VisionPro机器视觉
实验指导书
目录
实验一 机器视觉系统组态实验 2
实验二 多长度尺寸测量实验 4
实验三 焊点缺陷检测实验 5
实验四 零件分类识别实验 6
实验五 划痕检测实验 7
实验六 车牌号码识别实验 8
实验一 机器视觉系统组态实验
实验目的1、认识机器视觉基本组件。
2、正确连接相机，采集图像。
实验仪器设备1、实验平台GG-SJ100。
2、机器视觉组件（相机、镜头、光源、光源控制器、网线）。
3、计算机。
实验原理计算机通过局域网连接至相机，使用QuickBuild软件对相机设置，采集图像。
实验内容及注意事项1、连接相机，并采集一幅图像。
2、请勿触屏镜头镜面。
实验步骤1、揭开相机保护盖、镜头保护盖，将镜头通过“C接口”与相机拧合。
2、将相机固定在GG-SJ100实验平台支架上。
3、将I/O连接至相机的6PinI/O接口，对相机进行供电。
4、将光源固定在GGSJ100实验平台支架上，将光源的供电线连接至光源控制器的CH1接口上，打开控制器的红色开关，将光源点亮。
5、将网线一段接在相机的网口上，另一端连接到计算机的网口。
6、在计算机上单机“开始”→“所有程序”→“Cognex” →“VisionPro” →“Utilities” →“GigE Vision Configuration Tool”（如图1-1）。
7、单击左侧树形结构的相机图标，从中间的“Camera Network Properties” 栏下的“IP address”和“Subnet”可知道当前相机的IP地址及子网掩码（如IP：192.168.5.254，子网掩码：255.255.255.0）。单击“本地连接”，在“IP address”和“Subnet mask”处将本计算机的IP及子网掩码修改与相机一致（如IP：192.168.。5.128，子网掩码：255.255.255.0），修改后，单击“Update Network Connecion”进行更新。更新完毕后，左侧相机图片上的红色感叹号将消失，此时，相机与计算机连接正常。
图1-1
8、在桌面上双击“Quick(R)Build”软件。
9、双击“CogJob1”，弹出程序编辑界面。
10、双击“Image Source”，进入图像源设置（如图1-2）。
11、选择“照相机”。
12、在“图片采集设备/图像采集卡”的下拉列表下，选择所需要连接的相机。在“视频格式”下拉列表下选择“Generic GigEVision” →“Mono”。单击“初始化取相”（如图1-3）。
13、单击左上角的相机图标
，即可看到相机实时采集的图像。
14、根据实时图像的效果修改曝光值、亮度、对比度、镜头焦距、镜头光圈、光源亮度。取相时建议取消掉“时限”的勾选项。
图1-2
图1-3
15、调节完成后，关掉“Image Source”窗口，单击程序编辑界面左上角的三角形图标
，进行单次运行程序拍照。
16、在右侧图片区域单击右键，选择“保存图像到文件中（F）…”，在弹出的窗口中选择保存路径，并输入保存图像的名字。
实验数据整理及结果分析1、拍摄三张图片，并将图片存储在桌面。
2、改变光源亮度及曝光值，并拍照，观察图片的变化，进行总结。
实验总结通过本次实验能认识对实验平台GG-SJ100、相机、镜头、光源。并根据参数的变化，增加对采集图像的各项参数的熟悉程度。
实验报告实验二 多长度尺寸测量实验
实验目的1、熟练使用“CogFindCircleTool”、“CogFindLine”、“CogCalibCheckerboardTool”、“CogFixtureTool”、“CogAngleLineLineTool”、“CogDistancePointLineTool”工具。
2、认识标定板。
3、了解何为机器视觉标定。
实验仪器设备1、实验平台GG-SJ100。
2、机器视觉组件（相机、镜头、光源、光源控制器、网线）。
3、计算机。
4、待测工件。
实验原理1、采集图像后，通过标定转换工具，将图像由像素坐标系转换为毫米坐标系。
2、通过相关的VisionPro工具，对所需要的长度、圆进行测量。
