[TwinCAT 3 메뉴얼] TwinCAT Vision Object Detection

 TwinCAT Vision Object Detection

 

이 매뉴얼에서는 이미지에서 Object 검출하기 위한 TwinCAT Vision Functions 사용 방법을 제공합니다. 제공되는 두가 함수 모두 기본 함수 및 전문가 버전 함수를 제공하며 병렬 코드를 실행하기 위한 Job Task를 사용 할 수 있습니다.

l  Detect Blobs

l  Find Contours

해당 Functions 사용을 위해서는 (TF7100) TC3 Vision Base 기본 라이선스가 요구됩니다.

1.    Detect Blobs

2.    Find Contours

 

1.  Detect Blobs

이미지에서 Blob 은 Binary Large Object의 줄임말로 같은 성질을 가지는 픽셀 Pixel) 들이 연결되어 있는 작은 집합이라고 할 수 있습니다.

TwinCAT Vision에서 제공하는 Detect blobs Functions 은 임계값 (Threshold), 윤곽 (Contour) 검색 방법을 적용하고 Contour를 필터링하기 위한 여러 옵션을 사용하여 Object를 검출할 수 있습니다.

 

①   Blob 검출 방법 (필터링 방법)

이름	형식	초기 값	설명
bFilterByArea	BOOL	TRUE	영역(Area)에 의한 필터링 활성화 -      fMinArea <= area <= fMaxArea -      fMinArea로 노이즈 필터링을 위해 활성화하는 것이 좋다 -      또는 F_VN_ContourArea을 통해 영역을 결정
bFilterByCircularity	BOOL	FALSE	원형(Circularity) 필터링 활성화 -      fMinCircularity <= circleity(4pi * area / perimeter^2) <= fMaxCircularity -      또는 F_VN_ContourCircularity을 통해 원형도 결정
bFilterByConvexity	BOOL	FALSE	블록성(Convexity) 필터링 활성화 -      fMinConvexity <= convexity (area / hullArea) <= fMaxConvexity
bFilterByEccentricity	BOOL	FALSE	편심(Eccentricity) 필터링 활성화 -      fMinEccentricity <= eccentricity <= fMaxEccentricity -      또는 F_VN_ContourEccentricity을 통해 편심 결정
bFilterByInertiaRatio	BOOL	FALSE	관성 비율(Inertia ratio)로 필터링 활성화 -      fMinInertiaRatio <= inertia ratio <= fMaxInertiaRatio
fMinArea	REAL	10	픽셀(pixel)단위의 최소 blob 영역
fMaxArea	REAL	100000000	픽셀(pixel)단위의 최대 blob 영역
fMinCircularity	REAL	0	최소 원형도 -      1.0: 이상적인 원 -      < 1: 덜 원형 (원형에 가깝지 않음) -      0: 전혀 원형이 아님
fMaxCircularity	REAL	1	최대 원형도
fMinConvexity	REAL	0	최소 볼록성 -      1.0: 완전히 볼록함 -      < 1: 덜 볼록함
fMaxConvexity	REAL	1	최대 볼록성
fMinEccentricity	REAL	0	최소 편심 -      0.0: 원형 -      1.0: 선형
fMaxEccentricity	REAL	1	최대 편심
fMinInertiaRatio	REAL	0	최소 관성 비율 -      1.0: 동일한 너비 및 높이 -      0.0: 선형
fMaxInertiaRatio	REAL	1	최대 관성 비율
eThresholdType	ETcVnThresholdType	TCVN_TT_BINARY	내부적으로 적용된 임계값(Threshold) 방법의 유형 -      OTSU_XXX: USINT 이미지에 대해서만 지원됨.
fMinThreshold	REAL	30	시작할 임계값 -      fThresholdStep > 0이면 이 임계값만 사용됨
fMaxThreshold	REAL	225	종료되는 임계값 -      fThresholdStep > 0인경우 적용되고 그렇지 않으면 이 값이 사용되지 않는다.
fThresholdStep	REAL	0	1개의 단일 임계값을 사용해야 하는 경우 0으로 설정 -      단일 임계값은 여러 임계값보다 훨씬 빠른 결과 (F_VN_Threshold 사용과 같다)
fMinBlobDistance	REAL	5	두 개의 서로 다른 Blob의 중심점 사이의 최소 거리 -      fThresholdStep > 0인 경우에만 사용 -      distance < fMinBlobDistance인경우 Blob은 동일하게 처리됨 -      거리에 도달하지 않으면 eBlobCombination에 다라 선택.
nMinRepeatability	UDINT	2	동일한 윤곽선이 감지되어야 하는 최소 임계값 단계의 수(윤곽선을 찾아야 하는 빈도 수) -      fThresholdStep > 0인 경우에만 사용 -      동일은 중심점 거리 < fMinBlobDistance를 의미
eBlobCombination	ETcVnBlobCombination	TCVN_BC_MEDIAN _THRESHOLD	다중 임계값 Blob 윤곽 중에 어떤 것이 반환되어야 하는지 선택

 

    ②   Detect Blobs Sample 결과 이미지

2.  Find Contours

   Contours란 동일한 색 또는 동일한 강도를 가지고 있는 영역의 경계선을 연결한 윤곽선(Contours)을 말합니다.

 TwinCAT Vision에서 제공되는 윤곽선 검출 함수(Find Contours)는 Object의 구조를 판단하는데 가장 많이 사용되는 함수입니다.

 

①    윤곽선 검색 방법

이름	설명
TCVN_CRM_EXTERNAL	외부 윤곽만 반환한다.
TCVN_CRM_LIST	윤곽 계층(Contour hierarchy) 구조를 고려하지 않고 발견된 모든 윤곽선을 반환한다.
TCVN_CRM_CONNECTED_COMPONENTS	2레벨의 계층(Hierarchy) 구조의 모든 윤곽선을 반환한다. -      외부 윤곽선(Contours): Level 0 -      내부 윤곽선(Contours): Level 1
TCVN_CRM_TREE	모든 윤곽과 전체 계층 구조를 반환한다. e.g. Level1(빨간색), Level2(녹색), Level3(파란색), Level4(노란색)
TCVN_CRM_FLOODFILL	Floodfill 알고리즘을 사용하여 발견된 윤곽선을 반환한다. -      DINT 이미지에서만 사용 가능.

 

②   윤곽선 찾기 및 처리 순서

윤곽선 찾기 수(Find Contour)를 사용하기 위해서는 아래와 같은 순서로 처리합니다.

③   결과 이미지

이상 자세한 내용은 네이버 카페(TwinCAT Vision Object Detection)의 첨부파일을 참고해주세요.

 

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2021.12.10

작성자: Beckhoff Korea / Ivy Park