一、 作品概述

核心定义：基于HALCON的视觉分拣系统，是一个利用HALCON强大的机器视觉库，实现对目标物体的自动识别、定位、检测，并通过与机器人或执行机构的通信，引导其完成抓取、分类和放置的自动化系统。
  “基于HALCON的视觉分拣系统”是一个综合性极强的优秀作品。它成功地融合了机器视觉、机器人学、自动控制和软件工程等多个技术领域。评价其水平，不仅要看它是否能够完成基本的分拣动作，更要深入分析其系统的稳定性、精度、效率以及应对复杂情况的能力。

二、 系统关键技术模块分析

1. 硬件平台搭建

工业相机： 选择面阵或线阵相机，分辨率、帧率需根据物体运动速度和检测精度决定。

镜头： 焦距、景深、畸变等参数直接影响成像质量。通常需要计算视场和分辨率。

照明系统：这是项目的关键成败点之一。 需要根据物体表面特性（颜色、纹理、反光）选择合适的光源（如环形光、背光、条形光）和打光方式，以凸显目标特征，抑制干扰。

计算机：安装HALCON软件及运行时环境，负责运行视觉算法。

通信单元： 实现计算机与机器人/PLC的通信，常用方式有Ethernet/IP、Profinet、TCP/IP，或者通过I/O卡发送触发信号和坐标。

2. 软件算法流程（HALCON核心）

图像采集：

使用 `open_framegrabber` 连接相机。

使用 `grab_image` 或 `grab_image_async`（异步采集，效率更高）实时获取图像。

图像预处理：

目的： 提升图像质量，为后续处理做准备。

目标定位与分割：

Blob分析（形状特征）：最常用。通过 `threshold`（阈值分割）将目标与背景分离，然后使用 `connection`（连通域分析）和 `select_shape`（形状选择）根据面积、圆度、矩形度等特征筛选出目标物体。

模板匹配：

当物体形状固定但位置和角度任意时使用。使用 `create_shape_model` 创建模板，然后通过 `find_shape_model` 在图像中快速、精准地定位模板，并输出其位置和角度。

颜色分割： 如果分拣依据是颜色，可使用 `decompose3` 分解RGB通道，或在HSV空间下使用 `trans_from_rgb` 和 `threshold` 进行分割。

边缘提取：

使用 `edges_sub_pix` 提取亚像素精度的边缘，再通过 `fit_circle_contour_xld` 或 `fit_rectangle2_contour_xld` 等算子拟合几何形状。

识别与测量：

   对分割出的区域进行定量分析，如计数、读取二维码/条形码（`create_data_code_2d_model`, `find_data_code_2d`）、测量尺寸等。

坐标转换：

目的：

将相机图像坐标系中的像素坐标，转换为机器人基座坐标系下的世界坐标。

方法： 使用HALCON的标定板（`find_caltab`, `find_marks_and_pose`）进行手眼标定。确定相机与机器人的相对位置关系后，通过 `affine_trans_point_2d` 等算子进行坐标转换。

通信与控制：

将计算出的目标世界坐标（X, Y, Z）和旋转角度（Rz），通过TCP/IP Socket或自定义协议发送给机器人控制器。