实验内容及注意事项1、拍摄标定图片，并进行保存。
2、测量直线到直线的夹角。
3、测量点到直线的距离。
4、测量圆的半径。
实验步骤1、参考“实验一”，将相机与计算机进行正常连接，并调整图像清晰地至最佳。
2、在程序编辑界面中，单击菜单栏上的工具图标
，软件将弹出工具对话框，如图2-1。
图2-1
3、在“Calibration & Fixturing”文件夹下，将“CogCalibCheckerboardTool”工具拖至左侧程序编辑端。将“CogFixtureTool”工具拖至左侧程序编辑端。
4、单击“Image Source”下的“OutputImage”终端，并拖动连线至“CogCalibCheckerboardTool1”工具下的“InputImage”终端。
5、单击“CogCalibCheckerboardTool1”工具下的“OutputImage”终端，并拖动连线至“CogFixtureTool1”工具下的“InputImage”终端，如图2-2。
图2-2
6、将标定板放置在相机拍摄的视野中， 单击程序编辑界面的菜单栏中的
按钮，进行单次拍照采图。此时，图像显示区域显示当前拍摄的标定板的图像。
7、双击“CogCalibCheckerboardTool1”工具将弹出编辑窗口（如图2-3），在弹出的窗口中设置好校正板“块尺寸X”和“块尺寸Y”的值（该值为当前使用校准板相邻2个圆的圆心距的距离，该例中的圆心距为X=0.2mm,Y=0.2mm），在“特性搜寻器”下方的下拉列表中选择适合当前标定板的特性（本例中使用的标定板为“点网格”），取消基准符号前的勾选项。单击“抓取校正图像”，再单击“计算校正”。稍等几秒后可看到窗口左下方的红色“未校准”字样变为绿色“已校正”。
图2-3
8、将待测产品放置在相机拍摄的视野中，单击程序编辑界面的菜单栏中的
按钮，进行单次拍照采图。
9、在程序编辑界面中，单击菜单栏上的工具图标
，在工具栏中“Geometry-Finding&Fitting”文件夹下将“CogFindCircleTool”、“CogFindLineTool”工具拖至左侧程序编辑端。
10、单击“CogFixtureTool1”工具下的“OutputImage”终端，并分别拖动连线至“CogFindCircleTool1”和“CogFindLineTool1”工具下的“InputImage”终端。
11、在程序编辑界面中，双击“CogFindCircleTool1”工具，在弹出的窗口中选择“适应图像”，并设置卡尺数量为30，搜索长度为0.4，投影长度为0.03（这三个值的设置需要根据实际图像的需求自己定义）。并调整右侧图像中的卡尺的查找区域，如图2-4所示。调整完成后，单击窗口左上角的
按钮，让工具单独运行一次。窗口右上方的下了列表中选择查看的图像结果，选择“LastRun.InputImage”即可看到刚才放置区域查找到的圆，如图2-5所示。查看后关闭当前找圆窗口。
图2-4
图2-5
12、在程序编辑界面中，双击“CogFindLineTool1”工具，在弹出的窗口中选择“适应图像”，并设置卡尺数量为30，搜索长度为1，投影长度为0.05（这三个值的设置需要根据实际图像的需求自己定义）。并调整右侧图像中的卡尺的查找区域，如图2-6所示。调整完成后，单击窗口左上角的
按钮，让工具单独运行一次。窗口右上方的下了列表中选择查看的图像结果，选择“LastRun.InputImage”即可看到刚才放置区域查找到的直边，如图2-7所示。查看后关闭当前找边窗口。
图2-6
图2-7
13、在程序编辑界面中，单击菜单栏上的工具图标
，在工具栏中“Geometry-Finding&Fitting”文件夹下再次将“CogFindLineTool”工具拖至左侧程序编辑端。将“CogFixtureTool1”工具下的“OutputImage”终端，并分别拖动连线至“CogFindCircleTool2” 工具下的“InputImage”终端。
14、双击“CogFindCircleTool2” 工具，在弹出的窗口中选择“适应图像”，并设置卡尺数量为30，搜索长度为1，投影长度为0.05（这三个值的设置需要根据实际图像的需求自己定义）。并调整右侧图像中的卡尺的查找区域，如图2-8所示。调整完成后，单击窗口左上角的
