 |
|
 |
画像センサ/画像処理装置とは
画像処理の原理
「パターンサーチ」とは
基準となる画像（パターン）に類似しているものを、画像内から1つまたは複数箇所見つけ出し、
その位置・角度および相関値（一致度）を出力する手法です。
当社CVシリーズに搭載されている「パターンサーチ」モードのアルゴリズムに関して説明します。
プロセス1 パターン画像とサーチ画像を圧縮し、データ量を減らします。
| パターンマッチング（正規化相関）は膨大な演算処理を行うため、入力された全画面の情報を演算していると多大な時間がかかります。そこで、演算対象とする画像素数を制限することでデータを軽くし、処理時間の短縮を図ります。 これを「間引き」「圧縮」と呼びます。 |
|
 |
プロセス2 1stサーチ
| サーチ領域を一定間隔で移動させ、相関値の最も高いところを探します。この間隔のことを「ステップ幅」「インターバル」または単に「飛ばし」と呼びます。回転補正が設定されているときは、必要な角度に回転させて同様にサーチします。 | |
 |
プロセス3 2ndサーチ
| 1stサーチで見つかった地点を中心に狭い範囲を、圧縮を減らしたパターンでサーチを行ない、相関値の最も高いところを探します。 ※圧縮を減らしながらこのプロセスを繰り返す場合もあります。 |
|
 |
プロセス4 最終検出
| プロセス3でサーチしたところを中心に、圧縮しないパターンでサーチを行ない、さらにサブピクセル処理を行ないます。 | |
 |
サブピクセル処理
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。
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。
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。
従来方法 |
正規化相関法 |
エッジ検出
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。
 |
 |
 |
エッジ検出の基本原理
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。
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
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。
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。
 |
投影処理とは？投影方向の平均濃度を求めることです。 
|
微分処理を行なう
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。
大きい箇所は微分値が大きくなります。
 |
微分処理とは？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。 |
微分の最大値が100％になるように補正する
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。
