【HALCON】check_difference 関数について - 画像間の差異チェック

HALCONのcheck_difference関数は、2つの画像間の差異を検出するために使用されます。基準画像と比較対象の画像を入力として、異なる部分や変化を特定することで、製品検査や品質管理に役立ちます。これは、製品の欠陥検出や検査対象が規定に準じているかを確認するために重要なプロセスです。

check_difference 関数とは

check_difference関数は、2つの入力画像の画素間の違いをチェックし、異なる部分を検出します。この関数は、製造業や品質管理の現場で、製品の欠陥や変化を自動的に検出する際に非常に有用です。例えば、基準画像と検査対象の画像を比較し、規格に外れている箇所や異常を特定することができます。

基本的な使用例

以下は、check_difference関数を使用して2つの画像間の差異をチェックする基本的な例です。

* 基準画像と検査対象画像を読み込み
read_image (ReferenceImage, 'reference_image.png')
read_image (TestImage, 'test_image.png')

* 画像間の差異をチェック
check_difference (ReferenceImage, TestImage, DifferenceRegion, 0.05)

* 差異が検出された領域を表示
dev_display (DifferenceRegion)

この例では、read_image関数を使って基準画像ReferenceImageと検査対象画像TestImageを読み込み、check_difference関数を使用して両者の差異を検出しています。しきい値0.05は差異の感度を表しており、この設定によって、どの程度の差異を検出するかが決まります。

引数の詳細

• ReferenceImage: 比較の基準となる画像
• TestImage: 検査対象の画像
• DifferenceRegion: 差異が検出された領域（出力）
• Tolerance: 差異を検出するためのしきい値（許容範囲）

差異チェックの用途

差異チェックは、次のような場面で特に効果的です。

• 製品検査
  製品が設計や基準に合致しているか、欠陥がないかを確認するために、基準画像と検査画像を比較して異常を検出します。

• 品質管理
  同一ラインで製造された製品の品質を均一に保つために、画像の比較を行い、不良品や規格外品を特定します。

• 変化検出
  連続的な画像処理において、対象物に発生した変化や異常を早期に検出することができます。

応用例: 製品検査での差異チェック

次の例では、製品検査で基準画像と製品画像を比較し、欠陥を検出します。

* 基準画像と製品画像を読み込み
read_image (ReferenceImage, 'reference_image.png')
read_image (ProductImage, 'product_image.png')

* 画像間の差異をチェックして欠陥を検出
check_difference (ReferenceImage, ProductImage, DefectRegion, 0.1)

* 欠陥領域を表示
dev_display (DefectRegion)

この例では、製品の画像と基準画像を比較し、check_difference関数で検出された欠陥領域をDefectRegionとして抽出し、表示しています。差異が許容範囲を超えた場合、その部分が欠陥として認識されます。

check_difference 関数の利点

• 高精度な差異検出
  画像の細かな差異を高精度に検出できるため、品質管理や製品検査において信頼性が高まります。

• 自動化された検査プロセス
  画像比較を自動化することで、人為的ミスを減らし、効率的な検査を実現します。

• 柔軟なしきい値設定
  差異の感度を調整することで、様々な精度や許容範囲に対応した差異検出が可能です。

まとめ

HALCONのcheck_difference関数は、基準画像と検査対象画像の間の差異を検出するための強力なツールです。この関数を使用することで、製品検査や品質管理において異常や欠陥を早期に発見し、不良品の発生を防ぐことができます。自動化された画像比較を活用して、効率的かつ精度の高い検査プロセスを構築しましょう。