按钮，让工具单独运行一次。窗口右上方的下了列表中选择查看的图像结果，选择“LastRun.InputImage”即可看到刚才放置区域查找到的直边，如图2-9所示。查看后关闭当前找边窗口。
图2-8
15、在程序编辑界面中，单击菜单栏上的工具图标
，在工具栏中“Geometry-Measurement”文件夹下将“CogAngleLineLineTool”、“CogDistancePointLineTool”工具拖至左侧程序编辑端。
16、单击“CogFixtureTool1”工具下的“OutputImage”终端，并分别拖动连线至“CogAngleLineLineTool1”和“CogDistancePointLineTool1”工具下的“InputImage”终端。
图2-9
17、将“CogFindLineTool1”和“CogFindLinetool2”工具的“Results.GetLine()”输出终端分别连接至“CogAngleLineLineTool1”的“LineA”和“LineB”输入终端。
18、将“CogFindCircleTool1”工具下的“Results.GetCircle().CenterX”、“Results.GetCircle().CenterY”输出终端分别连接至“CogDistancePointLineTool1”的“X”、“Y”的输入终端；将“CogFindLineTool1”工具的“Results.GetLine()”输出终端连接至“CogDistancePointLineTool1”的“Line”输入终端，如图2-10所示。
19、单击当前窗体下的
按钮，运行一次“CogJob1”。在右上侧图像选择的下拉列表中选择“LastRun.CogFixtureTool1.OutputImage”，在图像区域单击右键，选择“图像适应窗口（F）”选项。此时，即可看到检测效果图。如图2-11所示。
20、在程序编辑界面中，单击菜单栏上的工具图标
，在工具栏中将“CogToolBlock”工具拖至左侧程序编辑端。
21、将“CogFindCircleTool1”工具下的“Results.GetCircle().Radius”、“CogAngleLineLineTool1”工具下的“Angle”、“CogDistancePointLineTool1”下的“Distance”分别拖动至“CogToolBlock1”。
22、双击“CogToolBlock1”。在弹出的窗口中选择“Inputs/Outputs”选项卡，此时即可查看到所测圆的半径、两条直线的夹角（弧度制）以及圆心到其中一条直线的距离。如图2-12所示。
图2-10
图2-11
实验数据整理及结果分析将所测圆的半径、直线和直线的夹角、点到直线的距离记录。调整区域，以及卡尺长度等参数，观察这些值变化在多少范围内波动。图2-12
实验总结总结所使用工具的作用。
实验报告实验三 焊点缺陷检测实验
实验目的1、熟练使用“CogHistogramTool”工具、掌握“CogToolBlock”工具中的脚本编辑方法及添加程序集的方法。
实验仪器设备1、实验平台GG-SJ100。
2、机器视觉组件（相机、镜头、光源、光源控制器、网线）。
3、计算机。
4、待测工件。
实验原理通过分析焊点表面的灰度信息的平均值，设定阈值作为界限，以判定焊点是否合格。
实验内容及注意事项1、拍摄待测产品，并保存相关图片。
2、检测焊点表面是否过焊（即不合格）。
实验步骤1、参考“实验一”，将相机与计算机进行正常连接，并调整图像清晰地至最佳。
2、将产品放置在相机视野内，单击单次运行作业按钮进行拍照。
3、在工具栏中 “Image Processing”文件夹下，将“CogHistogramTool”工具添加至程序编辑区。
4、将“Image Source”的图像源连接至“CogHistogramTool1”的输入图像源。单击“单次运行作业”按钮。
