工业视觉一维模糊测量函数介绍

set_fuzzy_measure( : : MeasureHandle, SetType, Function : )
set_fuzzy_measure从参数Function 传入一个指定的模糊函数。
指定的模糊函数使fuzzy_measure_pos和fuzzy_measure_pair / fuzzy_measure_pairing能够评估和选择检测到的边缘候选项。
为此目的，不同边缘特征的加权特征可以由每个函数定义。
这样一个指定的特征称为模糊集。
如果没有为模糊集指定函数，就意味着不能使用该特征进行最终的边缘评估。
将第二个模糊函数设置为一个集合意味着丢弃第一个定义的函数，并用第二个函数替换它。
通过reset_fuzzy_measure可以完全丢弃以前定义的模糊函数。

可定义由SetType参数选择的五种不同模糊集类型的函数，集合的子类型相互排斥:
“contrast”将使用模糊函数来评估边缘候选点的振幅。
在提取边缘对时，通过对边缘模糊对比分数的几何平均得到模糊评价。

“position”的模糊函数评估每个边缘候选对象到测量对象参考点的距离，
该距离由gen_measure_arc或gen_measure_rectangle2生成。
参考点位于起点，而“position_center'”或“position_end”将参考点设置为一维灰度值轮廓的中间或末端。
如果模糊位置评估取决于对象沿轮廓的位置，“position_first_edge”/“'position_last_edge”将参考点设置在第一个/最后一个提取的边的位置。
提取边缘对时，一对边的位置由两条边的模糊位置分数的几何平均值来引用。
与“position”类似，“position_pair”计算每个边缘对到度量对象的参考点的距离。
一对的位置由两条边之间的中心点确定。
对象的引用可以分别由'position_pair_center'、'position_pair_end'和'position_first_pair'、'position_last_pair'设置。
与“position”相反，这个集合只用于fuzzy_measure_pair /fuzzy_measure_pairing。

“size'表示一个模糊集，它以像素为单位计算一对边的赋范距离。
这个集合只被fuzzy_measure_pair /fuzzy_measure_pairing使用。
通过使用相应的模糊值0.0结束函数来指定大小的上限将加快fuzzy_measure_pair / fuzzy_measure_pairing，因为不是所有可能的对都需要考虑。

“gray”设置一个模糊函数，对一对图像的两条边之间的平均投影灰度值进行加权。
这个集合只被fuzzy_measure_pair / fuzzy_measure_pairing使用。

模糊函数定义为由至少两对值组成的分段线性函数，按x值的升序排序。
x值表示边缘特征，必须位于集合类型的参数空间内，即，以“contrast”和“gray为特征，例如字节图像在0.0 <= x <= 255.0范围内。
在“size”情况下x必须满足0.0 <= x，而在“position”情况下x可以是任意实数。

模糊函数的y值表示对应特征值的权重，必须满足0.0 <= y <= 1.0的范围。
在函数的区间之外，由最小和最大的x值定义，区间边界的y值不断地延续。
这样的模糊函数可以由create_funct_1d_pair生成。

2.fuzzy_measure_pairs(Image : : MeasureHandle, Sigma, AmpThresh, FuzzyThresh, Transition : RowEdgeFirst, ColumnEdgeFirst, AmplitudeFirst, RowEdgeSecond, ColumnEdgeSecond, AmplitudeSecond, RowEdgeCenter, ColumnEdgeCenter, FuzzyScore, IntraDistance, InterDistance)
fuzzy_measure re_pair用于提取垂直于矩形或环形圆弧主轴的直线边缘对。
除了measure re_pair，它还使用了模糊函数来评估和选择边缘对。

fuzzy_measure_pairs的提取算法与fuzzy_measure_pos是一致的。
此外，相邻的边被分组成对。要提取相交或包含彼此的对，可以使用fuzzy_measure_pairing。

如果Transition = 'positive'，则在矩形或环形弧的主轴方向上具有从暗到光的Transition的边缘点将在RowEdgeFirst和ColumnEdgeFirst中返回。
在这情况下，具有从亮到暗转换的对应边缘以RowEdgeSecond和columnedgesececond返回。
如果Transition = 'negative'，则行为正好相反。

