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org.openpnp.vision.pipeline.stages.FilterContours根据轮廓面积对轮廓进行过滤。它从前序阶段获取轮廓列表（List），计算每个轮廓的面积，只保留面积在指定范围内的轮廓，输出过滤后的轮廓列表。

org.openpnp.vision.pipeline.stages.DrawTemplateMatches在图像上绘制模板匹配的结果。主要用于调试和验证模板匹配（如 MatchTemplate、MatchPartTemplate 等阶段）的效果，便于直观查看匹配位置和置信度。

org.openpnp.vision.pipeline.stages.DrawImageCenter在图像的正中心绘制一个十字标记（两条垂直相交的线段），用于视觉调试或标定参考.

org.openpnp.vision.pipeline.stages.DetectCircularSymmetry用于检测圆形对称性的一个阶段。它不要求圆形边缘完整或对比度极高，而是通过分析图像中圆形区域的径向对称性来定位圆心和直径。即使圆环存在缺口、部分遮挡或亮度不均，只要整体上具有圆对称性，就能被可靠检测。该 Stage 支持亚像素精度、局部搜索、多目标检测，并提供了对称性得分用于质量评估。

org.openpnp.vision.pipeline.stages.DilateModel对已有的模型（Model）进行膨胀或收缩。模型可以是单个 RotatedRect（旋转矩形）、单个 Result.Circle（圆），或者是它们的列表。该阶段不改变图像本身，只修改模型数据，并传递给后续阶段.

org.openpnp.vision.pipeline.stages.DetectEdgesCanny对当前工作图像执行 Canny 边缘检测。该算法能够提取图像中亮度变化剧烈的边界，输出为二值边缘图像（边缘处像素值为 255，非边缘处为 0）

org.openpnp.vision.pipeline.stages.DetectRectlinearSymmetry检测具有矩形线性对称性的物体（例如矩形芯片、IC、排针、无源元件等）。它不依赖于清晰的边缘或完整的轮廓，而是通过分析图像在不同旋转角度下的水平和垂直截面（cross‑section）的对称性，找到使对称性最大的角度和中心位置，最终输出一个 RotatedRect（旋转矩形），包含物体的中心、尺寸和旋转角度.

openpnp - stages.ScriptRun和后续stage的数据交互方法openpnp可以调用python脚本来干活。但是能找到的资料不多。脚本干活要和stages.ScriptRun之后的串接stage产生交互才好，今天实验通了。

org.openpnp.vision.pipeline.stages.ConvertModelToKeyPoints将当前匹配结果模型转换为 OpenCV 的 KeyPoint（关键点）格式，便于后续阶段进行特征点处理、匹配或定位。必须是先做检测，得到结果后才能用ConvertModelToKeyPoints将结果数据转成关键点列表。

org.openpnp.vision.pipeline.stages.ConvertColor用于转换当前工作图像的颜色空间(如 BGR ↔ Gray, BGR ↔ HSV)。它不改变图像本身的视觉颜色，而是改变底层数值表示方式，使后续处理阶段能基于不同的色彩模型进行操作。

openpnp2.4 - 导入kicad9.0的封装数据openpnp2.4中，在封装处，可以新建封装，然后自动导入kicad版本的元件封装文件(.kicad_mod). 这样就不用自己手工编辑元件焊盘数据了。 openpnp2.4只支持旧版的kicad. 我本本上装的是kicad9.0. 导入失败。上图是我改过openpnp实现后的效果，改完了，初步测试了一下，好使。 openpnp导入kicad封装时，只能导入贴片焊盘和在铜皮上的焊盘，对于其他焊盘(通孔焊盘，机械孔)是无法导入的，但是对于openpnp贴片来说，导入贴片焊盘就够了(给视觉识别用)。

高精度juki吸嘴快拆连接器铜套座-v8 - 气密性验证有同学问“高精度juki吸嘴快拆连接器铜套座-v8”的气密性如何? 我知道从设计和安装的理论层面，气密性是很高的, 参照对象为淘宝上老式的连接器铜套(依赖外置橡胶圈来绷紧钢珠)。口说无凭，做一个产品的气密性验证视频，来实际验证气密性。

openpnp - 吸嘴校验失败的处理方法换了Z底板，从头标定设备。刚进入视觉里程碑。确定了主机准点位置，次基准点位置，NT1落在主基准点的3D坐标，NT2落在主基准点的3D坐标，NT2落在主基准点的3D坐标, 底部相机位置。

openpnp - 测试片直径的选择 on “Calibrate precise camera ↔ nozzle N1 offsets“在openpnp设备的标定中，有一步是校验相机和吸嘴尖端的偏移。这个测试是找一个测试圆片，放在主基准点上，让openpnp控制N1,N2来拾取圆片，通过视觉识别来校验相机和吸嘴的偏移。最初的相机和吸嘴的偏移，是通过前面流程初步确定的(用相机确定主次基准点位置，将N1落在主次基准点上得到3D坐标，将N2落在主基准点上得到3D坐标).

openpnp - 调试环境搭建 - use eclipse for java - v2为了学习openpnp工程，做了调试环境搭建的笔记(openpnp - 调试环境搭建 - use eclipse for java)

openpnp - python2.7 script - 中文显示乱码，只能显示英文想在openpnp中使用python2.7脚本，来做一些自动化任务。尝试在脚本中显示中文，始终乱码。那只能将提示信息写成英文了。

openpnp - Smoothieware - LPC17xx-DFU-Bootloader - 固件调试环境搭建接着笔记(Smoothieware - LPC17xx-DFU-Bootloader - study)做实验。前面将硬件环境(openpnp - Smoothieware - MKS SGEN_L V1.0 + JLink-edu-mini 连接测试)搭好了。

openpnp - Smoothieware - MKS SGEN_L V1.0 + JLink-edu-mini 连接测试准备看Smoothieware相关固件实现，将硬件实验环境搭一下。先确定板子(MKS SGEN_L V1.0)和JLink-edu-mini的连接关系，用JLINK软件试一下，能通过SWD通讯，目的就达到了。

openpnp - 相机模组调焦时，图像中心轴(光轴)的角度会发生轻微变化将N1上的吸嘴移动到底部相机十字中，从Z零件位置向PCB高度落下，发现吸嘴的位置逐步偏离相机十字中心。最终落到PCB高度时，会向左偏移1.6mm.

openpnp - 吸嘴的单独校准当设备标定完，开始正常使用后。当设备机械归零后，如果吸嘴连杆(N1,N2)上已经安装了吸嘴。会自动校验吸嘴。发现会偶发的校验吸嘴失败。参数根本就没有动，光照情况也一样。此时，要是单独校验失败的吸嘴，有时也能校验成功，有时会校验失败。其实，如果开机机械归零后的自动校验吸嘴会偶发失败，在校验参数没改的情况下，以后还可能吸嘴校验失败。所以，在吸嘴校验失败后，如果不微调参数，是没有意义的。