LinX Express

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シリーズ企画「使ってほしい、この機能。」Vol.8 メトロロジー

これまでHALCONでは、サブピクセルレベルの高精度な処理を柔軟かつ簡易にご利用頂ける様々な機能を提供してきました。HALCON 11では、メトロロジーと呼ばれる新機能が追加され、サブピクセル処理に新しいソリューションをご提案できるようになりました。


 
HALCON 11新機能 メトロロジーとは

メトロロジーとは、画像中から矩形や円、直線などの幾何学的な形状をサブピクセルレベルで検出する機能です。従来のエッジ抽出処理と異なり、メトロロジーでは1次元計測と幾何学フィッティングを組み合わせた処理を行います。これにより非常にローコントラストな対象物やノイズの多い画像に対してもロバストなサブピクセル処理を実現できるようになりました。




 
 
メトロロジーを利用した高精度画像処理

ここではメトロロジーを利用した画像処理テクニックをご紹介します。


  ノイズの多いローコントラスト画像での位置決め

ノイズの多いローコントラスト画像から対象物を見つける場合、エッジの抽出が困難となり、フィルタ処理や画像強調などの前処理やブロブ解析を組み合わせる必要がありました。このような画像に対して、メトロロジーを適用することでシンプルかつロバストな検出が可能となります。




上図のようなローコントラストな円形アライメントマークをエッジ抽出やマッチングにて安定して検出することは困難です。これに対して、メトロロジーでは、複数の計測範囲からエッジ候補点を探し出し、その候補点に最もフィットする円形を探し出します。そのため、ノイズの影響をまったく受けることなく円形を見つけ出すことが可能です。





このように、メトロロジーの結果は幾何学的なフィッティングにより得られるため、対象物の位置ずれに対する影響を受けることがありません。そのためローコントラスト画像におけるロバストな位置決めなどにもご活用いただけます。

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部分的なエッジに対する高精度計測

測定したい箇所が連続したエッジを持たない対象物において、その境界線をサブピクセル精度で計測することは非常に困難でした。このような対象物に対しても、メトロロジーを利用することで効率的かつ高精度な計測を実現できます。





このようなエッジ情報の少ない対象物に対して高精度計測を行うためには、エッジ抽出後、セグメンテーションやブロブ解析、幾何学フィッティングなどの処理を駆使する必要がありました。しかしながら、メトロロジーでは、エッジ候補点の中からもっとも矩形に一致する情報のみを利用でき、シンプルかつ高精度な処理を実現できます。

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