Open eVision - EasyObject 画像の分離

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Open eVision の
無償評価版
機能

ブロブ分析ライブラリ

主な機能

次の用途に最適

画像の分離

表面検査

オブジェクトラベリング

パッケージング検査

幾何学的特徴抽出

オブジェクト特定

フレキシブルマスク

特に大きな画像や多数のオブジェクトを含む画像に対する高いパフォーマンス

EasyObject ライブラリは、画像分離、つまり画像を分解し、ブロブと呼ばれる個別のオブジェクトに分離します。このオブジェクトが作成されると、独立した対象として扱うことが可能です。さまざまな幾何学的パラメーターや特徴は、エリア、幅や慣性楕円のような対象物に対して自動計算されます。その後、オブジェクトはそれぞれの位置や自動計算の結果によって選択することができます。EasyObject ではまた定義したオブジェクトのホール検査を実施できます。ホールはそれ自体オブジェクトとして管理され、同一の幾何学的特徴をご利用いただけます。EasyObject ライブラリは、ホールの親オブジェクトを定義してオブジェクトとホールの関係を管理します。


フレキシブルマスク
EasyObject は、エンコーディング機能から利用できるフレキシブルマスクにより、画像の複雑な形状や非接続な形状の領域へのブロブ分析の制限をサポートしています。EasyImage ではエンコードされた画像からフレキシブルマスクを生成することも可能です。

リファクタリング全般的な実行時間、特に大きな画像や多数のオブジェクトを含む画像に対する実行時間を改善します。

オブジェクト指向API
EasyObject にはライブラリに複数の重要な改善を施した最新のオブジェクト指向API からアクセスできます。
	- エンコーディング、オブジェクトの特徴抽出、オブジェクト選択などの異なる概念に基づいてクラスを分離
	- オブジェクトの特徴へのアクセスを改善オブジェクトとホールは効率よくランダムにアクセスされます（インデックス方式）

Functions

画像エンコーディング
-	ランの構築
	分離
		グレースケール単閾値	グレースケール2重閾値
		カラー単閾値	カラー範囲閾値
		参照画像	画像範囲
		ラベル付けされた画像	2値画像
	ピクセル合算
-	オブジェクト作成：ランをオブジェクトへ合算
-	ホール作成：ランをホールへ合算
-	ラインスキャンカメラを用いたWeb検査アプリケーションの継続モード

オブジェクトの特徴抽出：幾何学パラメータ演算

どのような特徴値でもオブジェクトを選択、分類

機能

画像エンコーディング
	- ランの構築
	分離
		グレースケール単閾値	グレースケール2 重閾値
		カラー単閾値	カラー範囲閾値
		参照画像	画像範囲
		ラベル付けされた画像	2 値画像
	ピクセル合算
	- オブジェクト作成：ランをオブジェクトへ合算
	- ホール作成：ランをホールへ合算
	- ラインスキャンカメラを用いたWeb 検査アプリケーションの継続モード

オブジェクトの特徴抽出：幾何学パラメータ演算

どのような特徴値でもオブジェクトを選択、分類

ブロブの特徴

計算可能な特徴

	位置
		限界（上、下、左、右）
		- 重心（X、Y）
		- 重み付き重心（X、Y）

	範囲
		- 面積（ピクセル数）
		-フェレットボックス（中心XとY、22、45、68度の異なった角度方向の高さと幅）および有界ボックス（中心XとY、高さ、幅）
		- 最小囲み長方形（角度、中心XとY、高さ、幅）

	その他
		- オブジェクト輪郭の始点（X、Y）
		- 最大ラン
		- ランのカウント
		- オブジェクト数（インデックス）

	統計
		- ピクセルグレーレベル値（平均、偏差、分散）
		- ピクセルグレーレベル値（最小と最大）

	慣性楕円
		- 慣性楕円の離心率
		- 楕円
		- 2次幾何学モメント

凸包

		形状の凸包はオブジェクトを完全に囲む最小面積の凸状多角形です。凸包はオブジェクトの占有面積を特徴づけたり、凹面を観測するために用いることができます。

グラフィック表現

		ソース画像の上にオブジェクトを配置することができます。以下のブロブの特徴にはプリセットのグラフィック表現があります：
		- オブジェクト - 対角線 - 有界ボックス - 凸包 - 楕円 - フェレットボックス - 角度が22°のフェレットボックス - 角度が45°のフェレットボックス - 角度が68°のフェレットボックス - 重心 - 最小囲み長方形 - 重み付き重心