5、双击“CogHistogramTool1”工具，在“设置/区域”选项卡下，选择“区域形状”为“CogRectangleAffine”。调整右侧图像区域中的检测区域大小及位置，将区域移动至所检测的区域内。单击运行按钮。关闭当前编辑窗口。
6、在“CogHistogramTool1”上单击右键，选择“复制”。在程序编辑区空白处单击右键，选择“Paste”。此时，工具复制到程序编辑区内。
7、将“Image Source”的图像源连接值“CogHistogramTool2”的输入图像源。双击“CogHistogramTool2”，不改变检测区域大小，仅仅拖动检测区域到另一个需要检测的位置即可。单击运行按钮，关闭当前编辑窗口。
8、将工具栏中的“CogToolBlock”添加至程序中。将“CogHistogramTool1”、“CogHistogramTool2”工具的“Result.Mean”输出均拖至“CogToolBlock1”中。如图3-1所示。
图3-1
9、双击“CogToolBlock1”，在“Inputs/Outputs”选项卡下，将“Result_Mean”的名字改为“Hist1”，将“Result_Mean1”的名字改为“Hist2”。如图3-2所示。
图3-2
10、单击
左侧的新增按钮
，在“SystemTypes”下选择“Add new System.Boolean”，在下方将“Output”名字改为“Result1”；按同样的步骤再添加一个“Result2”的变量，如图3-3所示。回到“工具”选项卡下可看到如图3-4所示画面。
图3-3
图3-4
11、单击窗口菜单栏中的“创建/编辑脚本”
。选择“C# Simple Script”（可根据编辑习惯选择VB语言），此时，频幕弹出脚本编辑窗口，如图3-5所示。
12、单击“脚本”，选择“添加/移除参考…”，在弹出的窗口下单击“通过从已知程序集列表中进行选择来添加参考”按钮
。在弹出窗口的列表中选择程序集名称为“Cognex.VisionPro.ImageProcessing.dll”的程序集，单击“确定”，如图3-6所示。
图3-5
图3-6
13、在“添加/移除参考程序集”的窗口下，向下拉动该窗口，使窗口变高，此时，下方会出现“确定”、“取消”按钮。单击“确定”，如图3-7所示。（注意：这是编写脚本时添加程序集的一个Bug，必须按此方法才能成功添加程序集）。
图3-7
14、在脚本编辑区的上方引用程序集。添加代码为:“using Cognex.VisionPro.ImageProcessing”，如图3-8所示。（注意：步骤12-14为编辑脚本中添加程序集的方法，本例中暂时不用。）
图3-8
15、在public override bool GroupRun(ref string message, ref CogToolResultConstants result)方法内添加如下代码如图3-9所示：
double hist1 = this.Inputs.Hist1;
double hist2 = this.Inputs.Hist2;
if(hist1 >= 100)
{
this.Outputs.Result1 = true;
}
else
{
this.Outputs.Result1 = false;
}
if(hist2 >= 100)
{
this.Outputs.Result2 = true;
}
else
{
this.Outputs.Result2 = false;
}
图3-9
16、在脚本编辑窗口中单击“生成 发行”按钮
，此时可看到下方消息栏中提示
，此时说明脚本中没有问题。
17、单击“作业编辑器”窗口中的“单次运行作业”按钮
。在“CogToolBlock1”的“Inputs/Outputs”下查看检测结果，如图3-10所示。
图3-10
实验数据整理及结果分析统计焊点的灰度值。2、分析所放置区域的灰度信息，并对比灰度信息中的最小值、最大值、中值、模式值、平均值、标准差、方差、以及采样示例点。
实验总结总结所使用工具的作用，并绘制出灰度信息图。
实验报告实验四 零件分类识别实验
