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1. 실행 하기 Open eVision Studio 실행하기 Open eVision을 실행합니다 Bayer Interpolation을 진행할 이미지를 Drag & Drop으로 불러 옵니다. (이미지는 반드시 변환 전 Bayer Pattern이 보이는 Raw Data를 불러오셔야 합니다.) CXP Interface에서 Bater RAW Data 취득 방법. Data Stream의 Bayer Method 설정이 Disable로 되어 있어야 합니다. GenICam Browser Preferences 설정의 Enable Bayer decodin이 UnCheck 되어 있어야 합니다. Easy Color 실행 하기 메뉴 모음에서 Easy Color -> Color Conversion을 실행 합니다. Color Image Buffer 생성하기 Color Conversion Dialog에서 Destination Image의 아이콘을 클릭 합니다. Color를 선택하고, Color Image Buffer을 생성합니다. Color Interpolation 진행 하기 GenICam Browser에서 사용하는 카메라의 Bayer Pattern을 확인 합니다. (Remote Device의 Pixel Format이 BayerXX로 설정되어 있습니다.) Color Conversion Dialog의 Configuration을 카메라의 Bayer Pattern에 맞게 설정 합니다. (예시의 경우, Open eVision Smaple 이미지를 이용하기 때문에 Pattern 설정이 다릅니다.) Mode를 선택하여 이미지 변환을 확인 합니다. 변환된 이미지 저장하기 변환이 완료된 이미지를 우클릭 하여 Pop-up Menu를 활성화 합니다. Save As...를 클릭하여 이미지를 저장합니다.
2022.10.261. Open eVision License 실행 시작 메뉴에서 Open eVision License Manaver를 관리자 권한 실행 License on PC Platforms를 클릭 Activate Licenses를 클릭 Specify a single activation ID에 라이센스 키 입력 후 "Next" 버튼 클릭 Company name을 비롯한 정보 입력 후 "Next" 클릭 "Finish" 후 라이센스 확인
2022.10.26Height Image 연동 및 사용 ZMap 연동 방법 PointCloud 연동 방법 Easy3D Object 사용 ZMap <--> PointCloud Convert ZMap <--> Easy3D Object
2022.10.261. Demo Application 소개 소개 Easy3DObject 라이브러리 검토 시 별도의 코드 구현 없이 테스트가 가능합니다. Demo Application에서 객체 추출 가능 여부와 추출된 객체의 항목 별 데이터 확인이 가능합니다. 뷰 구성 Demo Apllication은 Zamp 또는 Point Colud Data를 불러와 실제 Object 결과를 확인할 수 있습니다. 상단 뷰는 ZMap, 하단 뷰는 3D (Point Cloud Data) 뷰를 의미 합니다. 추출된 데이터 확인 Zmap에서 추출된 객체를 선택하면 ZMap 및 3D 뷰에 표시되며, 좌측 하단에 각 항목 별 값을 확인할 수 있습니다. 코드 생성 Help > Generate code snippet... 메뉴를 클릭하면 사용한 동작의 코드 예시가 생성됩니다. Demo Application 위치 Demo Application 샘플 코드는 아래의 경로에 존재합니다. 공용문서 > Euresys > Open eVision 2.14 > Demo Applications 2. Demo Application 사용 방법 사용 방법 E3DObjectExtraction 프로그램 실행 후 좌상단 메뉴의 File을 클릭합니다. 테스트할 Image, ZMap 또는 Point Colud 파일을 불러옵니다. 파일을 불러오면 좌측 파라미터에 값이 자동으로 채워집니다. 만약 추출해야 할 객체의 실측 값을 알고 있다면, 실측 값 기준으로 항목 별 값의 범위를 입력 합니다. "Extract" 버튼을 클릭하면 적용된 파라미터 기준으로 객체 추출이 진행됩니다. 추출된 객체가 올바르지 않다면 파라미터 보정 작업이 필요합니다. ZMap에서 추출된 객체를 선택하여, 선택된 객체의 항목 별 수치를 확인하고 파라미터를 보정합니다. 파라미터 보정 후 "Extract" 버튼을 클릭하면 원하는 객체를 추출할 수 있습니다.
