【HALCON】set_shape_model_metric 関数について - 形状モデルのメトリック設定

HALCONのset_shape_model_metric関数は、形状モデルマッチングの際に使用するメトリック（評価基準）を設定し、効率的な画像解析を行うための関数です。メトリックとは、形状モデルと画像内の対象物との一致度を評価するための基準であり、これを適切に設定することで、マッチング精度や解析効率を向上させることが可能です。

set_shape_model_metric 関数の概要

set_shape_model_metric関数は、形状モデルに対して使用されるメトリックを設定します。これにより、形状モデルマッチングにおいて、どのように一致度が評価されるかを細かく制御できます。たとえば、形状の極性（白黒の反転）を考慮するかどうかや、色情報を無視するかどうかなど、さまざまな設定が可能です。これにより、特定の状況や画像条件に最適なマッチングが行えます。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

set_shape_model_metric(ModelID, Metric)

• ModelID
  メトリックを設定する形状モデルの識別子。
• Metric
  設定するメトリックの名前。代表的なものに「use_polarity」や「ignore_color」があります。

具体例

以下に、set_shape_model_metric関数を使用して形状モデルのメトリックを設定する例を示します。

* 形状モデルの極性を考慮したマッチングを設定
set_shape_model_metric(ModelID, 'use_polarity')

* 色情報を無視した形状マッチングを設定
set_shape_model_metric(ModelID, 'ignore_color')

この例では、use_polarityを設定して極性（白黒反転）の影響を考慮したマッチングを実行し、ignore_colorを設定して色情報を無視したマッチングを行います。これにより、特定の条件に合わせた柔軟な形状認識が可能になります。

応用例

set_shape_model_metric関数は、以下のようなシナリオで特に効果的です。

• 産業用検査
  製造ラインで製品の表面の汚れや傷を検出する際、形状モデルの極性を考慮して、正確な欠陥検出を行います。

• ロボットビジョン
  ロボットが物体を把持する際に、色情報を無視して形状のみを基に物体を認識し、信頼性の高いピックアンドプレースを実現します。

• 不規則な照明条件下での検出
  照明が不均一な環境でも、形状モデルの設定を調整することで、信頼性の高い物体認識を行います。

まとめ

HALCONのset_shape_model_metric関数は、形状モデルマッチングのメトリックを設定し、効率的かつ高精度な画像処理を実現するためのツールです。この関数を使用することで、マッチングの評価基準を柔軟に調整し、様々な環境や画像条件に適応した解析が可能になります。