[TwinCAT 메뉴얼] TwinCAT Vision Matching

Matching은 이미지 내에서 주요 유사한 Object를 검출하는 방법입니다.

Object를 검출하여 유/무를 판별하거나, 검출된Object의 위치, 크기, 각도 등의 정보를 확인 가능합니다.

 

이 매뉴얼에서는 이미지에서 Object 검출하기 위한 방법 중 Matching을 이용한 두가지 TwinCAT Vision Functions 사용 방법을 제공합니다.

l  Template Matching

l  Contour Matching

해당 Functions 사용을 위해서는 (TF7200) TC3 Vision Matching 라이선스가 요구됩니다.

 

1.    Template Matching

2.    Match Contours

 

1.  Template Matching

템플릿 매칭 (Template Matching) 이란 소스 이미지 (Source Image) 전체를 탐색하면서 템플릿 이미지 (Template Image) 와 동일하거나 가장 유사한 영역을 검출하는 작업을 의미합니다.

템플릿 매칭(Template Matching)은 동일한 크기와 방향을 가진 작은 Template Image를 큰이미지상에서 찾을 때 유용하게 사용됩니다.

①    Template Matching 방법

-      F_VN_MatchTemplateAndEvaluate: Template Matching의 기본 Function으로 NCC (TCVN_TMM_CCORR_NORMED) 메서드를 사용합니다.

-      F_VN_MatchTemplateAndEvaluateExp: -       F_VN_MatchTemplateAndEvaluate Function의 전문가 기능으로 사용자가 원하는 Matching 방법을 선택할 수 있습니다

이외에 Mask 사용, ScaleFactor등 추가 옵션 설정이 가능합니다.

 

* 이미지 매칭 방법

②   Template Matching Sample 결과 이미지

2.  Contour Matching

TwinCAT Vision의 Contour Matching은 Hu moment를 기반으로 두 개의 윤곽선(Contours)를 비교합니다.

여러 윤곽선(Contours)가 존재하는 경우 가장 일치하는 항목을 찾고, 일치하는 모든 윤곽선에 대한 평균 비 유사성이 반환됩니다.

①    Contour Matching 방법

Contours Function에서 찾은 윤곽선(Contours Line)은 각각의 윤곽 점(Contours point)를 갖으며, 이 Point를 연결하여 Line을 그립니다.

②   Contour Matching Sample 결과 이미지

-      Match Contours Extracted shape

-      Match Contours 1vsN Manual shapes

이상 자세한 내용은 아래 링크의 첨부 매뉴얼을 참고해주세요.

[링크] https://cafe.naver.com/twincat/2880

 

 

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2021.08.02

Beckhoff / Ivy Park