2022.10.261. Read Detection Trade Off 이 설정은 계산 속도와 탐색 방법 신뢰도 간의 균형을 제어합니다. 즉, 검사 속도를 증가시키면 신뢰도가 낮아지고, 검사 속도를 낮추면 신뢰도가 높아지는 관계입니다. 수동으로 설정이 필요한 경우 ‘Custom Trade Off’를 해제하여 사용합니다. Unreliable QRCode 신뢰도가 낮은 결과물을 표시하는 옵션입니다. Results 디코딩된 결과를 모델(표준), 버전, 레벨, 디코딩된 데이터 스트림 등의 정보를 표시합니다. Stream Parts 및 Display As를 선택하여 각 파트 및 숫자, 영/숫자, 바이트, 한자 등의 정보를 얻을 수 있습니다. 2. Advamced Detection Method Adaptive Threshold : Adaptive Threshold를 기반으로 탐색을 합니다. Gradient : Gradient를 기반으로 탐색을 합니다. Perspective Legacy : 향상된 원근감 모드와 Gradient 기반 탐색을 합니다. Gradient Legacy : 기본적인 원근감 모드와 Gradient 기반 탐색을 합니다. Configuration Minimum Version : QR Code 탐색을 위한 최소 버전을 설정합니다. 1부터 40까지 설정 가능하며, 기본값은 1입니다. Maximum Version : QR Code 탐색을 위한 최대 버전을 설정합니다. 1부터 40까지 설정 가능하며, 기본값은 40입니다. Minimum Isotropy : QR Code의 등방성은 짧은 면을 긴 면으로 나눈 값으로 정의됩니다. 0부터 1까지 설정 가능하며, 기본값은 0.75입니다. Minimum Score : 패턴으로 인지하는 최소 점수를 의미합니다. 모델과 완벽하게 일치하면 1로 반환됩니다. 0부터 1까지 설정 가능하며, 기본값은 0.65입니다. Cell Confidence Threshold : 픽셀 간에 Contrast 대비가 낮은 경우, 임계 값을 설정합니다. 만약, Contrast 대비가 임계 값보다 낮으면, 극성을 향상하기 위해 추가 처리가 시도됩니다. Perspective Mode : 해당 파라미터는 더 이상 유효하지 않으며, 이 기능은 ‘Detection Method’에 포함됩니다. 기본 값은 ‘Basic’입니다. Scan Precision : QR 코드 판독의 정밀도를 설정합니다. Automatic : 스캔 정밀도가 자동으로 결정됩니다. Coase : 검색 필드를 대략적으로 스캔하여 QR 코드를 찾습니다. 이 파라미터는 중대형 크기의 QR 코드가 있는 큰 이미지에 권장됩니다. Fine : 검색 필드를 세밀하게 스캔하여 QR 코드를 찾습니다. 이 파라미터는 작은 이미지 또는 작은 QR 코드가 있는 큰 이미지에 권장됩니다. Foreground Threshold : 배경(Background)과 전경(Foreground)을 구분 짓기 위해 설정하는 파라미터입니다. 기본값은 10입니다. Timeout : 처리 시간이 설정된 시간보다 초과되면, 처리가 중지되고 예외가 발생합니다. 단위는 ms입니다.
2022.10.261. Learning Threshold 학습할 이미지의 Threshold 값을 지정합니다. White on Black 어두운 배경에 밝은 문자의 경우 On, 아닐 경우 Off로 설정합니다. Edition Mode Cut Objects : 두 개체가 접촉하는 경우 사이에 검은색 선을 그려 분리합니다.(한 오브젝트를 분리시킬 때 사용합니다.) Repair Objects : 문자 또는 개체가 심하게 손상된 경우 흰색 선을 그려 개선합니다. (서로 다른 오브젝트를 합칠 때 사용합니다.) Area range (각 오브젝트의 Pixel개수가 지정한 값보다 높거나 낮으면 필터링 됩니다.) Minimum 개체 영역의 최소 임계값(Pixel)을 지정합니다. Maximum 개체 영역의 최대 임계값(Pixel)을 지정합니다. Characters building (개체는 드래그를 하여 선택할 수 있습니다.) ① Undo Char(s) : 선택된 개체의 그룹을 해제합니다. ② Form Single Char : 선택된 여러 개의 개체들을 하나의 개체로 인식시킵니다. ③ Form Multiple Chars : 선택된 여러 개의 개체들을 각각의 개체로 인식시킵니다. ④ Form Auto Chars : 자동으로 Single 또는 Multiple 개체로 지정시킵니다. Text(s) building (개체는 드래그를 하여 선택할 수 있습니다) Undo Text(s) : 선택된 개체의 그룹을 해제합니다. Form Text(s) : 선택된 여러 개의 개체들을 하나의 텍스트로 인식시킵니다. 