# TrainPatMaxPattern

Extrait et apprend un modèle d’une image pour l’utiliser avec la fonction FindPatMaxPatterns.

## TrainPatMaxPattern – Présentation

Un modèle PatMax® est un ensemble de caractéristiques géométriques, chaque caractéristique correspondant à un point à la limite entre deux régions de valeurs de pixels différentes. TrainPatMaxPattern entraîne un modèle, puis FindPatMaxPatterns permet de repérer une ou plusieurs instances de ce modèle dans une image. PatMax présente trois caractéristiques principales qui la distinguent des autres technologies de recherche de modèles disponibles en vision industrielle :

- La localisation à grande vitesse d’objets qui apparaissent pivotés, d’une l’échelle différente et/ou étirés.
- Une technologie de localisation basée sur la forme de l’objet, et non sur les valeurs de niveaux de gris.
- Une extrême précision.

PatMax diffère des autres technologies de recherche de modèles en ce qu’elle n’est pas basée sur des représentations en grille de pixels, qui ne peuvent pas être pivotées ou mises à une échelle différente de manière efficace et précise. Au lieu de cela, PatMax utilise une représentation basée sur des caractéristiques, qui peut être transformée rapidement et avec précision pour la recherche de modèles correspondants.

Remarque : Lorsqu’une cellule contenant un modèle PatMax appris est sélectionnée, les fonctions du modèle sont affichées. Ceci permet à l’utilisateur d’afficher le modèle appris sans avoir à accéder à la Feuille de propriétés de la fonction TrainPatMaxPattern, ce qui aurait pour effet de déclencher un nouvel apprentissage du modèle.