如果Transition = 'all'，则第一个检测到的边缘定义RowEdgeFirst和ColumnEdgeFirst。
即。，根据测量对象的位置，返回具有亮-暗-亮过渡的边缘对或具有暗-亮-暗过渡的边缘对。
这适用于测量相对于背景具有不同亮度的对象。

提取亚像素边缘位置后，边缘配对
配对算法对边缘进行分组，以防止对的交错和包含。
用模糊函数对边缘对的特征进行评价，
模糊函数可以用set_fuzzy_measure ， set_fuzzy_measure_norm_pair来设置。
通过参数fuzzythresh可以确定选择哪一对边，fuzzythresh构成了所有模糊集的权重阈值，即定义的模糊函数权重的几何平均值。

所选的边作为单点返回，单点位于矩形或环形圆弧的主轴上。
对应的边缘振幅在 AmplitudeFirst ， AmplitudeSecond,返回，
模糊分数在FuzzyScore返回。
此外，每个边缘对之间的距离在intrdistance中返回，
相邻边缘对之间的距离在InterDistance中返回。

其中IntraDistance对应EdgeFirst与edgeecond 之间的距离，
InterDistance对应edgeecond 与EdgeFirst[i+1]之间的距离，即，元组间距离包含的元素比边对的元组少一个。

3.reset_fuzzy_measure( : : MeasureHandle, SetType : )
reset_fuzzy_measure丢弃模糊集SetType 的模糊函数。
这个函数以前应该是由set_fuzzy_measure设置。

4.fuzzy_measure_pairing(Image : : MeasureHandle, Sigma, AmpThresh, FuzzyThresh, Transition, Pairing, NumPairs : RowEdgeFirst, ColumnEdgeFirst, AmplitudeFirst, RowEdgeSecond, ColumnEdgeSecond, AmplitudeSecond, RowPairCenter, ColumnPairCenter, FuzzyScore, IntraDistance)
fuzzy_measure re_pairing用于提取垂直于矩形或环形圆弧主轴的直线边缘对。

fuzzy_measure_pairing的提取算法与fuzzy_measure_pair(详见上面介绍)相同，
但有一个例外，即也可以使用参数Pairing提取交错和包含的对。
目前只有“no_constraint”可用，它返回所有可能的边缘对，允许交叉和包含对。

只返回得分最高的数对边缘对，而0表示返回所有可能找到的边缘组合。

所选的边作为单点返回，单点位于矩形或环形圆弧的主轴上。
对应的边缘振幅在 AmplitudeFirst， AmplitudeSecond返回，
模糊分数在 FuzzyScore返回。
每个边缘对之间的距离在intrdistance中返回，
对应于EdgeFirst和EdgeSecond之间的距离。

5.set_fuzzy_measure_norm_pair( : : MeasureHandle, PairSize, SetType, Function : )
set_fuzzy_measure re_norm_pair指定传入函数的规范化模糊函数。
指定的模糊函数使
fuzzy_measure_pos、
fuzzy_measure_pair
fuzzy_measure_pairing
能够对检测到的候选边和边缘对进行评估和选择。
为此目的，不同边缘特征的加权特征可以由每个函数定义。
这样一个指定的特征称为模糊集。
如果没有为模糊集指定函数，就意味着不能使用该特征进行最终的边缘评估。
将第二个模糊函数设置为模糊集意味着丢弃第一个定义的函数，并用第二个函数替换它。
与set_fuzzy_measure不同的是，这些函数的横坐标x必须相对于所需的边缘对大小s来定义(以对大小传递)。
这支持对定义函数的通用使用。
通过reset_fuzzy_measure可以完全丢弃以前定义的归一化模糊函数。

可定义由SetType参数选择的三种不同模糊集类型的函数，集合的子类型相互排斥:
“size”表示一个模糊集，该模糊集以像素为单位计算一对边的归一化距离:

工业视觉一维模糊测量函数介绍2

通过使用相应的模糊值0.0结束函数来指定大小的上限x_max将加快fuzzy_measure_pair / fuzzy_measure_pairing，
因为并不是所有可能的对都必须考虑。
此外，这个模糊集还可以通过'size_diff'指定为规范化的大小差异。