2. Inspect Threshold 검사할 이미지의 Threshold 값을 지정합니다. Used Quality Indicators Location : 문자의 가장자리 픽셀을 기준으로 위치점수 검사에 이용합니다. Areas : 배경과 글자의 Pixel수를 검사에 이용합니다.(Threshold값에 의존 합니다.) Gray-level Sums : 배경과 글자의 Gray-level 값의 합계를 검사에 이용합니다. (Threshold값에 의존하지 않지만 gain 및 offset 변화가 고려될 수 있습니다.) Normalized Correlation : 정규화 상관관계를 이용해 두 이미지 사이의 불일치를 평가합니다. Model Load : OCV Model File을 Load합니다. Save As : OCV Model File을 Save합니다. Statistics Clear Statistics : 통계 누적을 초기화 합니다. Add to Statistics : 마지막 검사의 파라미터를 통계에 추가합니다. 3. Parameters and result Selected text(s) Position X,Y는 Pixel / Skew는 각도 Scale Isotropic은 크기 / Shear 는 이미지의 수직 방향에서 시계 방향으로 측정된 전단(틀어짐)을 나타냅니다. Bias : 학습시킨 Text에 대해서 검사할 이미지에 대한 Offset값을 입력합니다. Tolerance : 학습시킨 Text에 대해서 검사할 이미지에 대한 +-허용 수치를 입력합니다. (Bias값에 영향을 받습니다.) Stride/Count : 검사에 이용되는 최소 단위 Pixel 값입니다. (x 입력 시 x Pixel씩 건너뛰면서 검사하고 수치가 증가할수록 -> 검사 속도 증가 / 정확도가 감소 합니다.) Location : 위치에 사용되는 이 문자의 등고선 점 수를 입력합니다. (예시로 값을 적게 입력하면 등고선 값을 적게 이용하여 속도는 빨라지나 정확도가 감소 합니다.) Selected text(s) quality Template은 이미지를 학습시킬 때 추출된 Score값이 자동으로 들어가고 User가 변경할 수 있지만 수정하는 것을 권장하지 않습니다. Tolerance는 템플릿과 샘플에 사이의 오차 허용수치 이며 둘의 차가 Score보다 높을 경우 검사에 실패합니다.(원하는 오차에 대한 적정 값은 사용자마다 다를 수 있습니다.) Location Score : 학습 중 템플릿에서 측정된 위치 점수 값입니다. (샘플 점수가 매우 낮은 경우 해당 Text가 없음을 나타낼 수 있습니다.) Background area : Text의 배경에 있는 Pixel 수입니다. Foreground area: Text의 템플릿 전면에 있는 픽셀 수입니다. Background Normalized Gray-level Sum : text의 배경 픽셀에 대한 정규화 된 Gray-level 값의 합계입니다. Foreground Normalized Gray-level Sum : text의 전경 픽셀의 정규화 된 Gray-level 값의 합계입니다. Normalized Correlation : 표준화된 상관 관계와 통합 간의 최대 허용 차이입니다. (1- correalation value < Tolerance => Pass) Texts results 학습한 템플릿에 대한 Sample의 결과값을 표시해주는 창입니다. Selected character(s) position X, Y는 Pixel을 의미합니다. ① Bias : 학습시킨 Text에 대해서 검사할 이미지에 대한 Offset값을 입력합니다. Tolerance :학습시킨 Text에 대해서 검사할 이미지에 대한 +-허용 수치를 입력합니다. (Bias값에 영향을 받습니다.) Stride/Count : 검사에 이용되는 최소 단위 Pixel 값입니다. (x를 입력하면 x Pixel씩 건너뛰면서 검사하고 수치가 증가할수록 -> 검사 속도 증가 / 정확도 감소) Selected character(s) quality indicators Template은 이미지를 학습시킬 때 추출된 Score값이 자동으로 들어가고 User가 변경할 수 있지만 수정하는 것을 권장하지 않습니다. Tolerance는 템플릿과 샘플에 사이의 오차 허용수치 이며 둘의 차가 Score보다 높을 경우 검사에 실패합니다.