|
機器視覺大師（MVS），一體式可編程機器視覺控制器（FVS）， 可組態(tài)機器視覺控制器（EVS）都支持腳本編程。雖然機器視覺大師腳本編程最簡單，但是很多用戶普遍感覺好像很難入門，筆者將詳細介紹一下這些機器視覺大師的腳本編程原理和過程。
機器視覺大師在自動檢測模式下，可以支持用戶腳本編程。為什么要這樣的功能呢？這需要簡單介紹一下機器視覺大師提供自動檢測功能的目的說起。
機器視覺大師自動檢測功能主要用于開發(fā)全自動機器視覺自動化系統(tǒng)的前期實驗分析（圖形預處理，特征算法等）或桌面式半自動機器視覺應用。機器視覺在自動化領域的應用從軟件開發(fā)方面來講主要涉及圖像預處理，特征分析，模式識別算法等，實現(xiàn)工業(yè)領域常用的如定位，顏色區(qū)分，缺陷檢測，生產(chǎn)日期檢測或識別，條碼識別等。如果一個新的需求全部從頭開始開發(fā)的話，工作量十分巨大，而且需要開發(fā)人員既具有圖像處理方面的知識，也需要具備比較強的編程能力，一般來說，是非常困難的。
機器視覺大師將圖像分析和常用的模式識別等算法完全封裝成檢測算子，采用可視化編輯的方式，用戶只需要動動鼠標扒拉幾下， 不到幾分鐘，一個機器視覺應用系統(tǒng)原型將很快建立起來。但是，由于應用的復雜化，機器視覺大師提供的算子可能不能完全適用用戶的實際需求。這就需要用戶進行最后的處理即腳本編程，來完成最終的目標。打個比喻來說，機器視覺大師就好比一個城市建立的地鐵系統(tǒng)，雖然方便快捷，但是最后一公里還需要一種交通工具如共享單車，才能使乘客很舒服地到達目的地。腳本編程好像是共享單車，雖然不是全自動的，需要用點力，但是操作實在是很簡單，只要掌握好方向盤，用力蹬就行了。
機器視覺大師里面設計一個簡單的機器視覺或影像自動檢測應用，基本過程如下：
言歸正傳，在機器視覺大師里面進行腳本編程其實也是很簡單的一件事。不像一些高級編程語言如c/c++，java, 網(wǎng)頁腳本php，這些語言功能較強，支持類，函數(shù)，事件等，需要掌握的知識點較多，學習起來比較復雜，漫長。機器視覺大師的腳本編程只需要掌握兩點：1. 理解和掌握對象和屬性的概念； 2. 理解和應用邏輯判斷和循環(huán)或順序執(zhí)行。完全不需要自定義什么類，函數(shù)什么的。這些概念是所有編程語言里面最基本的內容。所以，別擔心，一切會是那么的簡單。
對象模型
在機器視覺大師里面，編程的時候一定是以對象為主。 頂層對象只有兩種，即視場對象和整個應用程序對象。 視場對象下面有算子對象，算子對象有讀數(shù)屬性（復合型讀數(shù)如點（x,y）也可以理解成對象）。不同的算子對象具有不同的讀數(shù)，有數(shù)據(jù)類，有文本類，或數(shù)組類。機器視覺大師里面的基本對象模型如下圖：
應用程序對象根據(jù)當前的檢測任務的不同，具有不同的屬性（也稱變量）。視場對象即相機所能成像的范圍，表現(xiàn)為一個圖像，但實際編程時可能與圖像完全不搭邊，所以只要記住，當前PC系統(tǒng)有幾個相機，就可以理解有幾個視場對象。視場下面的算子的數(shù)量根據(jù)用戶自己實際添加的數(shù)量決定。
在編程中，所有的對象均使用名稱標識，這些標識均系統(tǒng)已經(jīng)自動命名, 應用程序對象的名字為mvs, 有且只有一個。視場對象的名字為sight, 后面緊接一個數(shù)字，表示不同的視場對象等等，如sight1。視場里面不同的算子分別有自己的名字，同類型的算子后面添加序號加以區(qū)分，與視場名字的命名規(guī)則差不多。
使用的時候，對象一定是從最頂層對象開始，然后往下一層，再往下一層，直到屬性，不同的對象之間使用圓點”.”符號進行連接。例如，如果要獲得視場一(sight1)里面的雙態(tài)識別算子（dual1）的“檢測結果”讀數(shù)， 如：
n = sight1.dual1.res
算子對象的讀數(shù)在運行一次檢測以后，系統(tǒng)會自動給出結果，但是，應用程序對象的屬性很多情況下，需要用戶在腳本里面進行編程計算，如
mvs.good = 1,
這條語句將應用程序對象的good屬性設置為1.