实验目的1、熟练使用“CogPMAlignTool”工具。
2、熟练掌握“CogToolBlock”脚本编辑。
实验仪器设备1、实验平台GG-SJ100。
2、机器视觉组件（相机、镜头、光源、光源控制器、网线）。
3、计算机。
4、待测工件。
实验原理1、通过“CogPMAlignTool”训练已知工件作为模板，利用该工具自身匹配定位功能进行工件识别。
实验内容及注意事项1、拍摄待测产品图片，并保存。
2、通过“CogPMAlignTool”工具查找识别工件。
实验步骤1、参考“实验一”，将相机与计算机进行正常连接，并调整图像清晰地至最佳。
2、将产品放置在相机视野内，单击单次运行作业按钮进行拍照。
3、在工具栏中，将“CogToolBlock”工具添加至程序编辑区。
4、将“Image Source”的图像源连接至“CogToolBlock”的输入图像源。单击“单次运行作业”按钮。如图4-1所示
5、双击“CogToolBlock”工具，在工具栏中将“CogPMAlignTool”工具添加至程序编辑区。
6、将“OutputImage”图像源连接至“CogPMAlignTool1”的输入图像源“InputImage”终端上。
图4-1
7、双击“CogPMAlignTool1”工具，选择“Current.TrainImage”图像，在 “训练参数”选项卡下单击“抓取训练图像”，此时可看到如图4-2所示图像。
图4-2
8、在图像中调整方框区域，将其拖至工件的表面，将工件涵盖在内即可，区域调整完成后单击“训练”按钮。如图4-3所示。
9、在“训练区域与原点”选项卡上单击“中心原点”按钮，此时即将训练的中心点移动至训练区域的中心。如图4-4所示。
10、在“运行参数”选项卡下单击“角度”右侧的左向三角，将其变为右向三角，并设置“下限”值为-180，“上限”值为180（设置该值为了让产品在视场方位360°旋转均能查找到）。如图4-5所示。
图4-3
图4-4
11、单击“运行”按钮。在“结果”选项卡上查看特征得分。如图4-6所示。关闭当前窗口。
12、复制“CogPMAlignTool1”工具，并在 “CogToolBlock”的程序编辑区粘贴。
13、将“OutputImage”图像源连接至“CogPMAlignTool2”。
14、更换产品，将不同类型的产品放置在相机视场范围内，单击作业编辑器的“单次运行作业”按钮，进行采图。
图4-5
图4-6
15、双击“CogPMAlignTool2”工具，选择“Current.TrainImage”图像，在 “训练参数”选项卡下单击“抓取训练图像”。在图像中调整方框区域，将其拖至工件的表面，将工件涵盖在内即可，区域调整完成后单击“训练”按钮。在“训练区域与原点”选项卡上单击“中心原点”按钮，此时即将训练的中心点移动至训练区域的中心。单击“运行”按钮。在“结果”选项卡上查看特征得分如图4-7所示。关闭当前窗口。
16、复制“CogPMAlignTool1”工具，并在 “CogToolBlock”的程序编辑区粘贴。将“OutputImage”图像源连接至“CogPMAlignTool3”。更换产品，将不同类型的产品放置在相机视场范围内，单击作业编辑器的“单次运行作业”按钮，进行采图。
图4-7
17、双击“CogPMAlignTool3”工具，选择“Current.TrainImage”图像，在 “训练参数”选项卡下单击“抓取训练图像”。在图像中调整方框区域，将其拖至工件的表面，将工件涵盖在内即可，区域调整完成后单击“训练”按钮。在“训练区域与原点”选项卡上单击“中心原点”按钮，此时即将训练的中心点移动至训练区域的中心。单击“运行”按钮。在“结果”选项卡上查看特征得分如图4-8所示。关闭当前窗口。
图4-8
18、给“CogToolBlock1”工具添加输出终端，命名为“result”，类型为“String”类型（即在“Inputs/Outputs”选项卡下，在“Outputs”处单击新增按钮，选择“Add new System.String”）。