## TrainPatMaxPattern – entrées

Paramètre | Description
Image | This parameter must reference a spreadsheet cell that contains an Image data structure; by default, this parameter references A0, the cell containing the data structure. This parameter can also reference other Image data structures, such as those returned by the Image Vision Data Access functions or Fonctions de conversion de coordonnées.
Repère | Définit la région d’intérêt (ROI) par rapport à l’entrée d’un Fixture ou à la sortie du système de coordonnées de l’image d’une fonction Outils de vision. En définissant la ROI par rapport à un Repère, toute rotation ou translation de ce dernier entraînera systématiquement une rotation/translation de la ROI, le cas échéant. Le paramètre par défaut est (0,0,0), le coin supérieur gauche de l’image.
X (par défaut = 0) | L’offset en X (coordonnées de l’image).
Y (par défaut = 0) | L’offset en Y (coordonnées de l’image).
Thêta (par défaut = 0) | La rotation par rapport à l’axe X de l’image, dans le système de coordonnées de l’image (+/-360 degrés dans le sens horaire).
Région du modèle | Aussi appelé région d’intérêt (ROI), spécifie la région de l’image qui fait l’objet d’une analyse. Effectuez un double-clic sur le paramètre Région pour créer un Mode Graphiques interactifs que vous pouvez transformer et faire pivoter. Sélectionnez ce paramètre et cliquez sur le bouton Agrandir la région dans la barre d’outils Modification du projet de la feuille de propriétés pour agrandir automatiquement la région pour qu’elle couvre l’intégralité de l’image.
X | L’offset en X de l’origine (coordonnées du repère).
Y | L’offset en Y de l’origine (coordonnées du repère).
Largeur | La dimension le long de l’axe des x de la région.
Hauteur | La dimension le long de l’axe des y de la région.
Angle | Orientation du repère.
Courbure | Écart angulaire entre l’axe X de la région et la ligne de la limite opposée.
Remarque : Les paramètres Repère et Région doivent être ajustés en fonction des limites de l’image. S’ils sont hors limites, la fonction renvoie #ERR.
Région externe | Ce paramètre utilise les Références à des cellules pour un Annulus, un Circle, une Region, EditAnnulus EditCircle, EditCompositeRegion, EditPolygon et EditRegion. Lorsque ce paramètre est utilisé, la fonction ignore les paramètres Région et de Repère et inspecte la zone d’image spécifiée par la région référencée. Si un contrôle EditCompositeRegion est référencé, la zone d’inspection peut être un mélange de formes. Chaque forme de la région composite peut être affectée, ajoutée ou soustraite (masquage), à la zone d’inspection. Remarque : Si ce paramètre a été défini comme une référence à une région externe, pour utiliser la région interne de la fonction, ce paramètre doit être manuellement mis à zéro en remplaçant la référence de la cellule par la valeur 0. Dans le cas contraire, la fonction continue de faire référence à la région externe.
Origine du modèle | Détermine l’abscisse X et l’ordonnée Y de l’origine du modèle d’apprentissage, en tant que valeurs de décalage du centre de la région d’apprentissage.
Abscisse X | Indique le décalage en abscisse par rapport au centre du modèle appris.
Ordonnée Y | Indique le décalage en ordonnée par rapport au centre du modèle appris.
Paramètres du modèle | Détermine les paramètres d’apprentissage du modèle.
Algorithme | Indique l’algorithme à utiliser pour l’apprentissage du modèle.
0 = PatMax (par défaut) | L’algorithme PatMax est plus précis que PatQuick, mais son exécution nécessite plus de temps.
1 = PatQuick | L’algorithme PatQuick est moins précis que PatMax, mais son exécution nécessite moins de temps.
Elasticité | Indique la déviation sur le périmètre (0 à 10 ; 0 = par défaut). 0 = Aucune tolérance 1 ou plus = Limite flexible
Ignorer la polarité | Indique s’il est possible de trouver des correspondances contenant des caractéristiques de correspondance d’une couleur inversée par rapport au modèle entraîné.
0 = OFF (par défaut) | Ne correspond pas aux caractéristiques avec inversion de couleurs.
1 = ON | Autoriser les caractéristiques de correspondance dont la couleur est inversée.
Sensibilité | 0 = Non implémenté
Granularité grossière | Indique une granularité grossière, sous forme de valeur de pixel. La granularité grossière est utilisée pour repérer des caractéristiques de grande dimension, afin de trouver rapidement une correspondance de modèle approximative dans une image en production (0 à 10 ; 0 = par défaut). Remarque : Si une valeur inférieure à 1,0 est spécifiée, les valeurs des paramètres Granularité grossière et Granularité fine sont calculées automatiquement.
Granularité fine | Indique une granularité fine, sous forme de valeur de pixel. La granularité fine est utilisée pour repérer les caractéristiques de faible dimension et de déterminer avec précision l’emplacement du modèle (0 à 10 ; 0 = par défaut). Remarque : Si une valeur inférieure à 1,0 est spécifiée, les valeurs des paramètres Granularité grossière et Granularité fine sont calculées automatiquement. La valeur de la granularité fine ne peut pas être supérieure à la valeur de la granularité grossière.
Apprendre l’événement | Indique des Références à des cellules dans une cellule contenant un déclencheur d’événement d’entraînement de modèle. Remarque : L’entraînement, ou apprentissage, a lieu lorsque la feuille de propriétés est ouverte ou lorsqu’un événement déclenchant, tel qu’un bouton ou une autre cellule activée par une condition, est d’une valeur différente de zéro.
Réutiliser l’image d’apprentissage | Indique si l’image d’apprentissage du modèle est enregistrée et utilisée lors de la modification des paramètres du modèle.
0 = OFF (par défaut) | L’image actuelle (c’est-à-dire l’image spécifiée dans le paramètre Image) sera utilisée pour entraîner/réentraîner le modèle.
1 = ON | L’image qui a été initialement utilisée pour entraîner le modèle est utilisée pour un nouvel apprentissage du modèle si un ou plusieurs paramètres du modèle sont modifiés. Lors de la première activation, l’image identifiée par le paramètre Image est utilisée pour entraîner le modèle et une copie de l’image est enregistrée dans le projet. Toute modification ultérieure des paramètres du modèle sera appliquée avec l’image enregistrée. Remarque : Lorsque ce paramètre est activé, si l’entrée Repère est modifiée, la région du modèle (ou la région externe) est déplacée ou modifiée, la fonction ajuste la région de référence dans l’image d’entrée, enregistre la nouvelle image et réentraîne le modèle. Si le paramètre Réutiliser l’image d’apprentissage est activé, mais qu’un modèle n’a pas déjà été appris, la fonction renvoie #ERR jusqu’à ce que le paramètre soit désactivé et qu’un nouveau modèle soit appris.
Délai d’attente | Indique la durée, en millisecondes, (0 à 30000 ), pendant laquelle la fonction recherche un modèle valide avant que son exécution ne soit interrompue et que #ERR ne soit renvoyé. le réglage de la valeur sur 0 désactive le réglage et aucun délai n’est appliqué.
Afficher | Détermine le mode d’affichage des graphiques TrainPatMaxPattern superposés à l’image.
0 = masquer tout | Tous les graphiques sont masqués, sauf lorsque la cellule contenant la fonction TrainPatMaxPattern est mise en évidence dans la feuille de calcul.
1 = graphiques de résultats uniquement | Les caractéristiques apprises du modèle sont toujours affichées.
2 = graphiques d’entrées et de résultats | La région de l’image d’entrée, l’origine du modèle et les caractéristiques apprises sont toujours affichées. Remarque : La couleur d’une caractéristique apprise (vert, jaune et rouge) représente la qualité de la caractéristique candidate à la correspondance. Le vert représente une qualité supérieure ; le rouge représente une qualité faible. Les paramètres de granularité doivent être ajustés jusqu’à ce que toutes les caractéristiques apprises soient en vert. Dans le cas contraire, choisissez une meilleure image à entraîner. Des caractéristiques distinctes (bords, transitions) et un bon contraste d’image donneront des résultats optimaux.
3 = afficher tout : entrée, résultat et image d’apprentissage | La région de l’image d’entrée, l’origine du modèle, les caractéristiques entraînées et l’image d’apprentissage sont toujours affichées.

