【HALCON】train_variation_model 関数について - バリエーションモデルの学習

HALCONのtrain_variation_model関数は、正常な画像のバリエーションを学習し、それに基づいて異常検知を行うためのモデルを作成する関数です。この関数を使用することで、製品の品質管理や異常検知を効率的に行うことができ、特定の物体やパターンの通常の変動範囲を学習した上で、異常な変動を検出します。

train_variation_model 関数の概要

train_variation_model関数は、入力画像に基づいてバリエーションモデルをトレーニングします。このモデルは、正常な状態の画像からの変動を学習し、異常な変化や不良品を検出するために使用されます。複数のトレーニング画像を使用してモデルを作成し、検査対象物の正常な状態を記憶させます。その後、このモデルを使用して新しい画像が通常範囲内か、異常が含まれているかを判定します。

基本的な構文

train_variation_model(TrainImages, VariationModelID, Options)

• TrainImages
  モデルの学習に使用する複数のトレーニング画像です。
• VariationModelID
  学習されたバリエーションモデルのハンドルです。学習後、このモデルを使って異常検知を行います。
• Options
  モデルの学習に関するオプション設定です。異常の検出感度やモデルの特性を調整します。

具体例

以下は、train_variation_model関数を使用して、異常検知用のバリエーションモデルを学習する簡単な例です。

* トレーニング画像の読み込み
read_image(TrainImage1, 'train_image_1')
read_image(TrainImage2, 'train_image_2')
read_image(TrainImage3, 'train_image_3')

* 画像リストの作成
concat_obj(TrainImage1, TrainImage2, TrainImages)
concat_obj(TrainImages, TrainImage3, TrainImages)

* バリエーションモデルの学習
train_variation_model(TrainImages, VariationModelID, 'num_levels=5')

* 学習したモデルを保存
write_variation_model(VariationModelID, 'variation_model.vrm')

この例では、3枚のトレーニング画像TrainImage1、TrainImage2、TrainImage3を読み込み、それらを結合してTrainImagesとしてバリエーションモデルを学習しています。学習されたモデルはVariationModelIDとして保存され、後で異常検知に使用されます。

実行結果

• 学習されたバリエーションモデルが生成され、異常検知に使用可能な状態になります。

応用例

train_variation_model関数は、以下のような場面で使用されます。

• 製造業での品質管理
  正常な製品のバリエーションを学習し、不良品や異常な状態を自動的に検出するために使用されます。製品ラインの品質を維持するための重要なツールです。

• 異常検知
  通常の画像データを学習し、それに基づいて異常を検出します。異常な変化を見逃さずに検出できるため、製造ラインや検査システムにおける自動化が進みます。

• 自動検査システム
  製品の通常の状態を基にして異常が発生したかどうかを検出することで、自動検査システムの一部として利用されます。例えば、印刷物の欠陥やパーツの損傷を検出することが可能です。

まとめ

HALCONのtrain_variation_model関数は、正常な画像のバリエーションを学習し、それに基づいて異常を検出するための強力なツールです。品質管理や製造ラインでの異常検知に効果的で、通常の状態から逸脱した変動を確実に捉えることができます。この関数を使用することで、効率的で正確な異常検出が可能となり、製品の品質維持に大きく貢献します。