【HALCON】inspect_clustered_components 関数について - クラスタ化された成分の検査

HALCONのinspect_clustered_components関数は、クラスタ化された画像の成分を検査し、欠陥や不良箇所を特定するためのツールです。この関数は、特に製造業での物体の品質検査や、異常検出に効果的です。検査対象のコンポーネントが適切にクラスタ化されているか、または欠陥があるかを判断し、製品の信頼性向上に貢献します。

inspect_clustered_components 関数の概要

inspect_clustered_components関数は、画像内でクラスタ化されたコンポーネント（物体や領域）を検査します。クラスタリングされた成分の特性を分析し、欠陥や異常箇所を特定するために使用されます。主に、物体が正しい形状を持っているか、期待されるパターンに従っているかを評価するために利用されます。

使用方法

基本的なinspect_clustered_components関数の使用方法は以下の通りです。

inspect_clustered_components(Image, Components, Clusters, Defects, MinArea, MaxArea, MinCompactness, MaxCompactness, DefectThreshold, Result)

• Image
  処理対象の入力画像。
• Components
  検査対象となるクラスタ化されたコンポーネント。
• Clusters
  クラスタの情報を含むオブジェクト。
• Defects
  検出された欠陥部分。
• MinArea
  クラスタと見なすための最小面積。
• MaxArea
  クラスタと見なすための最大面積。
• MinCompactness
  クラスタの最小コンパクト度。
• MaxCompactness
  クラスタの最大コンパクト度。
• DefectThreshold
  欠陥を判断するためのしきい値。
• Result
  検査結果が格納される出力。

具体例

以下に、inspect_clustered_components関数を使用してクラスタ化された成分を検査する例を示します。

* 画像の読み込み
read_image(Image, 'sample_image')

* クラスタ化された成分の抽出
connection(Image, Components)

* クラスタの検査
inspect_clustered_components(Image, Components, Clusters, Defects, 100, 1000, 0.5, 2.0, 10, Result)

* 結果を表示
disp_image(Result, WindowHandle)

この例では、画像内のクラスタ化されたコンポーネントを抽出し、それを基に検査を実行しています。面積やコンパクト度などのパラメータに基づいて、成分がクラスタとして適切であるか、欠陥がないかを確認します。

応用例

inspect_clustered_components関数は、さまざまな応用シーンで使用されています。

• 製造業の品質管理
  製品の表面や構造の検査に使用され、不良品の検出や欠陥箇所の特定を行います。

• 画像解析による異常検知
  工業画像や医療画像において、異常なクラスタを特定し、異常検出の手法として活用されます。

• パターンの一致検査
  クラスタ化された物体が期待通りの形状やパターンに従っているかを確認し、製品が規格を満たしているかどうかを判断します。

まとめ

HALCONのinspect_clustered_components関数は、クラスタ化された画像の成分を検査し、欠陥や異常を特定するための強力なツールです。製造業や品質管理、異常検知といった分野で、画像内のクラスタ構造を効率的に解析し、製品の信頼性や精度を向上させる役割を果たします。