Halcon标定之后如何实现测量？

求助问题      
1.Halcon在完成标定后，如何测量环形零件(轴承密封圈)的外直径和内直径？测量圆的卡尺命令在这里可以用吗？有没有类似的链接
      
我的步骤是：
用亚像素算子得到圆形图像的边缘；
Edges边缘转换为xld;xld转换成点的坐标；
用【image_points_to_world_plane】把最上、最下、最左、最右的点转换到世界坐标系下的（x,y）坐标，利用两点间的距离公式求出最上点到最下点的距离D1、最左点到最右点的距离D2，D1和D2可以作为想要测量的直径，但这种方法实在是有点“笨”。
      
2.硬件：迈德威视黑白相机，分辨率为630万(3088×2064)
目标精度：0.01mm
具体测量内容：利用亚像素方法测量轴承密封圈内直径和外直径的平均值、最大值、最小值。

之前咨询过一位蔡司三坐标测量仪的测量员，圆形零件的尺寸测量一般是基于点的拟合，利用亚像素方法得到圆形零件边缘的轮廓点，比如可以得到500个点，对这些点进行最小二乘拟合，得到的就是平均直径；对这些点进行最小外接拟合，得到的就是“最大直径”；对这些点进行最大外切拟合，得到的就是“最小直径”。

3.我希望在亚像素测量方法上有所创新(在已有的方法上进行一点点改进也算是创新)，现在的亚像素方法主要有三种：插值法(多项式插值、三次样条插值、最邻近插值)；拟合法(最小二乘拟合等)；矩方法(灰度矩方法、Zernike矩方法、灰度矩方法)。

4.能够基于C++或C#开发出一款简易的测量软件，仅仅用于测量密封圈（密封圈的型号有很多）。这款软件可以安装在别的计算机上，连接工业相机，标定之后就可以测量。

1. *标定之后获得的相机的内外参数
   
2. CameraParameters := ['area_scan_division',0.0168107,-1.898,2.39981e-006,2.4e-006,1515.93,1018.5,3088,2064]
   
3. CameraPose := [-0.00419203,0.00225051,0.31692,359.248,359.479,88.9519,0]
   
4. 
   
5. edges_sub_pix (Image, Edges, 'canny', 1, 60, 100)
   
6. *选取两条最长的轮廓，目的是删除可能带来干扰的轮廓
   
7. select_contours_xld (Edges, SelectedContours1, 'contour_length', 800, 9000,800,12000)
   
8. count_obj (SelectedContours1, Number)
   
9. 
   
10. *找到外圆(内圆)的亚像素轮廓
    
11. select_obj (SelectedContours1, ObjectSelected1, 1)
    
12. dev_display (ObjectSelected1)
    
13. *内(外)轮廓转换成点,得到点的坐标
    
14. get_contour_xld (ObjectSelected1, Row1, Col1)
    
15. tuple_max (Row1, Upper1)
    
16. tuple_min (Row1, Lower1)
    
17. tuple_max (Col1, Right)
    
18. tuple_min (Col1, Left)
    
19. *最高点世界坐标
    
20. image_points_to_world_plane (CameraParameters, CameraPose, (Upper1+Lower1)/2, Left, 'mm', X1, Y1)
    
21. *最低点世界坐标
    
22. image_points_to_world_plane (CameraParameters, CameraPose, (Upper1+Lower1)/2, Right, 'mm', X2, Y2)
    
23. *竖向直径=最高点和最低点的欧氏距离
    
24. Diameter1 := sqrt((X2-X1)*(X2-X1)+(Y2-Y1)*(Y2-Y1))
    
25. *最左点世界坐标
    
26. image_points_to_world_plane (CameraParameters, CameraPose, Upper1, (Right+Left)/2, 'mm', X3, Y3)
    
27. *最右点世界坐标
    
28. image_points_to_world_plane (CameraParameters, CameraPose, Lower1, (Right+Left)/2, 'mm', X4, Y4)
    
29. *横向直径=最左点和最右点的欧氏距离
    
30. Diameter2 := sqrt((X4-X3)*(X4-X3)+(Y4-Y3)*(Y4-Y3))

复制代码

待测零件图像

我看你相机的畸变系数很小，图像转换为世界坐标后，应该是用你的相机的像素距离进行转换，你这样得出的不是零件的真实值，相机的像素距离是有算法进行算出来的。图像读取后一般要进行畸变校正。

把标定板的参数发出来，我进行计算看是否是你要的结果！！