19、单击“CogToolBlock1”的“创建/编辑脚本”，选择“C# Simple Script”进入脚本编辑界面，在public override bool GroupRun(ref string message, ref CogToolResultConstants result)中，foreach(ICogTool tool in Tools) RunTool(tool, ref message, ref result);语句后方法内键入以下代码（如图4-9所示）：
if(this.Tools.CogPMAlignTool1.Results.Count == 1)
{
this.Outputs.result = "A类产品";
}
if(this.Tools.CogPMAlignTool2.Results.Count == 1)
{
this.Outputs.result = "B类产品";
}
if(this.Tools.CogPMAlignTool3.Results.Count == 1)
{
this.Outputs.result = "C类产品";
}
图4-9
14、编译所写代码，看是否成功通过。通过后关闭脚本编辑窗口。
15、单击“作业编辑器”窗口中的“单次运行作业”按钮
。在“CogToolBlock1”的“Inputs/Outputs”下查看检测结果，如图4-10、图4-11、图4-12所示。
图4-10
图4-11
图4-12
实验数据整理及结果分析1、将产品摆放各种姿态，统计三个匹配工具统计的匹配得分。
实验总结2、总结改变区域后得分的变化。
实验报告实验五 划痕检测实验
实验目的1、熟练使用“CogBlobTool”工具。
2、熟练掌握“CogToolBlock”脚本编辑。
实验仪器设备1、实验平台GG-SJ100。
2、机器视觉组件（相机、镜头、光源、光源控制器、网线）。
3、计算机。
4、待测工件。
实验原理1、通过“CogBlobTool”斑点工具，设置合适的阈值，自动查找出需要检测的划痕。
实验内容及注意事项1、拍摄待测产品图片，并保存。
2、通过“CogBlobTool”斑点工具，查找出需要检测的划痕。并利用“CogToolBlock”的脚本统计出划痕数量。
实验步骤1、参考“实验一”，将相机与计算机进行正常连接，并调整图像清晰地至最佳。
2、将产品放置在相机视野内，单击单次运行作业按钮进行拍照。
3、在工具栏中，将“CogBlobTool”工具添加至程序编辑区。
4、将“Image Source”的图像源连接至“CogBlobTool”的输入图像源。单击“单次运行作业”按钮。
5、双击“CogBlobTool”工具，在“区域”选项卡下，选择“区域形状”为“CogRectangleAffine”。调整右侧图像区域中的检测区域大小及位置，将区域移动至所检测的区域内。如图5-1所示。
图5-1
2、在“设置”选项卡下，选择“模式”为“硬阈值（固定）”，选择“极性”为“白底黑点”，调节阈值为“124”即可（注意：这里的阈值设置需要根据表面的灰度信息进行设置，如遇到不同的灰度的划痕，可尝试改变阈值）。如图5-2所示。
图5-2
3、单击“运行按钮”，选择查看“LastRun.InputImage”、“LastRun.BlobImage”等图像观看所查找的划痕图片。如图5-3，图5-4所示。查看后可关闭窗口。
图5-3
图5-4
5、添加“CogToolBlock”工具，将“CogBlobTool1”工具的“Results.GetBlobs().Count”终端添加至“CogToolBlock1”工具中，并改名为“count”。
6、给“CogToolBlock1”工具添加2个输出终端，一个名为“huahenCount”，类型为“Int32”型（即在“Inputs/Outputs”选项卡下，在“Outputs”处单击新增按钮，选择“Add new System.Int32”）；一个名为“result”，类型为“String”型（即在“Inputs/Outputs”选项卡下，在“Outputs”处单击新增按钮，选择“Add new System.String”）。如图5-5所示。
图5-5
