ビジョンセンサO2Dのテクノロジ

O2Dの詳細

輪郭認識

輪郭検出は、2D画像処理の重要なツールです。エッジおよび前景から背景への遷移が検出され、その情報から輪郭が計算されます。輪郭検出の特徴は、物体全体に光が当たる外部光によって生じる干渉の下でも確実に機能することです。前景と背景の相対的差異は変化しますが、それでも輪郭は同じ確実性で検出されます。次に、物体の検査は基準輪郭と現在の物体を比較することで実施されます。

次の方法による輪郭検出：

• 照明状況を調節することにより、ハイライトすべき物体を背景から抽出
• 不要なエリアを削除することにより輪郭を最適化
• アルゴリズムによりライブ画像の中で考えられる輪郭を検出し、しきい値（スコア）に基づき良品と不良品を判別

輪郭検出の適用先：

この手法は主に、パターン検出、形状検出、および物体認識に使用されます。一般的には、穴抜き、フライス加工、旋盤、組立などに適用されます。輪郭検出は、このような分野で品質保証に使用されます。

ブロブ解析

ブロブ解析とは、隣接する類似したピクセルのグループにわたって、画像の特徴を選び出して解析する、重要な画像処理方法です。

この場合のブロブ（Binary Large Object）はBinary-Logic Data Objectを表し、大まかに、同じ論理状態のピクセルの集合と解釈されます。このような隣接ピクセルの選択は、通常、グレースケール値のしきい値設定によって行われます。その後、解析からさまざまな特性に関する結論を導き出すことができます。良く知られている機能は、ピクセルカウンタなどです。

ブロブ解析の実行方法：

• グレースケール値のしきい値設定により、背景から関心領域を抽出
• さまざまな属性による検索基準の最適化
• ピクセル数（ピクセルカウンタ）、重心、方向、形状（丸さ / 角張り具合など）、直径など、検索対象の特徴を計算

ブロブ解析の適用先：

さまざまな適用先があります。たとえば、ブロブ解析を使用して、完全性の監視、有無の検出、ねじ穴検出、物体のカウントや選り分けを実行できます。

位置トラッキング

位置トラッキングは、画像内に1度検出されたアンカ輪郭を使用して実行されます。この輪郭を使用して、検索ゾーン内で他のモデル（ブロブ解析の検索ゾーンなど）を位置と方向に応じてトラッキングできます。
位置トラッキングのグラフィックの例：

クリップ上のはんだボールの検出

1. クリップの先端に3つのはんだボールがすべて存在するかをチェックする必要があります（緑で表示）。
   はんだボールの輪郭はそれぞれ異なりますが、はんだボールのエリアは一定であるため、ブロブ解析が使用されます。オレンジで示す検索ゾーンは、有無監視のチェック対象エリアとして定義されています。
2. これらの検索ゾーンをクリップの位置と方向に応じてトラッキングするため、基準輪郭（いわゆるアンカ輪郭）が定義されます（ピンクで表示）。次に、クリップの左の丸みの輪郭が、ブロブ解析の検索ゾーンに「固定」されます。
3. たとえばここでクリップが20度回転すると、アンカ輪郭も同様に回転した状態となります。次にブロブ解析のオレンジの検索ゾーンは、自動的に正しい位置と方向にトラッキングされます。

ifmのO2D5ファミリでは1.2 MP（1280 x 960ピクセル）のCMOS画像プロセッサを使用します。

• カメラレンズから光を集めて増幅する光子を各ピクセルに保持
• 各ピクセルのマイクロレンズが光子の接触を最大化
• 光子が感受した光量と比例する電荷を蓄積
• 電荷をアナログ電圧信号に変換
• アナログ電圧信号をA/Dコンバータに送信
• 画像プロセッサが各デジタル信号を評価して画像に組立て

CMOS画像プロセッサは比較的簡単、迅速、低コストで生産できるため、市場で最も広範に活用されています。

各ピクセルのコントラストを最大化するために、適切な照明を選択することが重要になります。O2Dファミリには、RGB-W（赤、緑、青、白）と赤外線による高強度LED光源が内蔵されています。

画像センサは色センサではない点に注意が必要です。

それでも、異なる色の光源を選択することで、画像のコントラストに劇的な効果をもたらすことができます。以下の図は、日光の下のクレヨン（比較用）と、O2D5センサの各LEDを照射したクレヨンの様子です。

光源の比較

偏光フィルタの効果

反射があるため、明るい物体上でくっきりとした輪郭やエリアを認識するのが難しい場合もあります。RGB-W光源付きのO2D5センサに搭載される偏光フィルタを使用すれば、オン / オフを切り替えて、反射の効果を最小限に抑えることができます。

1. 偏光フィルタなし
2. 偏光フィルタあり