HALCONではカラー解析用のオペレータも数多く用意されています。カラー情報を用いることによって、グレイ値画像ではできないような処理が実現できます。例えば輝度・形状が同じオブジェクトを色で区別することや、色の境界線のエッジ情報をサブピクセル精度で取得するなど、様々な目的に対してHALCONは対応することが可能です。

ここではカラー解析の事例として、色情報を用いた基板検査をご紹介します。

• 

  左は抵抗、コンデンサ、ICで構成される基板の画像です。今回の事例では、これらの構成要素をカラー情報を用いて区別して抽出することが目的です。

• 

  初めに、カラー画像をRGBの３つのチャンネルに分解します。

• 

  次に、RGBの情報画像情報を用いてHSV （Hue色相、Saturation彩度、Value輝度） 画像を生成します。

• 

  Saturation画像を用いて単純な２値化を行い、左の赤色で示すような抵抗とコンデンサを含む領域を抽出します。

• 

  ここからはHue画像を用います。この領域（色相）で考えることによって、色の区別が容易にできます。まず、先ほど抽出した領域に解析範囲を絞り込みます。

• 

  絞り込んだ解析範囲に対して単純な２値化を行い、色の異なる領域を左のように区別して抽出します。ここまでで、抵抗とコンデンサの領域を区別して抽出することができました。

• 

   続いてICを抽出します。IC部分はほぼ黒色をしているため、Value画像に対して単純な２値化を行い左のようにICの領域を抽出します。 

• 

  抽出したIC領域を用いて、その左右両端の境界に幅を持たせた左に示すような領域を抽出します。この領域にICピンがあります。

• 

  抽出した領域に解析範囲を絞り込み、動的閾値法によってICピン領域を左のように取得します。これによってIC本体、ICピンそれぞれの領域を区別して抽出することができました。

• 

  抽出した抵抗、コンデンサ、ICの領域を矩形変換し、ICピン領域とともに表示すると左のようになります。以上のように、最適な色空間にマッピングすることにより、色情報を最大限利用することができ、各部品領域を抽出し、検査を実現することができました。