# 특징 학습 - 패턴

Note: 기본 특징 유형은 패턴입니다.

1. 특징 유형 드롭다운 목록에서 패턴을 선택하십시오.

2. 버튼을 클릭하면 패턴 탭이 열립니다.

3. 버튼을 클릭하여 학습 모델로 사용할 패턴 위에 학습 영역을 설정합니다. 해당 패턴의 특징만 학습 영역에 들어가도록 해야 합니다.

4. 화면 오른쪽 상단 모서리의 버튼을 클릭하여 학습 영역을 확인합니다.

5. 참고로,아이콘이 학습 영역에 대신 표시되어 검색된 패턴의 위치와 각도 방향을 알려 줍니다.

6. (선택) 검색 영역을 설정하려면 버튼을 클릭합니다. 패턴이 나타날 것으로 예상되는 영상 부분이 검색 영역에 포함되도록 합니다. 기본적으로 검색 영역은 보이는 영역 전체를 포함합니다.

   Tip: 도구의 성능을 높이려면 검색 영역을 작게 만드십시오. 검색 영역이 작으면 처리 속도가 빨라지고 전체 처리 시간이 줄어들 수 있습니다.

7. 화면 오른쪽 상단 모서리의 버튼을 클릭하여 검색 영역을 확인합니다.

8. 패턴을 등록한 상태에서 영상을 다시 취득하고, 필요하다면 검색영역을 다시 수정합니다.

   매개변수 | 설명
   대비 임계값 | 유효한 인스턴스의 최저 대비를 지정합니다. 잠재적인 일치 항목의 대비가 대비 임계값보다 커야 하며, 그렇지 않은 인스턴스는 고려 대상에서 제외됩니다(0 - 100, 기본값 = 15).
   각도 범위 | 패턴 회전의 검색 허용 오차를 지정합니다(0 - 180, 기본값 = 20).
   수락 임계치 | 수락 가능한 최소한의 패턴 응답 점수를 지정합니다(0 - 100, 기본값 = 60).
   명목 척도 | 영상의 명목 척도 값을 지정합니다(50 - 150, 기본값 = 100). 이 매개변수를 사용하여 런타임 영상과 학습된 영상 간의 척도 차이를 조정합니다. 예를 들어, 런타임 영상 크기가 학습된 영상의 80%에 불과하다면 명목 척도 값을 80으로 설정해야 합니다.
   클러터 정보 포함 | 추가 특징이 응답 점수를 낮추는지 여부를 지정합니다. 이 확인란은 기본적으로 선택되지 않습니다. 예

9. 버튼을 클릭하여 레시피 단계를 종료합니다. 센서가 설정이 완료 되었고, 센서 캘리브레이션할 준비가 되었습니다.

AlignSight 소프트웨어로 이 초기 설정을 마친 뒤 센서 캘리브레이션 및 골든포즈 학습을 완료해야 합니다. 이런 작업을 하려면 PLC나 로봇 등 외부 컨트롤러가 연결된 AlignSight의 명령 인터페이스를 사용해야 합니다.