不同檢測算子可用讀數(shù)如下表（由于版本不斷變化，請使用實際名稱）
|
檢測算子
|
讀數(shù)名稱
|
數(shù)據(jù)類型
|
說明
|
|
雙態(tài)檢測
|
res-結果
|
整數(shù)
|
模板索引。如果為0表示第一個模板，如果為1表示第2個模板。
|
|
定位
|
count – 實例個數(shù)
position –位置
abspos –絕對位置
offset – 偏移
|
整數(shù)
點
點
2D實數(shù)
|
如果找到實例，返回1，否則返回0
|
|
多態(tài)檢測
|
result – 結果（最大分數(shù)的模板索引）
count –已經(jīng)學習的模板數(shù)
pattname – 模板名稱或說明
score – 當前識別的每個模板分數(shù)值
|
整數(shù)
整數(shù)
文本
實數(shù)
|
多態(tài)檢測的識別結果為分數(shù)最高的模板索引。除非進行了實際的模板增或減操作，已經(jīng)學習的模板數(shù)每次識別以后都不會變換。
|
|
模板識別
|
count – 實例個數(shù)
position –位置
angle – 角度
|
整數(shù)
點
實數(shù)
|
|
|
一維碼
|
count – 條碼個數(shù)
content –條碼內容
|
整數(shù)
文本
|
|
|
二維碼
|
count – 條碼個數(shù)
content –條碼內容
|
整數(shù)
文本
|
|
|
BLOB分析
|
count – blob個數(shù)
offset – 偏移
width – 寬度
length – 長度
centroid – 質心
dens – 密度
pixsum – 像素和
pixavg – 像素平均
pixvar—像素方差
strength – 強度
perim – 周長
area – 面積
circu -- 圓度
slant – 斜率
rect – 外接矩形
|
整數(shù)
2D實數(shù)
整數(shù)
整數(shù)
點
實數(shù)
實數(shù)
實數(shù)
實數(shù)
實數(shù)
整數(shù)
整數(shù)
實數(shù)
實數(shù)
矩形
|
|
|
文字識別
|
content –字符內容
|
文本
|
|
|
顏色識別
|
result – 結果
|
整數(shù)
|
返回顏色索引
|
|
邊距測量
|
result – 結果
|
整數(shù)
|
返回實際的長度，以像素為單位
|
如果結果有多組相同屬性，那么該屬性即為屬性數(shù)組，需要使用數(shù)組的方式進行引用，如
blob1.offset[1].x
數(shù)組序號從1開始。 記住： 凡是有多組相同屬性的的算子，一般都會提供一個名稱類似“count”的讀數(shù)表示當前有多少組屬性。如：
n = blob1.count
m = pmat1.count
萬一忘記某個算子的讀數(shù)，也可以在對應算子的參數(shù)設置窗口里面的讀數(shù)頁中得到，如下圖：
邏輯判斷和條件執(zhí)行
機器視覺腳本編程機大部分上是對視場中算子的結果進行邏輯運行以后，然后對應用程序對象的相關屬性進行賦值的一個過程。這樣的簡單的方式，極大地增強軟件的功能，達到完全滿足用戶需求的目的。下面為腳本編輯的一般過程：
   。
 
出于簡單易用的考慮，機器視覺大師支持最基本的邏輯判斷表達式和條件執(zhí)行語句。當然，最基本的賦值語句和算術表達式是必須支持的。語句不需要結束符如c語言中的”;”，但是需要使用空格隔開，出于可讀性考慮，建議一個語句使用一行，最好采用縮進結構。
下表是邏輯運算表達式：
邏輯運算符或關系運算符，算術運算符，括號等構成邏輯表達式，其結果只能為true（真）或false(假)。
支持的邏輯或關系運算符如下：
|
算符或關鍵詞
|
說明
|
類型
|
|
and
|
與，左右兩邊的表達式為true，結果才為true,否則為false
|
邏輯運算符
|
|
or
|
或，左右兩邊的任意一個表達式為true，結果為true,否則為false
|
邏輯運算符
|
|
not
|
非，如果右邊的表達式為true，結果為false。反之如果右邊的表達式為false,結果為true。
|
邏輯運算符
|
|
<
|
小于，左邊的表達式值如果小于右邊的表達式值，結果為true,否則為false.
