1、SDK介绍
Dalsa是全球顶尖的CCD/CMOS芯片和相机制造商，总部位于加拿大，我使用的是 Dalsa的 Genie_TS_M1920（黑白）和 Genie_TS_C2048（彩色）两款工业相机。
打开SDK包，SDK文件和例程在 Sapera文件夹中，SDK分x64和x86两个版本，x86的版本不能在64位机器上运行，x64的版本不能在32位机器上运行。
打开后
2、C#的使用方法
1）添加类库的引用，即Components/Net/Bin/DALSA.SaperaLT.SapClassBasic.dll文件的引用，注意x64和x86的版本问题。
2）声明SaperaLT的对象
我没有使用SDK中的视图对象，而是从缓存中取出图像数据转为C#的Bitmap，这样更灵活，所以不需要声明 SapView。
private SapLocation m_ServerLocation; // 设备的连接地址
private SapAcqDevice m_AcqDevice; // 采集设备
private SapBuffer m_Buffers; // 缓存对象
private SapAcqDeviceToBuf m_Xfer; // 传输对象
3）创建对象
private bool CreateNewObjects()
{
// 创建采集设备
m_AcqDevice = new SapAcqDevice(m_ServerLocation, false);
if (m_AcqDevice.Create() == false)
{
DestroyObjects();
DisposeObjects();
return false;
}
// 创建缓存对象
if (SapBuffer.IsBufferTypeSupported(m_ServerLocation, SapBuffer.MemoryType.ScatterGather))
{
m_Buffers = new SapBufferWithTrash(2, m_AcqDevice, SapBuffer.MemoryType.ScatterGather);
}
else
{
m_Buffers = new SapBufferWithTrash(2, m_AcqDevice, SapBuffer.MemoryType.ScatterGatherPhysical);
}
if (m_Buffers.Create() == false)
{
DestroyObjects();
DisposeObjects();
return false;
}
// 创建传输对象
m_Xfer = new SapAcqDeviceToBuf(m_AcqDevice, m_Buffers);
m_Xfer.XferNotify += new SapXferNotifyHandler(m_Xfer_XferNotify);
m_Xfer.XferNotifyContext = this;
m_Xfer.Pairs[0].EventType = SapXferPair.XferEventType.EndOfFrame;
m_Xfer.Pairs[0].Cycle = SapXferPair.CycleMode.NextWithTrash;
if (m_Xfer.Pairs[0].Cycle != SapXferPair.CycleMode.NextWithTrash)
{
DestroyObjects();
DisposeObjects();
return false;
}
if (m_Xfer.Create() == false)
{
DestroyObjects();
DisposeObjects();
return false;
}
return true;
}
4）销毁对象
private void DestroyObjects()
{
if (m_Xfer != null && m_Xfer.Initialized)
m_Xfer.Destroy();
if (m_Buffers != null && m_Buffers.Initialized)
m_Buffers.Destroy();
if (m_AcqDevice != null && m_AcqDevice.Initialized)
m_AcqDevice.Destroy();
}
private void DisposeObjects()
{
if (m_Xfer != null)
{ m_Xfer.Dispose(); m_Xfer = null; }
if (m_Buffers != null)
{ m_Buffers.Dispose(); m_Buffers = null; }
if (m_AcqDevice != null)
{ m_AcqDevice.Dispose(); m_AcqDevice = null; }
}
5）获取参数值及最大值、最小值
参数值的类型有string，int，double，bool几种，需根据参数的可能值类型选择对应的方法，否则会出错。
文本型：
string val;
m_AcqDevice.GetFeatureValue(featureName, out val));
整数型：
int val;
m_AcqDevice.GetFeatureValue(featureName, out val));
小数型：
double val;
m_AcqDevice.GetFeatureValue(featureName, out val));
布尔型：
boolean val;
m_AcqDevice.GetFeatureValue(featureName, out val));
常用参数的值类型
|
中文名 |
参数名 |
值类型 |
|
图像X坐标 |
OffsetX |
int |
|
图像Y坐标 |
OffsetY |
int |
|
图像宽度 |
Width |
int |
|
图像高度 |
