# Caliper

개체의 폭 측정, 단일 가장자리의 위치 결정, 와 가장자리 쌍의 위치와 간격 결정 등 가장자리 관련 검사 수행에 이용합니다. Caliper 함수는 가장 정확한 가장자리 함수이지만 설정 및 구성에 시간이 많이 필요합니다.

## Caliper 개요

Caliper 함수는 이미지를 검사하고 인접한 픽셀의 회색조 값 변화로 나타나는 1차원 가장자리를 찾는 데 사용됩니다. 이 함수는 이미지의 지정된 부분(영역 매개 변수에 의해 정의됨)을 검사하고 어두운 곳에서 밝은 곳으로 또는 밝은 곳에서 어두운 곳으로 중 한 가지 방향에 따라 픽셀의 회색조 값의 변화를 검사합니다. 이 함수로 단일 가장자리 또는 가장자리 쌍(예상 폭으로 분리)를 찾을 수 있습니다.

Caliper 함수가 가장 적절한 응용 분야는 이 함수를 이용해 개체 내부 또는 주위에서 가장자리 형상의 정확한 정보를 만들 수 있는 경우입니다. 예를 들어 이 함수는 칩의 리드선을 세거나 부품의 너비를 측정하거나 다른 비전 도구에 입력할 가장자리 점을 찾는 데 사용할 수 있습니다. 이 함수는 간단한 1D 커널을 사용하여 잠재적인 가장자리 후보 피크를 감지한 다음 모델 및 점수 산정 방법에 따라 점수를 산정하는 가장자리 모델을 기반으로 가장자리 또는 가장자리 쌍을 찾습니다.

이미지 내에서 관심 가장자리의 위치와 방향이 결정되면 Caliper 함수를 적용할 수 있습니다.

- 가장자리 또는 가장자리 쌍을 둘러싸도록 Region을 구성합니다.
- 가장자리 모드 매개 변수를 가장자리 유형(단일 가장자리 또는 가장자리 쌍)으로 설정하고 찾을 가장자리 수를 지정한 후 가장자리: 첫째, 가장자리: 둘째, 가장자리: 거리 매개 변수를 설정하여 가장자리의 극성, 위치, 간격을 포함하는 가장자리 모델을 만듭니다.
- 가장자리 폭 및 최소 대비 매개 변수를 설정하여 가장자리 또는 가장자리 쌍을 분리합니다.
- 가장자리 후보의 점수를 산정하는 데 사용할 점수 산정 방법을 정의합니다.

## 영역 구성

영역의 위치를 정할 때 원하는 가장자리를 올바르게 식별할 수 있도록 스캔 방향을 설정해야 합니다. 스캔 방향은 감지할 첫 번째 가장자리를 가리켜야 합니다. 가장자리 위치는 영역의 중심을 기준으로 가장자리가 감지되는 위치에 따라 결정됩니다.

## 가장자리 분리 및 가장자리 모델 정의

영역에서 가장자리를 찾으면 Caliper 함수는 이미지 내에 있는 각각의 잠재적 가장자리에 대해 점수를 산정합니다. 가장자리의 점수는 현재 이미지의 경계와 이상적으로 정의된 가장자리와의 유사성에 기초하여 계산됩니다. 현재 이미지의 가장자리들은 "가장자리 후보"로 간주되고, 이상적인 가장자리는 "가장자리 모델"(단일 가장자리 또는 한 쌍의 가장자리일 수 있음)이라고 합니다.

## 가장자리 모델

이미지의 가장자리 후보가 찾고자 하는 가장자리와 잘 일치하는지를 평가하기 위해 관심 있는 가장자리를 정확하게 설명하는 모델을 정의해야 합니다. 가장자리 모델을 정의하려면 먼저 가장자리 유형(단일 가장자리 또는 가장자리 쌍)을 정의하여야 합니다. 다음으로, 영역 내에서 찾을 가장자리 유형의 수를 정의합니다. 이어서 극성 (흰색에서 검은색 또는 검은색에서 흰색)과 모델 내 각 가장자리의 위치(영역에 대한 상대적 위치로 지정)를 지정하고 가장자리 쌍을 정의하는 경우에는 가장자리 사이의 간격을 지정합니다.

###### 최소 대비 임계값을 이용한 가장자리 감지, 피크 감지

가장자리 폭 매개 변수는 입력 이미지로부터 노이즈를 제거하고 가장자리 프로필의 피크를 강조하기 위해 이용합니다. 최소 피크 높이(대비 임계값)를 설정하려면 최소 대비 매개 변수를 사용하십시오.