(원하는 오차에 대한 적정 값은 사용자마다 다를 수 있습니다.) Character(s)의 수치는 선택된 문자에 대한 개별 수치를 표시해 줍니다. Location Score :학습 중 템플릿에서 측정된 위치 점수 값입니다. (샘플 점수가 매우 낮은 경우 해당 문자가 없음을 나타낼 수 있습니다.) Background area : 문자 배경에 있는 Pixel 수입니다. Foreground area : 이 문자의 템플릿 전면에 있는 픽셀 수입니다. Background Normalized Gray-level Sum : 이 문자의 배경 픽셀에 대한 정규화 된 Gray-level 값의 합계입니다. Foreground Normalized Gray-level Sum : 이 문자의 전경 픽셀의 정규화 된 Gray-level 값의 합계입니다. Normalized Correlation :표준화된 상관 관계와 통합 간의 최대 허용 차이입니다. (1- correalation value < Tolerance => Pass) Margin Width : 품질 표시기를 계산할 때 문자 경계 상자 주변에 사용할 여유 공간의 너비를 나타냅니다.(문의중) Shift (From ROI) 제공된 ROI에서 텍스트의 이동 허용 오차를 조정한다. (지정된 ROI가 항상 전체 텍스트를 포함하는 경우 이 방법은 텍스트 이동 허용오차를 계산하지만 skew와 shear는 고려되지 않으며 이 매개변수들이 허용 오차가 0으로 설정되지 않은 경우 호출하면 안됨) Position - 여러 이미지의 결과를 이용하여 문자와 텍스트의 Position 창에 tolerances를 조정합니다. (Inspect Tap의 Add to statistics를 이용하여 데이터를 모을 수 있습니다. ) Quality - 여러 이미지의 결과를 이용하여 문자와 텍스트의 Quality 창에 tolerances를 조정합니다. (Inspect Tap의 Add to statistics를 이용하여 데이터를 모을 수 있습니다. ) Contrast Contrast는 해당 합계에 대한 기준 Gray-levels의 차이의 비율로 정의됩니다. (완전 대조된 영상의 경우 최대 100% 입니다.) Template : Template의 Contrast 값입니다. Sample: Sample의 Contrast 값입니다. Tolerance : Template과 Sample의 허용 오차 값을 지정합니다. Template과 Sample의 허용 오차 값이 실제 차이보다 작을 경우 검사는 실패입니다. 이 검사 기능을 이용하려면 Quality of Equality 기능이 활성화돼 있어야 합니다. Average : Contrast의 평균 값입니다. Deviation : Contrast의 표준편차 값입니다. 4. Advanced Reference Gray Levels Foreground : 학습된 이미지(Template)와 검사 이미지(Sample)의 전경(Text) Gray level 평균 값입니다. Threshold : 학습 이미지(Template)와 검사 이미지(Sample)의 Threshold 설정 값입니다. Background : 학습된 이미지(Template)와 검사 이미지(Sample)의 배경 Gray level 평균 값입니다. Location Mode Raw : 원본 이미지를 그대로 사용합니다. Binarized : Threshold 적용 전 gray-level로 문자와 화면 사이의 대비를 개선합니다. Gradient : 영상의 그라데이션(에지 감지)이 작동합니다. Laplacian : 이미지에 Laplacian이 작동됩니다. Location Score Normalize : 현재 위치 점수 정규화 모드입니다. (Template과 Sample 영상 간의 잠재적인 대비 또는 강도 차이를 보정하기 위한 것이고 Sample 영상의 전경 및 배경 참조 gray-level이 Template 이미지와 동일한 것처럼 작동합니다.) Reduce : 현재 위치 점수 감소 모드입니다. (위치 점수는 문자 등고선을 따라 gray-level 값의 합으로 계산되고 감소 모드가 활성화되면 위치 점수가 등고선 점수로 나누어 0 범위의 평균 gray-level을 제공합니다.) Accurate Text Score : 현재 Text 위치 점수 모드입니다. (텍스트 위치에서 텍스트 위치 스코어는 개별 문자 변위가 허용되기 전에 계산되고 비정형 Template과 Sample Text간의 일치가 정확하지 않기 때문에 위치 점수가 낮아집니다.) Inspection Mode Resample Characters : 문자를 재 샘플링 기능입니다. (일반적으로 텍스트는 회전, 확대 또는 축소, Shearing을 사용하여 검사할 때 일부 재 샘플링을 수행해야 하지만 각도가 작아지고 축척 요소가 통계에 가깝다면 FALSE로 설정하여 재 샘플링을 방지하는 것이 좋습니다.)