Height |
int |
|
采集帧率 |
AcquisitionFrameRate |
double |
|
曝光时间 |
ExposureTime |
double |
|
外触发方式 |
TriggerMode |
bool |
获取参数最大值，以整数类型举例：
SapFeature feature = new SapFeature(m_ServerLocation);
if (!feature.Create())
return -1;
if (!m_AcqDevice.GetFeatureInfo(featureName, feature))
return -1;
int maxValue = 0;
if (!feature.GetValueMax(out maxValue))
return -1;
return maxValue;
获取参数最小值，以整数类型举例：
SapFeature feature = new SapFeature(m_ServerLocation);
if (!feature.Create())
return -1;
if (!m_AcqDevice.GetFeatureInfo(featureName, feature))
return -1;
int minValue = 0;
if (!feature.GetValueMin(out minValue))
return -1;
return minValue;
6）设置参数值
设置参数值同样需要根据参数的值类型，选择对应的设参方法，否则会出现报错的情况，我发现使用字符型可以兼容，所以可以把值转为字符型，再设参。
string value;
m_AcqDevice.SetFeatureValue(featureName, value);
根据实际使用发现，曝光时间可以在采集过程中设置，采集帧率在采集过程中设置不能立即生效，需在下次采集方能生效，而X、Y坐标及图形宽度、高度、外触发模式需在设备对象创建后，缓存对象创建前进行设置，否则报错。
7）图形采集控制
开始采集：
m_Xfer.Grab();
停止采集：
m_Xfer.Freeze();
单张或指定张数抓拍：
m_Xfer.Snap();
8）图像获取及显示
开始采集后，得到每帧图像时，会触发XferNotify事件，可在此事件中进行图像的获取及显示工作。
首先需判断此帧是否是废弃帧，若是则立即返回，等待下一帧：
if (e.Trash) return;
取得缓存中的图像数据首地址：
IntPtr addr;
m_Buffers.GetAddress(out addr);
再将数据转为Bitmap对象：
PixelFormat pf = PixelFormat.Format8bppIndexed;
Bitmap bmp = new Bitmap(m_Buffers.Width, m_Buffers.Height, m_Buffers.Pitch, pf, addr);
bmp.Palette = m_grayPalette;
以上是8位黑白图像的转换方法，创建图像后需给Bitmap对象赋一个黑白调色板，创建调色板的代码如下：
using (Bitmap bmp = new Bitmap(1, 1, PixelFormat.Format8bppIndexed))
{
m_grayPalette = bmp.Palette;
}
for (int i = 0; i <= 255; i++)
{
m_grayPalette.Entries[i] = Color.FromArgb(i, i, i);
}
如果是彩色相机，得到的数据是Bayer格式，需用Bayer转换方法，转换为24位彩色图片，我找到Aforge，OpenCV都可以进行Bayer转换。
Aforge的Bayer转换代码：
private BayerFilter m_bayerFilter = new BayerFilter();
m_bayerFilter.BayerPattern = new int[2, 2] { { RGB.G, RGB.B }, { RGB.R, RGB.G } };
bmp = m_bayerFilter.Apply(bmp);
OpenCV的Bayer转换代码：
IplImage *frame;
frame = cvCreateImage(cvSize(width, height), depth, 1);
frame->imageData = (char*)pData;
IplImage *bgr = cvCreateImage(cvGetSize(frame),IPL_DEPTH_8U,3);
cvCvtColor(frame, bgr, CV_BayerGR2BGR);
pDlg->ShowImage(bgr, IDC_PIC1);
cvReleaseImage(&frame);
cvReleaseImage(&bgr);
如果用Bitmap直接赋给PictureBox的办法，有时候会有内存泄露的情况，所以可采用GDI+绘图的方式显示图像，缺点是采集停止时，窗体被覆盖后图像会消失。
private void DrawImageInPictureBox(PictureBox picBox, Image img)
{
Graphics g = picBox.CreateGraphics();
g.DrawImage(img, 0, 0, picBox.Width, picBox.Height);
g.Dispose();
}
9)采集图像开窗和面阵做线扫描
图像开窗通过设置Width和Height两参数即可，经过实验发现，横向开窗对采集帧率最大值没有影响，而竖向开窗，采集帧率最大值会成比变化，竖向最小可设为2，即可当做线扫描使用，帧率最大可到1~2K。
如果做线扫使用，可以用List链表来存储每帧数据，最后再合成大图，转成Bitmap的方法是一样的，只是注意图像的高度是每帧高度乘以帧数。