|
■
シリーズ企画「使ってほしい、この機能。」Vol.10 特徴点マッチング
HALCONのもつ豊富な機能の中でも、高速かつロバストなマッチング機能は古くより親しまれ、多くのお客様にご活用いただいてきました。HALCONのマッチングには大きくエッジベース、輝度値（正規化相関）、特徴点ベースの3種類があり、対象物や目的に応じて柔軟なソリューションのご提案が可能です。本号では、特徴点ベースマッチングを利用したアプリケーション例についてご紹介します。
■
エッジベースと特徴点ベースの比較
HALCONのエッジベースマッチングは、ピラミッドレベルと呼ばれる解像度を粗くした画像から段階的にサーチを行う手法を採用しています。これにより、検出精度を保ちながら非常に高速なマッチングを行うことができています。しかしながら、文字のような細い線状の対象物では、すぐにそのエッジ情報が失われてしまうためこのピラミッドレベルを有効に活用することが難しくなります。
このような対象物のマッチングを行う場合、特徴点ベースのマッチングが非常に効果的です。特徴点ベースのマッチングでは、画像中の特徴的な画素を利用しモデルとの一致度を計算します。HALCONではこの特徴的な画素として、コーナー検出法による画像中のコーナー情報を利用します。特に文章のような複雑な模様が含まれる画像では、その1つ1つのコーナー情報を利用することができ、より安定したマッチングが可能となります。特徴点ベースマッチングの活用方法として以下に2つのアプリケーション例をご紹介します。
■
はがきの郵便番号読み取り
はがきや申込用紙などに対して文字認識を行う場合、この特徴点ベースマッチングが効果的です。このように体裁の決まっているドキュメントでは、マッチングにより予め用意したパターンの座標へ変換することができます。この結果にHALCONの持つ解析範囲(ROI)の絞込みを組み合わせることで、様々な姿勢の対象物に対し安定した文字の読み取りが行えます。
。
■
複数パッケージの印字検査
食品パッケージなど箱状の対象物においても、この特徴点マッチングが有効です。無作為に積まれた箱において、その表面に記述された文字のテクスチャ情報を利用することで1つ1つの姿勢を求め、正面からみた画像に変換できます。このように正面画像に変更することで、外観検査やバーコード読み取り、文字認識など様々なアプリケーションへの適応が可能となります。
|