工业视觉一维模糊测量函数介绍3

以及size_abs_diff的绝对规格化大小差异

工业视觉一维模糊测量函数介绍4

position模糊函数计算每个边缘候选点到测量对象参考点的符号距离p，
由gen_measure re_arc或gen_measure re_rectangle2生成:

工业视觉一维模糊测量函数介绍5

参考点位于起点，而“position_center”或“'position_end' ”将参考点设置为一维灰度值轮廓的中间或末端。
如果模糊位置评估取决于沿着轮廓position-first-edge/position-last-edge的对象位置，
则将参考点设置在第一个/最后一个提取的边的位置。
在提取边缘对时，一对边的位置由两条边的模糊位置分数的几何平均值来引用。

归一化模糊函数定义为由至少两对值组成的分段线性函数，按x值的升序排列。
模糊函数的y值表示对应特征值的权重，必须满足0.0 <= y <= 1.0的范围。
在函数的区间之外，由最小和最大的x值定义，区间边界的y值不断地延续。
这样的模糊函数可以由create_funct_1d_pair生成。

5.fuzzy_measure_pos(Image : : MeasureHandle, Sigma, AmpThresh, FuzzyThresh, Transition : RowEdge, ColumnEdge, Amplitude, FuzzyScore, Distance)
fuzzy_measure re_pos提取垂直于矩形或环形圆弧主轴的直线边缘。除了measure re_pos，它还使用模糊函数来评估和选择边缘。

模糊测量算法的工作原理是对垂直于矩形或环形弧长轴的“切片”中的灰度值进行平均，以获得一维边缘轮廓。
采样是在图像的亚像素位置，从矩形中心开始，以整数行和列的距离（在矩形的坐标框中）进行的。
由于这涉及到一些可以在多个测量中重复使用的计算，因此 gen_measure_rectangle2仅用于执行这些计算一次，
从而显著提高fuzzy_measure_pos的速度。
由于在灰度值的亚像素计算中存在精度和速度之间的权衡，因此在提取边缘位置的精度方面，
可以在 gen_measure_rectangle2.中选择不同的插值方案。
（插值只影响不与图像轴和环形弧对齐的矩形。）
gen_measure_rectangle2生成的测量对象为measurehandle。

在计算一维边缘轮廓后，通过将轮廓与标准差sigma的高斯平滑核的导数卷积来计算亚像素边缘位置。
突出的边缘可以通过参数ampthresh来选择，该参数构成对振幅的阈值，即边缘的一阶导数的绝对值。
此外，
可以只选择正边，即在矩形长轴方向上构成暗到亮过渡的边（transition='positive'），
或负边，即亮到暗过渡（transition='negative'），
或同时选择两种边（transition='all'）。
最后，可以选择返回哪些边缘点。

在提取亚像素边缘位置后，利用相应的模糊函数对这些边缘的特征进行评估，该模糊函数可以通过设置模糊测度来设置。
选择哪些边可以用参数fuzzythresh来确定，该参数构成所有模糊集的权重阈值，即定义集权重的几何平均值。

所选边作为单点返回，该点位于矩形或环形弧的长轴上，in（rowedge，columnedge）。
相应的边缘振幅以振幅的形式返回，模糊分数以模糊核心的形式返回。
此外，连续边缘点之间的距离以距离返回。
这里，距离对应于边和边[i+1]之间的距离，
即tuple距离包含一个小于tuples rowedge和columnedge的元素。

下面是前面介绍的几个函数的具体使用例程
这个示例程序演示了模糊度量对象的基本用法。
任务是确定活动扳手脚的宽度和距离，如图，在红色框内执行距离与宽度的检测

工业视觉一维模糊测量函数介绍1

开始 使用函数measure_pairs不能正常检测，
后面分别使用了模糊检测函数fuzzy_measure_pairs，
fuzzy_measure_pairing
fuzzy_measure_pos
都可以正确检测出扳手的间距与宽度，结果如图

工业视觉一维模糊测量函数介绍

下面是整个例程代码：

1. read_image (Image, 'bin_switch/bin_switch_2')
   
2. get_image_size (Image, Width, Height)
   
3. dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)
   
4. dev_resize_window_fit_size (0, 0, Width, Height, -1, 640)
   
5. dev_set_draw('margin')
   