2022.10.261. Source Image Source Image 학습할 전체 이미지 또는 ROI 영역을 선택합니다. 2. Learn Learn 인식된 문자는 초록색 Bounding Box로 표시됩니다. 표시된 문자를 마우스로 클릭하면 아래의 창이 생성됩니다. Character 학습할 문자를 입력합니다. Class 학습할 문자를 저장할 영역을 선택합니다. 3. Recognition Recognition results 인식된 결과를 보여줍니다. Char 인식된 문자를 표시합니다. (1,2는 후보를 의미합니다.) Err 인식된 문자의 불 일치율을 표시합니다. (1,2는 후보를 의미합니다.) Confid 검출 문자와 패턴 문자의 일치율을 표시합니다. Org X, Y 검사 이미지를 기준으로 좌표 값을 표시합니다. Width, Height 검출된 문자의 가로, 세로 픽셀 수를 표시합니다. 4. Recognition Parameters Characters 인식할 글자의 최대 개수를 설정합니다. Classes 인식에 사용할 클래스를 선택합니다. Matching Mode 글자 인식에 관하여 글자 비교 방법과 이동한 것(Shift)에 대해 보정하는 방법을 설정합니다. RMS 제곱 평균 제곱근(Root-Mean-Square) 에러 방법을 사용합니다. Standard Gray-Level 유사 방법을 사용합니다. Normalized : 정규화된 Gray-Level 유사 방법을 사용합니다. Shifting Mode Shift Text 문자 세트가 같이 이동됩니다. Shift Char 각 문자가 개별적으로 이동됩니다. Shift X,Y Tolerance 문자의 가로, 세로 위치 허용 범위를 설정합니다. Compare aspect ratio 글자 크기 정규화 후 각 문자가 같아 보이는 경우, 이 모드를 사용하면 인식 성능이 향상됩니다. 5. Font File Load, Save As, New Font File(*.ocr)을 생성하거나 다른 이름으로 저장, 불러오는 기능입니다. Pattern Width, Height 생성할 패턴의 가로, 세로 픽셀 수를 설정합니다. 6. Segmentation Parameter Threshold 이진화 임계값을 설정합니다. Absolute : 흰색 레이어의 첫 번째 회색 값을 나타내고 조절이 가능합니다. Relative (%) : 검정색 레이어에 속한 이미지 픽셀의 비율을 나타내며, 0~1사이 범위의 사용자정의 부동소수 값 Minimum residue : 소스와 Threshold값 적용 이미지의 이차(quadratic)차이가 최소화가 되도록 자동으로 계산. Maximum entropy : Threshold값 적용 결과 이미지의 엔트로피(예: 정보의 양)가 최대화되도록 자동으로 계산 Iso-Data : 평균 진회색 값(Threshold값 아래의 회색조)과 평균 연회색 값(Threshold값 위의 회색조) 사이 중간이 되도록 자동으로 계산. Chars Color White on Black : 문자가 배경보다 밝은 조건입니다. Black on white : 문자가 배경보다 어두운 조건입니다. Light on Dark : 문자가 배경보다 밝은 조건입니다. 학습 및/또는 인식될 때 Thresholding이 발생하지 않습니다. Dark on Light : 문자가 배경보다 어두운 조건입니다. 학습 및/또는 인식될 때 Thresholding이 발생하지 않습니다. Size Min Width, Height 문자가 인식될 최소 가로, 세로 크기를 정의합니다. Max Width, Height 문자가 인식될 최대 가로, 세로 크기를 정의합니다. Spacing 문자와 문자 사이의 간격을 정의합니다. Noise Area 설정된 값보다 작은 Area가 Blob으로 잡히는 경우, 노이즈로 판단되어 제거됩니다. Remove Narrow Or Flat Blob 결과가 얇거나 평평한 경우(narrow, flat) 제거됩니다. Remove Border 이미지 또는 ROI의 Edge 부분 Blob 결과물은 제거됩니다. Cut large characters Blob 결과가 Max Width 보다 클 경우 제거됩니다. Relative Spacing (%) Cur large characters가 활성화 되어있을 때, 이 값을 설정하면 Blob의 분할된 부분 사이의 여백이 적용됩니다. Segmentation Mode Keep Objects : 한 문자가 한 Blob이며, Blob을 그룹화하려는 시도를 하지 않으므로 손상된 문자를 처리할 수 없습니다. 액센트나 점과 같은 특징이 최소 문자 크기기준에 따라 제거될 수 있습니다. Repaste objects : Blob이 최대 문자 크기에 맞고 수직 간격에 의해 분리되지 않은 경우, Blob이 그룹화되어 고유 문자를 형성하므로 액세트와 점이 보존됩니다.
