【HALCON】roundness 関数について - 形状の円形度計算

HALCONのroundness関数は、物体の輪郭から形状の円形度を計算するために使用されます。この関数は、物体が円にどれだけ近いかを定量的に評価し、画像処理や形状解析において重要な役割を果たします。特に、製品の品質管理や形状認識の場面で広く応用されます。

roundness 関数の概要

roundness関数は、物体の形状が円形にどれだけ近いかを測定するために使用されます。この関数は、物体の輪郭や領域を基に円形度を計算し、その値を0から1の範囲で返します。値が1に近いほど、その形状は完全な円に近いことを意味します。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

roundness(Region, Roundness)

• Region
  円形度を計算する対象領域（物体の領域）。
• Roundness
  計算された円形度の結果。0から1の範囲で返されます。

この関数では、入力領域がどれだけ円に近いかが評価され、結果は数値として出力されます。

円形度の計算方法

roundness関数では、以下の数式に基づいて円形度が計算されます。

Roundness = 4 * π * 面積 / (周囲長^2)

この式では、形状の面積と周囲長が考慮されており、理想的な円形状と比較してどれだけ近いかが評価されます。

• 値が1に近い場合: 形状はほぼ円形です。
• 値が0に近い場合: 形状は円形から大きく外れています。

具体例

以下に、roundness関数を使用して物体の円形度を計算する例を示します。

* 入力画像を読み込み
read_image(Image, 'example_image.jpg')

* 物体の領域を抽出
threshold(Image, Region, 128, 255)

* 円形度を計算
roundness(Region, Roundness)

* 結果を表示
disp_message(WindowHandle, 'Roundness: ' + Roundness, 'window', 12, 12, 'black', 'true')

この例では、しきい値処理で抽出した物体領域に対してroundness関数を適用し、その形状の円形度を計算して表示しています。

roundness関数の応用

roundness関数は、以下のような応用シナリオで有用です。

• 製品の品質管理
  部品や製品が円形であることが重要な場合、製造プロセス中にその円形度を評価し、基準を満たしているかどうかを確認するために使用されます。
• 形状認識
  画像内の物体が円形かどうかを判断し、その結果を基にオブジェクト分類や認識を行うことができます。
• 異常検知
  円形度が低い物体を検出し、それを異常として扱うことで、不良品の早期発見に役立ちます。

まとめ

HALCONのroundness関数は、物体の形状がどれだけ円形に近いかを定量的に評価するための便利なツールです。この関数を活用することで、製品の品質管理や形状認識において精度の高い解析を行うことが可能です。