6. * 定义测量区域
   
7. Row := 290
   
8. Column := 170
   
9. Phi := rad(-130)
   
10. Length1 := 60
    
11. Length2 := 10
    
12. Interpolation := 'nearest_neighbor'
    
13. gen_rectangle2 (Rectangle1, Row, Column, Phi, Length1, Length2)
    
14. dev_display (Image)
    
15. dev_display (Rectangle1)
    
16. gen_measure_rectangle2 (Row, Column, Phi, Length1, Length2, Width, Height, Interpolation, MeasureHandle)
    
17. *确定所有具有负转换的边缘对，即黑暗区域的边缘对。
    
18. Sigma := 1.1
    
19. Threshold := 20
    
20. Transition := 'negative'
    
21. Select := 'all'
    
22. measure_pairs (Image, MeasureHandle, Sigma, Threshold, Transition, Select, RowEdgeFirst, ColumnEdgeFirst, AmplitudeFirst, RowEdgeSecond, ColumnEdgeSecond, AmplitudeSecond, IntraDistance, InterDistance)
    
23. * 结果显示
    
24. p_disp_dimensions (RowEdgeFirst, ColumnEdgeFirst, RowEdgeSecond, ColumnEdgeSecond, IntraDistance, InterDistance, Phi, Length2, WindowHandle)
    
25. stop ()
    
26. * 由于中间脚的反射，无法正确确定其宽度。
    
27. *我们知道引脚大约有9个像素宽，因此很容易将度量扩展为模糊度量，只返回宽度近似于给定大小的边缘对。
    
28. *首先，创建一个模糊函数，对于给定的对大小返回1.0，对于与给定的对大小偏离2个像素以上的值返回0.0。
    
29. create_funct_1d_pairs ([7,9,11], [0.0,1.0,0.0], SizeFunction)
    
30. * 然后，将度量扩展为一个模糊度量，它将只返回大约给定大小的对
    
31. SetType := 'size'
    
32. set_fuzzy_measure (MeasureHandle, SetType, SizeFunction)
    
33. * 最后，确定所有具有负转换和近似给定大小的边缘对, 再将结果显示出来,使用函数fuzzy_measure_pairs
    
34. Sigma := 1.1
    
35. AmpThresh := 20
    
36. FuzzyThresh := 0.5
    
37. Transition := 'negative'
    
38. fuzzy_measure_pairs (Image, MeasureHandle, Sigma, AmpThresh, FuzzyThresh, Transition, RowEdgeFirst, ColumnEdgeFirst, AmplitudeFirst, RowEdgeSecond, ColumnEdgeSecond, AmplitudeSecond, RowEdgeCenter, ColumnEdgeCenter, FuzzyScore, IntraDistance, InterDistance)
    
39. p_disp_dimensions (RowEdgeFirst, ColumnEdgeFirst, RowEdgeSecond, ColumnEdgeSecond, IntraDistance, InterDistance, Phi, Length2, WindowHandle)
    
40. *使用函数fuzzy_measure_pairing
    
41. fuzzy_measure_pairing (Image, MeasureHandle, Sigma, AmpThresh, FuzzyThresh, Transition, 'no_restriction', 10, RowEdgeFirst1, ColumnEdgeFirst1, AmplitudeFirst1, RowEdgeSecond1, ColumnEdgeSecond1, AmplitudeSecond1, RowPairCenter, ColumnPairCenter, FuzzyScore1, IntraDistance1)
    
42. p_disp_dimensions (RowEdgeFirst1, ColumnEdgeFirst1, RowEdgeSecond1, ColumnEdgeSecond1, IntraDistance1, InterDistance, Phi, Length2, WindowHandle)
    
43. *使用函数fuzzy_measure_pos
    
44. reset_fuzzy_measure (MeasureHandle, SetType)
    
45. set_fuzzy_measure_norm_pair (MeasureHandle, 10, SetType, SizeFunction)
    
46. fuzzy_measure_pos (Image, MeasureHandle, Sigma, AmpThresh, FuzzyThresh, Transition, RowEdge, ColumnEdge, Amplitude, FuzzyScore2, Distance)
    
47. gen_cross_contour_xld (Cross, RowEdge, ColumnEdge, 6, 0.785398)
    
48. dev_set_color ('red')
    
49. dev_display (Cross)
    
50. *释放资源
    
51. close_measure (MeasureHandle)

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