|
關系運算符
|
|
>
|
大于，左邊的表達式值如果大于右邊的表達式值，結果為true,否則為false.
|
關系運算符
|
|
<=
|
小于等于，左邊的表達式值如果小于等于右邊的表達式值，結果為true,否則為false.
|
關系運算符
|
|
>=
|
大于等于，左邊的表達式值如果大于等于右邊的表達式值，結果為true,否則為false.
|
關系運算符
|
|
==
|
等于，左邊的表達式值如果等于右邊的表達式值，結果為true,否則為false.
|
關系運算符
|
|
~=
|
不等于，左邊的表達式值如果不等于右邊的表達式值，結果為true,否則為false.
|
關系運算符
|
算術表達式的算符如下：
一個表達式可能由不同的類型的的表達式組成。這些表達式在計算的時候遵守一定的優(yōu)先順序。運算符可以通過括號括起，括號里面的運算符號具有最高的優(yōu)先級。當無括號的情況下，這些運算符的從高到低的優(yōu)先順序如下：
|
^
|
|
not，-
|
|
*, /, %
|
|
+, -
|
|
<, > , <=, >=, ==, ~=
|
|
and
|
|
or
|
在機器視覺大師腳本里面可以隨意定義變量，這些變量不需要申明數(shù)據(jù)類型，直接將算術表達式或邏輯表達式賦值即可。變量的類型根據(jù)表達式的結果決定，可以是邏輯類，數(shù)值類或文本類。
邏輯類的變量只能為true或 false, 文本類的內容需要用雙引號括起。如
label = “hello, world”
result = sight1.dual1.res == 0
if result == true then
//do something
end
機器視覺大師可以運行不同種類的自動檢測任務。很多情況下，需要進行控制執(zhí)行，對不同的屬性進行賦值，以獲得最終結果。機器視覺大師提供基本的控制關鍵詞如if, while, for等
if then else
if語句先測試其條件，然后根據(jù)測試結果執(zhí)行then部分或者else部分，else部分是可選的。如果要編寫嵌套的if，可以使用elseif。如：
示例一
if a < 0 then
a = 0
end
示例二
if a < b then
a =b
else
a = a+1
end
示例三
if op == "+" then
r = a + b
elseif op == "-" then
r = a – b
end
while
while語句評估邏輯表達式的值，當結果為true的時候，執(zhí)行程序塊。如：
local a = 10
while a > 0 do
a = a - 1
end
for
for語句將指定的變量進行遞增計算，循環(huán)一定次數(shù)。如：
for i= 1, 100, 1 do
# Do something
end
該段語句將反復執(zhí)行程序段100次。在for語句里面，第一個數(shù)字為初始值，第二個數(shù)字為終止值，第三個數(shù)字為步長，通常情況下為1，如果為1的話，第三個數(shù)字可以省略。
如果需要返回不再往下執(zhí)行，可以使用return關鍵詞進行返回。跳出一些循環(huán)塊，可以使用break關鍵詞。如：
for i= 1, 100, 1 do
if i==50 then
break
end
end
n = 100
上面的語句段基本算法為當i等于50的時候，跳出循環(huán)，然后運行n=100語句。
