HALCONでは、フィルタや位置決め、領域操作などの基本的な機能の他にも、画像処理に有効な様々な機能をサポートしています。ここでは、HALCONの極座標変換機能を利用して実際に処理を実現できたお客様の事例について紹介します。
本アプリケーションの目的は、ホース内壁にある白い筋の領域を抽出することです。
ホースの内壁には、白い筋の他にも細かい反射部分が多く存在しています。そのような中、白い筋はどこに現れるか分からず、また奥と手前で輝度に差があり、単純な2値化処理では対応することが非常に困難です。
このように円形状の対象物における欠陥抽出では、画像の極座標展開が非常に有効です。HALCONでは展開中心や範囲を指定するだけで、容易に画像を極座標変換することが可能です。
依然として輝度ムラや反射部分の影響は存在しますが、HALCONの特殊な2値化処理である動的閾値処理を適用することで、局所的に周りと異なる領域を抽出し、まず白い筋の候補領域を抽出します。
極座標展開を行ったことで、水平・垂直方向に別々のマスクサイズを指定してモフォロジー処理を使用することができます。ここでは、領域に対して垂直方向にのみ強くクロージング処理を適用し、反射等の影響で途切れている白い筋領域を、ノイズの影響を受けずにくっつけます。
離れた領域同士を区別するラベリング処理を適用すると、白い筋の領域をきれいに周りと区別してグループ化できているのが分かります。
上述したように、垂直方向への領域モフォロジー処理や、形状特徴による領域の選択を行うことで、輝度ムラや反射の多い画像中から目的とする領域だけを抽出することができます。
極座標逆変換を適用すると、元画像において目的としていた白い筋の領域をきれいに抽出できていることが確認できます。
このように、円形状の対象物に非常に有効な画像・領域の極座標変換も、HALCONではたった1つの関数実行で容易に実現可能です。
