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画像処理の原理 |
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パターンサーチ
画像の形状パターンを認識する |
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| 位置検出を行ないたい形状を含む基本映像をあらかじめ登録し、パターンウィンドウによりこの形状パターンを記憶します。そして、任意に設定されたサーチウィンドウ内でパターンウィンドウを左上角から右下角までスキャンし、最も形状が一致する位置を探します。 |
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グレー処理によるパターンサーチ |
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| グレー処理では画像を256階調の濃淡画像としてそのまま扱います。2値化処理では、白か黒の情報としか認識しませんが、グレー処理は各画素ごとに256分割された情報をすべて使い、対象物のパターン形状を認識するため高精度な検出が可能となります。 |
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カラー抽出によるパターンサーチ |
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| カラー画像センサCV-700/300（キーエンス製）では、パターンウィンドウ内の形状を単に明暗による濃淡ではなく、各画素毎に256階調のR,G,Bデータとして認識しますので、形状が同じで色が異なる対象物の検出などに適しています。 |
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サブピクセル処理 |
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| 通常の画像処理が1画素単位で処理を行なうのに対し、サブピクセル処理では、0.1画素単位で位置検出を行ないます。これにより高精度な位置検出が可能になり、高精度な位置決めや寸法測定の用途が広がります。 |
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正規化相関法
明るさの変化に影響されない
高精度パターンサーチ
| パターンサーチは、基準となる画像のパターンを各画素ごとに256階調のデータとして認識し、撮像された画像の情報と比較しその位置を検出しますが、周囲の明るさが変動すると階調データの絶対値に相違が生じるため正確な位置検出が困難になることがあります。 |
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| これに対し正規化相関法は、周囲照度の影響を受けず安定したパターンサーチを可能にする処理技術です。下図のように、まず基準画像、入力画像ともに各画素毎の明度（階調データ）から画像全体の平均明度を引いた画像を演算します。これを正規化と呼び画像全体の明度の差を無くします。次に、基準画像と入力画像のパターンが最も一致する、すなわち相関がとれる位置を探し、目的のパターンが画像内のどこにあるかを高精度に検出します。 |
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エッジ検出 |
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| エッジ検出ウインドウを設定すると、ウインドウ内の濃淡変化のある部分をエッジとして認識し、その位置を知ることができます。エッジの絶対座標やワーク寸法検査に使用できます。 |
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エッジ検出の基本原理 |
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| エッジとは、画像内に生じる明るい部分と暗い部分の境界のことです。エッジ検出とは、この濃淡変化の境界を画像処理で検出することです。エッジは以下のプロセスから求められます。 |
投影処理を行なう |
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| 計測領域内の画像に投影処理をかけます。投影処理とは、検出方向に対して垂直にスキャンを行ない、各投影ラインの平均濃度を求めることです。投影ラインの平均濃度波形を投影波形と呼びます。 |
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投影処理とは？ |
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投影方向の平均濃度を求めることです。
領域内のノイズ的な変化による誤検出を軽減します。 |
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微分処理を行なう |
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投影波形をもとに微分処理を行ないます。エッジとなりうる濃淡変化が
大きい箇所は微分値が大きくなります。 |
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微分処理とは？ |
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濃淡（階調）の変化量を求める処理です。
領域内の濃度絶対値変化の影響をキャンセルします。
（例）濃淡変化のないところは0。
白色（255）→黒色（0）の変化の場合は−255。 |
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微分の最大値が100％になるように補正する |
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照度変化などの影響を軽減するために、常に微分値絶対値の最大が100％になるように補正します。
次に、設定した「エッジ感度（％）」をこえた部分の微分波形のピーク点をエッジ位置として求めます。
濃淡の変化度のピーク点を検出する原理のため、照度変化の多い実ラインでも安定したエッジ検出を実現します。 |
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