2022.10.261.Encoder Segmentation Method GrayscaleDoubleThreshold : BW8 및 BW16이미지에 적용 가능. a) Black Layer : Threshold값 아래의 회색 값을 갖는 마스크 되지 않은 픽셀이 포함 b) White Layer: Threshold값 보다 크거나 같은 회색 값을 갖는 마스크 되지 않은 픽셀이 포함. c) 5가지 Threshold값 적용방식을 제공 1) 절대(정수 값): 흰색 레이어의 첫 번째 회색 값을 나타내고 조절이 가능. 2) 상대(%): 검정색 레이어에 속한 이미지 픽셀의 비율을 나타내며, 0~1사이 범위의 사용자정의 부동소수 값 3) 최소 잔류(기본값): 소스와 Threshold값 적용 이미지의 이차(quadratic)차이가 최소화가 되도록 자동으로 계산. 4) 최대 엔트로피: Threshold값 적용 결과 이미지의 엔트로피(예: 정보의 양)가 최대화되도록 자동으로 계산 5) Iso-Data: 평균 진회색 값(Threshold값 아래의 회색조)과 평균 연회색 값(Threshold값 위의 회색조) 사이 중간이 되도록 자동으로 계산. GrayscaleSingleThreshold : BW8및 BW16 이미지에 적용 가능, Neutral Layer추가 a) Neutral Layer : White와 Black에 포함되지 않는 픽셀이 포함 b) Black < Neutral < White로 Black과 White의 중간 Threshold값을 가진 픽셀 ColorRangeThreshold : C24 이미지에 사용 가능. Threshold와 Tolerance 설정해서 실행. a) White Layer : Threshold값과 Tolerance값안에 속하는 픽셀. b) Black Layer : White Layer에 속하지 않는 나머지 픽셀. ColorSingleThreshold : C24 이미지에 사용 가능. a) White Layer : Threshold값과 화이트 포인트(255,255,255)로 정의 되는 색공간에 속한 픽셀 b) Black Layer : Threshold값 이하의 값에 포함되는 픽셀 ImageRange : 배경이 충분히 균일하지 않은 경우 사용. 이미지 전체에 걸쳐 조명이 균일 하지 않은 경우 사용. 이미지와 레퍼런스 이미지(이상적) 사이의 차이점만 강조해야 하는 경우 사용 EasyObject -> Mack Min Max를 이용해서 Min/Max이미지를 생성 후 High Image& Low Image에 설정. 설정 된 이미지의 Min/Max 값으로 Blob검사 실행. ReferenceImage : 배경이 충분히 균일하지 않은 경우 사용. 이미지 전체에 걸쳐 조명이 균일 하지 않은 경우 사용. 이미지와 레퍼런스 이미지(이상적) 사이의 차이점만 강조해야 하는 경우 사용. LabledImage : BW8 및 BW16 이미지에 적용 가능. 최대 Threshold 값 수와 동일한 에이어 수의 코드화 이미지를 생성. 기본적으로 모든 레이어가 인코딩 되고, Minimum Layer ~ Maximum Layer의 사이 값 Eight Connexity 동일 조건의 서로 인접한 픽셀을 그룹화 하는 과정 Edge 또는 Corner를 따라 픽셀이 서로 접촉 가능 하며 2가지 방법으로 나뉜다. ① Four Connexity : Edge에 접촉하는 픽셀만을 그룹화. ② Eight Connexity : Edge와 Corner 모두 접촉하는 픽셀을 그룹화. Countinuous 연속 모드에서는 높이를 알 수 없거나 무한한 이미지를 처리할 수 있다. 범위를 나누어 코드화 시킨 결과값이 다음 범위와 인접할 때 한 개의 Object로 인식. 2. Selection Select Using 아래 조건 들을 지정해서, 코드화 이미지를 Add, Remove 할 수 있다. Feature a) Area : 픽셀 수 b) GravityCenterX : 무게중심점 X c) GravityCenterY : 무게중심점 Y d) BoundingBoxCenterX : 바운딩박스 중심점X e) BoundingBoxCenterY : 바운딩박스 중심점Y f) BoundingBoxWidth : 바운딩박스 너비 g) BoundingBoxHeight : 바운딩박스 높이 h) MinimumEnclosingRectangleCenterX : 최소 외곽 사각형 중심점 X i) MinimumEnclosingRectangleCenterY : 최소 외각 사각형 중심점 Y j) MinimumEnclosingRectangleCenterWidth : 최소 외각 사각형 너비 k) MinimumEnclosingRectangleCenterHeight : 최소 외각 사각형 높이 l) MinimumEnclosingRectangleCenterAngle : 최소 외각 사각형의 방향(각도) m) WeightedGravityCenterX : 가중 무게중심점 X n) WeightedGravityCenterY : 가중 무게중심점 Y Threshold Type Double : Threshold 범위를 설정. InSide : Low값보다는 크거나 같고 High값보다는 작은 값 Low Threshold < High (And연산) OutSide : Low 값보다는 작거나 또는High값과 같거나 큰 값 Low < Threshold < High (OR 연산) Single : 기준 되는 Threshold 값 설정. Less : Threshold값보다 작은 값 LessEqual : Threshold값보다 작거나 같은 값 Equal : Threshold값과 같은 값 GreaterEqual : Threshold값보다 크거나 같은 값 Greater : Threshold값보다 큰 값 Different : Threshold값과 다른 값 Layer 선택한 Layer의 Blob된 이미지를 Add, Remove 할 수 있다. Position Blob된 이미지의 X,Y Position 위치로 Add, Remove할 수 있다. Rectangle ROI영역을 지정하고 Mode에 따라 Blob된 이미지를 Add, Remove 할 수 있다. ① EntirelyInside : ROI 테두리를 포함하지 않고, ROI 내부만 포함. ② EntirelyOutside : ROI 테두리를 포함하지 않고, ROI 외부만 포함. ③ InsideOrOnBorder : ROI 테두리와 내부만 포함. ④ OutsideOrOnBorder : ROI 테두리와 외부만 포함. ⑤ OnBorder : ROI 테두리만 포함. 3. Holes Hole Hole은 부모 개체에 의해 완전히 둘러싸여 연결된 픽셀의 집합. (Connexity에 의해 4또는 8픽셀) Layer : 몇 번째 Layer를 사용할지 선택. Object : 지정한 Layer의 몇 번째 Object를 사용할지 선택. Hole : 지정한 Layer -> Object의 Hole를 선택. Add : 선택된 Blob된 이미지를 추가. Remove: 선택된 Blob된 이미지를 제거. 4. Advanced Attached Image 이미지에 따라 기능을 계산하기 위해 연결된 이미지를 설정. 적용되는 설정이 한정적이다. Selection tap에서 Feature 에서 아래와 같은 파라미터를 설정했을 때 만 적용된다. PixelMin : Blob된 요소를 통해 Attached Image의 최소 Gray Level 값 적용. PixelMax : Blob된 요소를 통해 Attached Image의 최대 Gray Level 값 적용. WeightedGravityCenterX : Blob된 요소 위에 부착된 Attached Image 픽셀의 무게 중심점 X WeightedGravityCenterY : Blob된 요소 위에 부착된 Attached Image 픽셀의 무게 중심점 Y PixelGrayAverage : Blob된 요소를 통해 Attached Image의 평균 Gray-Level 값 적용. PixelGrayVariance : Blob된 요소에 Attached Image의 Gray Level의 분산 값 적용. PixelGrayDeviaion : Blob된 요소에 Attached Image의 Gray Level의 표준편차 값 적용. Feret Angle Feret 상자의 각도. Feret 상자 지정된 각도로 회전하는 최소 표면의 사격형으로 개체의 모든 픽셀 중심점이 포함. 5. Result Result Blob된 이미지의 결과값을 출력합니다. 기본 출력 내용은 LayerIndex, ObjectIndex,RunCount입니다. 출력할 List는 Columns에서 선택 가능합니다. Columns 출력 하고싶은 결과를 선택할 수 있습니다. ① Area : 코드화 이미지 내부의 전체 픽셀 수. ② BoundingBoxCenterX : Blob된 요소의 BoundingBox의 중심점 X ③ BoundingBoxCenterY : Blob된 요소의 BoundingBox의 중심점 Y ④ BoundingBoxCenterHeight : Blob된 요소의 BoundingBox의 높이 ⑤ BoundingBoxCenterWidth : Blob된 요소의 BoundingBox의 너비 ⑥ GravityCenterX : Blob된 요소의 무게중심점 X ⑦ GravityCenterY : Blob된 요소의 무게중심점 Y ⑧ MinimumEnclosingRectangleCenterX : 최소영역으로 포함된 직사각형의 중심점 X ⑨ MinimumEnclosingRectangleCenterY : 최소영역으로 포함된 직사각형의 중심점 Y ⑩ MinimumEnclosingRectangleCenterHeight : 최소영역으로 포함된 직사각형의 높이 ⑪ MinimumEnclosingRectangleCenterWidth : 최소영역으로 포함된 직사각형의 너비 ⑫ WeightedGravityCenterX : Blob된 요소의 가중 무게중심점 X ⑬ WeightedGravityCenterY : Blob된 요소의 가중 무게중심점 Y 5.3 Drawing Blob된 이미지에 추가적으로 출력할 수 있다. ① Bounding Box: Blob된 요소에 Bounding Box를 표시. ② Convex Hull: Blob된 요소를 완전히 감싸는 최소 면적의 볼록 다각형을 표시. ③ Ellipse : Blob된 요소에 타원을 표시. ④ Gravity Center : Blob된 요소의 무게중심점 표시 ⑤ Minimum Enclosing Rectangle : Blob된 요소를 포함하는 최소둘레의 직사각형 표시. ⑥ Weighted Gravity Center : Blob된 요소의 가중 무게중심점 표시.
