IS03_2_FindPatterns逻辑与查图案

逻辑与查图案

实验课程

预期结果：

你将会根据垫片左下曲边的FindPatterns（查图案）模型在视界中定位垫片。位置将按照行、列和角度报告，这些参数将在其它视觉功能的“关联”（Fixturing）中使用。

所用到的IN-SIGHT功能： If、 And、Live、FindPatterns和Profiler（配置文件）

逻辑

流程：

IF

1. 创建一项新作业（Job）。

2. 在单元格A2中录入数值-1.0。

3. 在单元格A4中录入一个公式，公式的内容是在单元格A2的值大于0时在单元格A4中显示“Accept”（接受），否则显示“Reject” （拒绝）。关于IF命令的说明，请参阅说明书。

4. 将单元格A2的值改为1.0，观察发生了什么情况。（提示：在Mathematics（数学）Logic（逻辑）下使用IF功能）。

IF和AND

1. 在单元格B2中录入数值–1.0。

2. 在单元格A6中录入一个公式，公式的内容是在单元格A2和B2的值都大于0时在单元格A6中显示“Accept”，否则显示“Reject”。

3. 将单元格B2的值改为2.0，观察发生了什么情况。（提示：在Mathematics（数学）Logic（逻辑）下使用AND功能，和上面IF功能一样）

FINDPATTERNS（查图案）

流程:

我们将使用以下术语确认垫片的各个部分。

开口部分:垫片中间大面积开口部分。

颈部:开口部分的狭窄区域。

A、B和C孔：3个小孔。

开口部分

A孔

B孔

C孔

颈部

1. 登陆In-Sight，新建一项作业。

2. 进入“Live”（视频直播）模式，将垫片放在摄像头下，下面垫上一块白纸，确认垫片位于视界的中部，如上图所示。我们需要尽可能地提高视界以达到更高的分辨率，但是，我们也需要为垫片留出活动空间。

3. 调整光圈，使垫片和背景的对比度达到最佳状况。

4. 退出“Live” （视频直播）模式。

5. 将电子表格的前10个列(编号0-9)留空(AcquireImage除外)。我们将在随后的实验课程中使用这些列创建操作员界面。

6. 在电子表格中插入“FindPatterns”函数。我们将对“FindPatterns”进行设置，确保它能够定位每个垫片的左下边缘，如下图所示。（在之后的课程中，我们将加入视觉功实验课程，视觉的范围将根据该边缘的位置确定，在视界移动时，该范围也将也同样的方式移动，这称之为“关联”）。

7. 对FindPatterns属性单进行以下定义：

模型区域（Model Region）:如下图所示。

模型设置（Model Type）:边模型。

粗度（Coarseness）: 精细。

查区域（Find Region）:使范围在视界1/4左右，如下图示。

角度范围（Angle Range）: 10

显示（Show）:输入图形和结果图形。

8. 其它参数使用默认值。

模型范围

查范围

9. 查看实际边缘（Edge）模型，在属性页面内。

10. 进入ISE的“View”（查看）菜单，关闭“Overylay”（重叠）。

11. 使用ISE的“Overylay”（重叠）功能放大图像，直到你能够看到边缘模型为止。

12. 完成后，再打开“重叠”和“Zoom to Fill”（缩放至充满）。

13. 点击“OK”完成FindPatterns的配置。

14. 设置“AcquireImage ”（采集图像）为“Continuous Trigger”（连续触发）。

15. 上线。

16. 转动垫片，轻微旋转，在模型位于查区之内和查区之外时，在电子表格上观察FindPatterns的结果。

17. 在你旋转点垫片时观察角度的数值。

18. 下线。

19. 将作业保存为“MyPatterns”。

如果时间允许：

In-Sight有一个计量时间的工具，名为“Profiler”（配置文件），位于“Sensor”（传感器）目录下。我们会在后面的课程中讲到这一工具，但是，你可以现在用下面参数的实验课程数值试用一下，看一下速度效果。在使用“Profiler”（配置文件）时，点击“Acquire”（采集）进行计时，点击“Sort by Time”（按时间分类）。同样，在你修改粗度和准确度时，进入图像模式查看实际的边缘模型，查看是否有什么变化。

Coarseness（粗度）

Accuracy（精确度）

Accept Threshold（Thresh：接受）

Confus Threshol（Thresh：混淆）

Scale Tolerance（耐性等级）

如果垫片出现翻转会是什么情况？

错误匹配

FindPatterns可能将显示的区域作为匹配区。如何将这种情况与正确的匹配进行区分？

MGP quizLogic-FindPatterns

3/17/19 2:34 PM