機器視覺大師支持不同的檢測任務類型，不同的檢測類型下，可用的應用程序屬性數(shù)量和含義是不一樣的。這些屬性如合格數(shù)，在檢測運行過程中將在結果顯示面板中被顯示出來。下表為支持的所有屬性（全局變量）：
|
名稱
|
說明
|
適用的檢測類型
|
數(shù)據(jù)類型
|
|
rd1
|
讀數(shù)1
|
常規(guī)檢測（默認）
|
實數(shù)
|
|
rd2
|
讀數(shù)2
|
常規(guī)檢測（默認）
|
實數(shù)
|
|
rd3
|
讀數(shù)3
|
常規(guī)檢測（默認）
|
實數(shù)
|
|
rd4
|
讀數(shù)4
|
常規(guī)檢測（默認）
|
實數(shù)
|
|
rd5
|
讀數(shù)5
|
常規(guī)檢測（默認）
|
實數(shù)
|
|
rd6
|
讀數(shù)6
|
常規(guī)檢測（默認）
|
實數(shù)
|
|
rd7
|
讀數(shù)7
|
常規(guī)檢測（默認）
|
實數(shù)
|
|
rd8
|
讀數(shù)8
|
常規(guī)檢測（默認）
|
實數(shù)
|
|
good
|
合格品
|
質量檢測
|
布爾類整數(shù)，僅為1或0
|
|
ng
|
缺陷品
|
質量檢測
|
布爾類整數(shù)，僅為1或0
|
|
count
|
當前數(shù)
|
產(chǎn)品計數(shù)
|
整數(shù)（無小數(shù)部分）
|
|
diff
|
差數(shù)
|
產(chǎn)品計數(shù)
|
整數(shù)（無小數(shù)部分
|
|
want
|
目標數(shù)
|
產(chǎn)品計數(shù)
|
整數(shù)（無小數(shù)部分
|
|
ms1
|
測量到的實際值1
|
尺寸測量
|
實數(shù)
|
|
ws1
|
目標尺寸的標準值1
|
尺寸測量
|
實數(shù)
|
|
dif1
|
誤差1
|
尺寸測量
|
實數(shù)
|
|
ms2
|
測量到的實際值2
|
尺寸測量
|
實數(shù)
|
|
ws2
|
目標尺寸的標準值2
|
尺寸測量
|
實數(shù)
|
|
dif2
|
誤差2
|
尺寸測量
|
實數(shù)
|
|
ms3
|
測量到的實際值3
|
尺寸測量
|
實數(shù)
|
|
ws3
|
目標尺寸的標準值3
|
尺寸測量
|
實數(shù)
|
|
dif3
|
誤差3
|
尺寸測量
|
實數(shù)
|
|
ms4
|
測量到的實際值4
|
尺寸測量
|
實數(shù)
|
|
ws4
|
目標尺寸的標準值4
|
尺寸測量
|
實數(shù)
|
|
dif4
|
誤差4
|
尺寸測量
|
實數(shù)
|
最后，以一個實際檢測的一個腳本結束本文。如下：
cnt = sight2.blob1.cnt
if cnt ~= 5 then
mvs.good = 0
mvs.ng =1
return
end
for i=1,5 do
if sight2.blob1.w[i] <25 then
mvs.good = 0
mvs.ng =1
return
end
if sight2.blob1.h[i] <12 then
mvs.good = 0
mvs.ng =1
return
end
end
mvs.good =1
mvs.ng =0
這個腳本算法解釋如下：如果sight2中的blob1的個數(shù)不是5個，那么將good設置為0，ng屬性設置為1后，直接返回。否則，逐個判斷其高度或寬度，如果不合格則進行相應處理，然后返回。當所有的blob寬度和高度完全合格以后，將good設為1,ng設為0，然后返回。
|
