机器视觉------- SciSmart图像定位-ROI校正算法
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小编讲解的内容是ROI生成和ROI校正两大功能。
感兴趣区域(ROI，region of interest)，在机器视觉、图像处理中，在被处理的图像上以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，简称ROI。在图像处理领域，感兴趣区域是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是图像分析所关注的重点。圈定该区域以便进行进一步处理，或使用ROI圈定你想处理的目标，可以减少处理时间，提高精度。
在具体的视觉应用中，当工件来料位置固定不变时，常量ROI可以覆盖工件来料。但是当来料位置存在较大波动时，就无法通过固定的ROI来实现视觉应用。这时候我们可以通过粗定位对产品进行定位，根据定位位置、长宽，角度等数据使用生成ROI，通过生成ROI工具来满足视觉应用的要求；或者通过粗定位数据使用ROI校正工具对固定的ROI进行仿射变换，跟随产品位置来满足视觉应用的要求。
ROI生成，通过在图像上绘制一个ROI或者用前面模块的输出结果，或用户定义的指定数据生成特定ROI。可以创建的ROI类型有：点、直线、旋转矩形、椭圆、环形、不规则。
在后面的算子中调用所生成的ROI，将不进行全图搜索检测，只在ROI区域内进行搜索，这样可以屏蔽不感兴趣区域，令检测时间缩短。
一、ROI生成的应用场合
1、目标物体周边存在干扰点时，可以通过限定感兴趣区域来规避；
2、图片数据量大，感兴趣区域小，可以通过划定感兴趣区域，令检测时间缩短；
二、ROI生成算法界面
如图1中蓝色矩形框即为划定的旋转矩形ROI：
图1 ROI生成功能界面
三、ROI生成参数设置
ROI类型：支持自定义的ROI类型。
1、点
2、直线
3、旋转矩形
4、椭圆
5、环形
6、不规则
7、多边形
ROI的生成可手动自定义参数，也可以从外部引用变量参数，如图2所示：
图2 ROI类型示例
四、应用场合案例
图3中矩形框即为划定的矩形ROI，ROI设置选定ROI生成后，找直线功能只在该ROI区域进行搜索边缘点。
图3 ROI生成案例
在实际应用中，每一个待检测工件在图像中的位置都发生偏移，从而ROI也需要移动，否则会导致检测不到所需要的特征。此时就可以创建定位基准，使ROI跟随基准移动，能够很好的解决这个问题。
图4 使用ROI校正前后效果对比示例
(单击图片放大可查看详情)
一、ROI校正应用场合
1、定位产品抓取类项目应用
2、定位产品放料类项目应用
3、激光打标、切割类项目应用
4、点胶、焊点定位类项目应用
二、ROI进行校正的步骤
第一步：确定基准源。通过匹配或Blob分析等功能对此图像部分进行分析，获得基准点和基准角度。
第二步：选择生成仿射矩阵的参数。根据校正模式、参考点、参考角度生成仿射变换矩阵。
第三步：引用基准对ROI进行校正。选择支持的ROI校正方式的算子(例如定位、测量、检测、识别等算子工具)，在算子中引用ROI基准对应的仿射变换矩阵，使ROI跟随基准进行移动，保证ROI能够准确框住测量区域。
三、算法原理
其工作原理是找到校正前后的基准点及基准角度，通过两点和两角度之间的关系计算出仿射变换矩阵，原ROI的位置信息通过仿射变换求得校正后的位置信息，根据校正后的位置信息重新生成ROI。
校正模式：补正可选方法有水平方向补正，垂直方向补正，水平和垂直方向上进行补正，水平、垂直以及角度进行补正，水平方向加角度补正，垂直方向加角度补正。
参考点：依据参考点计算出仿射矩阵中平移分量，可以由Blob分析结果、匹配结果、几何关系或用户自定义变量等点变量构成。
参考角度：依据参考角度计算出仿射矩阵中旋转分量，可以由Blob分析结果、匹配结果、几何关系或用户自定义变量等数值变量构成。
图5 ROI校正原理
图6 ROI校正示例
四、应用场合案例
以灰度匹配的匹配结果中心点作为参考点，选择水平和垂直方向上进行补正，生成带有平移分量的仿射变换。当工件的位置发生偏移时，ROI校正能保证ROI相对于工件测量的位置是不变的，从而能够精确地进行找圆操作。
图7 ROI校正案例示意
(单击图片放大可查看详情)
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