B是相机镜头倍率，d是镜头前端到光心的距离，一般默认是镜头长度的1/3。
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摘要：hScrollBar_Scroll(object sender, ScrollEventArgs e){if (e.Type!=ScrollEventType.ThumbTrack){}}
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摘要：NG OK检测到 A B未检测到 C D - 检出率（召回率）R：用检测到的NG数目作为分子，所有NG总数作为分母，即R = A / ( A + C ) - 准确率P：用检测到的NG数目作为分子，所有检测到的总数作为分母．即P = A / ( A + B ). n 是物体总数，设为100 d 是被检
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摘要：1、金属反光，有一部分作用。2、非金属材料的反光，作用很大。3、直射的偏振光，作用也很大。
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摘要：gray_projections 计算区域内点的灰度平均值，如果没有就是-1,区域里面存在10个点就计算10个点的灰度平均值，存在100个点就计算100个点的灰度平均值。
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摘要：找边缘最常用的就是找梯度求导了derivate_funct_1d (fuction: Mode: Derivative),其中Mode = first表示一阶导数，second表示求二阶导数。在求导过后找点就是边缘点了，很明显导数为0的点就是边缘点。但是如果直接找0点的话，会找到很多，我们不太好筛选
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摘要：fit_line_contour_xld (BottomEdgeContours, 'huber', -1, 0, 5, 2, RowBegin, ColBegin, RowEnd, ColEnd, Nr, Nc, Dist) 存在bug，结果RowBegin, ColBegin, RowEnd,
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摘要：每一种颜色都可用3个参数来确定，即色调、明度和饱和度。色调是彩色彼此相互区别的特征，决定于光源的色谱组成和物体表面所发射的各波长对人眼产生的感觉，可区别红、黄、绿、蓝、紫等特征。明度，也称为亮度，是表示物体表面明暗程度变化的特征值，通过比较各种颜色的明度，颜色就有了明亮和深暗之分。饱和度，也称为彩度
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摘要：1、set_dl_model_param(DLModelHandle, 'gpu', GpuId)GpuId=0 选中第一块显卡做深度学习训练。GpuId=1 选中第二块显卡做深度学习训练。类推 查询可用多显卡信息 query_available_compute_devices(DeviceIden
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摘要：read_image (Image, 'printer_chip/printer_chip_01') threshold (Image, Region, 128, 255) dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle) set_win
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摘要：缺陷的标注质量很重要，会直接决定深度学习效果。 效果出不来，首先要检查标注数据。 标注原则： 1. 图像标注质量影响检测效果。标注越准，学习效果越好，检测效果也越好。 2. 标签类别应尽量全面且彼此不混淆。不允许一个检测对象既属于 A 类又属于 B 类。 3. 标出一幅图中的全部检测对象，不要漏。
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摘要：1、在子线程thread1中调用invoke，invoke中的执行内容是在主线程中执行。 这个需要等待主线程执行时间。 2、在关闭软件时在主线程中等待thread1结束join()，这个会阻塞主线程。这个需要thread1执行完成。 以上就会造成死锁的情况。
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