2022.10.261. Read Grading Compute Grading 체크하여 사용할 경우 Matrix Code의 등급(Grade) 값을 얻을 수 있습니다. Result 디코딩 된 문자열(Code), 논리적인 크기(Logical Size), 수정된 오류 개수(Errors Corrected), 코드에 대한 대비(Contrast), 상하, 좌우 반전 여부(Flipping), 인코딩 유형(Family), GS1 Encoded 값이 표시됩니다. Message Reading에 Error가 발생할 경우 Error에 대한 메시지 출력 2. Learn Symbol Size 사용자가 원하는 Matrix Code의 Symbol 사이즈 선택 학습 가능 Contrast 사용자가 원하는 Matrix Code 위치의 대비 차에 대한 검사 선택 학습 가능 Flipping Flip된 Matrix Code에 대한 검사 여부에 대해 사용자가 선택 학습 가능 Family 사용자가 원하는 Matrix Code의 Version ( ECC000, ECC050, ECC080, ECC100, ECC140, ECC200 )에 대해 선택 학습 가능 Code / Errors Corrected 학습된 Matrix Code의 디코딩 결과 및 Errors Corrected 수 출력 Model 학습 Model File ( *.MX2 ) 저장 및 불러오기 3. Advanced Timeout 검사 처리 시간에 대한 값 설정 단위는 [ms] 입니다. ( Ex) 5000 => 5초 ) 4. AIM BC11 / ISO 15415 / ISO 29158 / SEMI T10 AIM BC11 (= ANSI/AIM ), ISO 15415 (= ISO/IEC 15415 ), ISO 29158 (= ISO/IEC TR 29158 ), SEMI T10 (= SEMI T10-0701 ) 여러 표준에 대한 Matrix Code 등급을 기반으로 코드의 품질을 검증할 수 있습니다. ( ※ 해당 탭의 결과는 Read Tap의 Compute Grading를 체크 할 경우 보여집니다.)
2022.10.261.Learning Minimum Reduced Area Matching을 실행할 Processing 단계를 설정합니다. 권장 값은 64이며, 그 이상/이하의 값을 권하지 않습니다. 값을 줄이게 되면 속도가 빨라지며, 값을 키우면 속도가 느려집니다. 대부분의 경우 64 값이 최적입니다. Advanced Learning 해당 파라미터가 활성화되면, 최적의 Minimum Reduced Area 값을 결정합니다. 다른 파라미터에는 영향을 주지 않습니다. 만약, Minimum Reduced Area 파라미터의 값을 수동으로 변경하면 Advanced Learning은 자동적으로 비활성화 됩니다. Filtering ① Uniform Low-Pass를 사용할 때를 제외한 경우에 사용합니다. ② Low-Pass 이미지가 선명할 때 사용합니다. Pixel Dimensions Pixel의 가로, 세로 비율을 설정합니다. 정사각형이 아닌 방식으로 이미지를 획득한 경우, 픽셀과 이미지의 비율을 등가로 설정 가능합니다. 2. Matching Max Occurrences 최대 검사 개수를 설정합니다. Max Initial Occurrences 최초의 Processing 과정에서 설정된 수만큼 패턴과 유사한 후보 위치를 지정합니다. 지정된 후보는 Processing이 진행되면서 유사도가 낮을 시에 제거됩니다. Min Score 검사 결과의 최소 유사도를 지정합니다. Final Reduction Matching의 처리 속도를 높이기 위해 생략할 Processing 단계를 설정합니다. 값을 높이면 처리 속도는 빨라지지만, 생략 단계가 늘어날수록 정확도는 떨어집니다. Contrast Normal 모델과 검사 이미지가 같은 Contrast 극성일 때 사용합니다(기본값). Inverse 모델과 검사 이미지가 반대의 Contrast 극성일 때 사용합니다. Any Normal과 Inverse 모두 사용합니다. Correlation Mode Standard : 패턴 이미지에 Offset과 Gain 보정을 적용하지 않습니다. Offset Normalized : 패턴 이미지에 Offset 보정을 적용합니다. Gain Normalized : 패턴 이미지에 Gain 보정을 적용합니다. Normalized : Offset Normalized와 Gain Normalized 모두 적용됩니다. Angle (Deg) 각도 허용치를 설정합니다. (Min~Max) Scale (%) Isotropic : 크기 허용치를 비율로 설정합니다. Anisotropic : 크기 허용치를 X축, Y축 개별로 설정합니다. 3. Don't Care Areras Blacken Inside 선택한 도형을 그리면, 도형 내부가 0으로 마스크 처리됩니다. Blacken Outside 선택한 도형을 그리면, 도형 외부가 0으로 마스크 처리됩니다. Don’t care Threshold Threshold 이하의 값을 무시합니다.
2022.10.26