## TrainPatMaxPattern – Sorties

Renvoie | Une structure de données Patterns contenant un modèle appris, ou #ERR si l’un des paramètres d’entrée est incorrect.
Résultats | Lorsque la fonction TrainPatMaxPattern est insérée dans une cellule pour la première fois, l’état de l’apprentissage s’affiche automatiquement dans la cellule adjacente, à droite. Si un modèle ne peut pas être appris, #ERR est inséré. Une Vision Data Access functions Patterns est automatiquement inséré dans la feuille de calcul :
Trained | GetTrained(Pattern) | Renvoie 1 si un modèle a été appris avec succès, et 0 si un modèle ne peut pas être entraîné.
Remarque : Dans la feuille de propriétés de la fonction, des chaînes de caractères informatives supplémentaires sont proposées pour vous aider à mieux entraîner un modèle. Les chaînes de caractères informatives possibles sont les suivantes : Le modèle contient peut-être trop peu de caractéristiques correspondantes. Définition automatique de la granularité trop difficile ; définissez manuellement la granularité. Le modèle sera peut-être moins précis que prévu car l’image d’apprentissage semble floue. Les résultats du modèle seront peut-être instables car les orientations des caractéristiques grossières sont semblables. La durée d’exécution sera peut-être étendue en raison de nombreuses caractéristiques fines ; définissez manuellement la granularité. Les informations contenues dans le modèle ne suffisent peut-être pas à effectuer une mesure fiable de l’angle ou de l’échelle. Pour insérer des chaînes d’informations dans la feuille de calcul, utilisez la fonction Vision Data Access GetInfoString.