7、单击“创建/编辑脚本”，选择“C# Simple Script”，在“GroupRun”方法下键入以下代码：如图5-6所示。
if(this.Inputs.count > 0)
{
this.Outputs.result = "不合格";
}
else
{
this.Outputs.result = "合格";
}
this.Outputs.huahenCount = this.Inputs.count;
图5-6
8、编译所写代码，看是否成功通过。通过后关闭脚本编辑窗口。
9、单击“作业编辑器”窗口中的“单次运行作业”按钮
。在“CogToolBlock1”的“Inputs/Outputs”下查看检测结果，如图5-7所示。
图5-7
实验数据整理及结果分析1、统计所测出的划痕的面积、质心坐标（即“CenterMassX”、“CenterMassY”）的值。
实验总结2、尝试在改变斑点工具中的“模式”的不同选项，总结不同阈值选择模式下，如何设置“阈值”能查找出划痕。
实验报告实验六 车牌号码识别实验
实验目的1、熟练使用“CogOCRMaxTool”工具。
2、熟练掌握“CogToolBlock”脚本编辑。
实验仪器设备1、实验平台GG-SJ100。
2、机器视觉组件（相机、镜头、光源、光源控制器、网线）。
3、计算机。
4、待测工件。
实验原理1、通过“CogOCRMaxTool”工具，训练字符，添加字符模型，通过该工具自动识别车牌字符。
实验内容及注意事项1、拍摄待测产品图片，并保存。
2、通过“CogOCRMaxTool”工具训练字符模型，并检测出车牌号码。
实验步骤1、参考“实验一”，将相机与计算机进行正常连接，并调整图像清晰地至最佳。
2、将产品放置在相机视野内，单击单次运行作业按钮进行拍照。
3、在工具栏“ID&Verification”文件夹下，将“CogOCRMaxTool”工具添加至程序编辑区。
4、将“Image Source”的图像源连接至“CogOCRMaxTool1”的输入图像源。单击“单次运行作业”按钮
。
5、双击“CogOCRMaxTool1”工具，在“Current.InputImage”图像下调整训练字符的区域，如图6-1所示。
图6-1
6、在“Tune”选项卡下，单击“Extract Line”按钮。单击后效果如图6-2所示。
图6-2
7、在“Expected Text”后输入辨识的字符所代表的字符文本，如图6-3所示。
图6-3
8、单击“Auto-Segment”按钮。如图6-4所示。
图6-4
9、单击“Add&Tune”。自动训练字符完毕。如图6-5所示。
图6-5
10、单击“运行”按钮。然后在“LastRun.InputImage”图像下查看识别效果图。如图6-6所示。查看后关闭当前窗口。
图6-6
11、添加“CogToolBlock”工具，将“CogOCRMaxTool1”工具的“LineResult.ResultString”终端添加至“CogToolBlock1”工具中，并改名为“resultstring”。
12、给“CogToolBlock1”工具添加1个输出终端，命名为“code”，类型为“String”型（即在“Inputs/Outputs”选项卡下，在“Outputs”处单击新增按钮，选择“Add new System.String”）。如图6-7所示。
图6-7
13、单击“创建/编辑脚本”，选择“C# Simple Script”，在“GroupRun”方法下键入以下代码：如图6-8所示。
this.Outputs.code = this.Inputs.resultstring;
图6-8
14、编译所写代码，看是否成功通过。通过后关闭脚本编辑窗口。
15、单击“作业编辑器”窗口中的“单次运行作业”按钮
。在“CogToolBlock1”的“Inputs/Outputs”下查看检测结果，如图6-9所示。
图6-9
实验数据整理及结果分析1、统计每个字符的得分，以及置信度。
实验总结1、更改“CogOCRMaxTool1”工具“运行参数”选项卡下的“接受阈值”以及“置信度阈值”，查看字符检测变化，并总结。
实验报告