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一：进一步学习了

       今天学习下VisionMaster中的顶点检测：可检测图像指定区域内的顶点，并输出顶点坐标等信息。该模块常用于检测目标物体的顶点

二：开始学习

     1：什么是顶点检测？

   一个不是很规则的物体需要检测一个凸台的顶角坐标，其实靠边缘与边缘交点是不太稳定的，如下图所示，边缘很短，很容易产生误抓边缘

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 2：应用场景：海康VisionMaster的顶点检测功能在工业视觉检测中具有广泛的应用场景，尤其在精密制造、电子元件检测和机械加工等领域，其通过高精度定位物体的关键点（如角点、交点或边缘顶点）来实现自动化测量与质量控制。以下是其主要应用场景及技术实现的综合分析

1. 精密零件尺寸检测

在手机Cover Glass、麦克风条形孔等精密零件的尺寸测量中，顶点检测用于定位边缘的交点或角点，从而计算宽度、间距等参数。例如： 

• 微型零件孔距检测：利用卡尺工具一次性测量多个边缘对的顶点间距，避免逐个标注的繁琐操作，提升检测效率

 2. 机械零件几何形状分析

顶点检测在机械零件的垂直度、直线度检测中起到关键作用：

• 轴类零件垂直度检测：通过检测零件边缘的直线顶点，结合线线测量功能计算两直线的夹角，若夹角偏离90°，则量化垂直度误差1。

• 板材边缘直线度评估：定位板材边缘的顶点，拟合直线后分析其拟合误差，判断是否符合加工精度要

 三：直接上案例

1：先导入需要测试的图片集合

2：使用轮廓定位，把两个组件的线连起来，这里是需要设定模版匹配功能，这样图像不管怎么旋转都能准确定位图像位置，具体操作步骤可以参考前面课程

3：拖入位置修正功能：这个非常重要，这里也不提了，可以参考上一篇笔记

4：拖入顶点检测模块

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5：双击组件，开始设定参数：

 基本参数这里就是画ROI，设定跟踪参数和之前的工具是一样的方法，这里画的方向需要注意，如下图所示，边缘的扫描方向正好对应需要查找的边缘点

      

运行参数：核心参数，开始设定 

    

（1）：滤波尺寸：用于增强边缘和抑制噪声，最小值为1。当边缘模糊或有噪声干扰时，增大该值有利于使检测结果更加稳定。但如果边缘与边缘之间挨得太近，则这个参数不适宜过大

（2）：边缘阈值：边缘梯度，只有实际的边缘梯度数值大于这个设定值，才会有效检测到边缘

（3）：边缘极性： 从黑到白：就是梯度变化是黑色像素向白色像素过渡的边缘点

                                从白到黑：就是梯度变化是白色像素向黑色像素过渡的边缘点

                                任意：只要有梯度变化并且满足条件的点

（4）：扫描宽度：在ROI中用于查找边缘点的卡尺的宽度，最小值为1。在一定范围内增大该值，边缘点数目将会减少

四：实测：上述设定好参数，开始实际测量看看效果，不同的检测模式下的检测效果