# PMAlign 도구 및 Red 분석 도구 예

아래에 있는 시계 다이얼 이미지를 살펴보겠습니다.

다이얼의 회전은 일관되지 않습니다. 첫 번째 이미지의 구멍에 마스크를 그린다면, 이 마스크는 두 번째 이미지의 구멍과 일치하지 않을 것입니다.

이를 해결하기 위해, Red 도구의 ROI를 fixture에 대해 상대적으로 정의할 필요가 있습니다. 먼저, (첫 번째 이미지를 이용해) PatMax 도구를 트레이닝하여 다이얼에서 "초승달" 모양을 찾도록 합니다.

PatMax는 일치된 패턴이 트레이닝된 패턴과 어떻게 다른지 설명하는 pose를 생성합니다. Pose는 크기, 회전, 좌표 이동 정보를 포함하는 CogTransform2DLinear 개체입니다. pose는 이미지의 선택된 좌표 공간으로 표현된다는 것을 기억하십시오. 픽셀 공간이 선택되지 않았다면, pose는 선택된 공간에서 픽셀 공간으로 변환되어야 합니다.

이 pose 정보를 이용해 기본 ROI(전체 이미지)를 좌표 이동하고 회전합니다.

이제 ROI(뒤에서, 기본 위치에 원하는 위치로의 변환을 적용)를 편집하고, 오프셋, 회전, 차원을 조정해, 배경을 제외한 전체 다이얼을 포함하도록 할 수 있습니다.

다음에 도구가 프로세싱될 때는, PatMax Pose와 우리의 조정 두 가지에 의해 제공된 변환이 기본 ROI에 적용되어 각 트레이닝 이미지의 뷰를 생성하게 됩니다.

이미지의 어두운 부분에서 원래 이미지가 어떻게 회전했는가 보십시오. 하지만, 밝은 부분(뷰)은 방향이 일관됩니다. 이러한 일관성으로 인해, 모든 이미지에 정렬된 하나의 마스크를 그리는 것이 가능합니다.

원래의 전체 이미지를 대상으로 트레이닝하거나 이를 프로세싱하는 대신, Red 도구는 이 뷰 이미지를 대상으로 작동합니다. Red 도구가 이미지를 처리하면, 마킹 개체를 생성합니다. 마킹은 도구의 작동 대상인 뷰와 그 뷰 안에서 도구가 발견한 결함 전체를 포함합니다. 이 결함들은 뷰 좌표로 주어지며, 이는 다음 그림에 대략적으로 나타나 있습니다.

(PatMax 그래픽으로) 이 결함을 원래 이미지 위에 그리려면, (마킹에 의해 주어진) 결함의 뷰 좌표를 이미지 좌표로 변환해야 합니다. 이어서, 이 좌표를 이용하고 VisionPro 그래픽 클래스를 이용해 새로운 결함 그래픽을 그릴 수 있습니다.

래퍼는 자동으로 Deep Learning 그래픽을 VisionPro 그래픽으로 변환할 수 있습니다. 이는 해당 도구가 생성한 RedMarking의 RedToolRecord를 생성함으로써 달성됩니다. 이 레코드가 PatMax 그래픽을 포함하는 레코드와 결합하면, 결과적인 이미지는 이렇게 보일 것입니다.