###### 가장자리 모드 점수 산정

Caliper 함수는 영역을 필터링하고 지정된 대비 임계값을 초과하는 가장자리 피크들의 목록을 작성한 후 이미지에 있는 가장자리 후보별로 점수를 산정합니다. 이 점수는 이미지에 있는 가장자리 후보 중 가장자리 모델에 의해 정의된 실제 관심 가장자리의 인스턴스를 나타내는 것이 어떤 것인지를 판별합니다.

Caliper 함수는 가장자리 모델과 가장자리 후보를 비교함으로써 가장자리 후보별로 점수를 산정하는데 이는 점수 산정 방법이라는 사용자 정의 점수 산정 기준에 따릅니다.

점수 산정 방법은 두 가지 부분으로 구성됩니다.

- 가장자리의 어떤 측정을 평가할지 정하는 점수 산정 방법 유형
- 해당 점수 산정 방법에 대해 생성될 원시 측정값과 매핑된 점수 간의 관계를 정의하는 점수 산정 함수

점수 산정 방법으로 몇 가지를 정의할 수 있습니다. Caliper 함수는 정의된 모든 점수 산정 방법을 이미지 내의 각 가장자리 후보에 적용하고 각 가장자리 후보의 전체 점수를 반환합니다. 적절한 점수 산정 방법을 정의하여야 가장 높은 점수의 가장자리 후보가 관심 가장자리가 될 수 있습니다.

## 점수 산정 방법 유형

Caliper 함수는 가장자리 후보가 가장자리 모델과 얼마나 다른지를 가장자리 후보의 점수를 산정하는 기초로 합니다. 도구가 이 차이를 평가하는 데 사용하는 특정 척도는 사용자가 정의합니다. 지정할 수 있는 측정 유형을 점수 산정 방법 유형이라고 하며, 대비, 위치, 크기, 스트래들의 네 가지 점수 산정 방법 유형이 있습니다.

이 함수가 가장자리 후보에 점수 산정 방법 유형을 적용하면 그 결과로 결과는 원시 점수가 계산됩니다. 원시 점수는 점수 산정 방법 유형에 따라 다릅니다. 점수 산정 방법 유형 및 해당 원시 점수는 이하에서 설명합니다.

###### 대비 점수 산정 방법

가장자리 후보의 점수는 대비에 기초하여 산정할 수 있습니다. 가장자리의 대비는 픽셀 값의 변화를 가장자리의 크기(단위: 픽셀)로 나눈 값으로 표현됩니다. 대비 점수 산정 방법의 원시 점수는 256(대비의 가능한 최대 값)의 대비가 100으로 계산되도록 정규화됩니다. 가장자리 쌍 모델이 지정된 경우, 원시 점수는 두 가장자리의 대비를 평균한 것입니다.

###### 위치 점수 산정 방법

가장자리 후보의 점수는 영역의 중심을 기준으로 한 가장자리 후보의 위치에 기초하여 산정할 수 있습니다. 위치는 가장자리 후보 내의 모델 원점과 중심 사이의 거리로 정의됩니다. 관심 가장자리가 영역의 중심으로부터 특정 거리에 있을 것으로 예상되는 경우, 절대 위치 점수 산정 방법을 정의할 수 있고, 원시 점수는 픽셀 단위의 절대 거리로 표현될 것입니다. 가장자리 쌍 모델을 사용하고 있고 모델의 크기를 기준으로 가장자리 후보와 영역의 중심 사이의 위치에 대한 변동을 고려해야 하는 경우에는 상대적 위치 점수 산정 방법을 정의하십시오. 이 경우, 해당 거리가 모델 크기와 동일할 때 100의 값을 갖도록 원시 점수를 정규화합니다.

###### 크기 점수 산정 방법

가장자리 쌍 모델을 사용하는 경우, 가장자리 후보의 점수는 가장자리 후보의 가장자리 사이 폭이 가장자리 모델의 가장자리 사이 폭과 얼마나 다른지에 따라 산정할 수 있습니다. 크기 점수 산정 방법은 절대 점수로 정의할 수 있으며, 이 경우 픽셀 단위의 절대 크기 차이로 원시 점수가 반환됩니다. 모델의 크기에 대한 상대적인 크기 차이를 규정해야 하는 경우에는 상대 크기 점수 산정 방법을 정의하십시오. 이 경우에는 크기 차이가 모델의 크기와 동일할 때 100의 값을 같도록 원시 점수를 정규화합니다.

###### 스트래들 점수 산정 방법

가장자리 쌍 모델을 사용하는 경우 가장자리 쌍 후보들의 점수는 2개의 가장자리들이 영역의 중앙 기준 어느 쪽에 있는지에 기초하여 산정할 수 있습니다. 이러한 점수 산정 방법 유형은 영역의 중심 아래에 있을 것으로 예상되는 한 쌍의 가장자리에 의해 정의된 개체를 찾는 데 사용될 수 있습니다. 원시 점수는 영역의 중심이 가장자리들 사이에 걸친 경우 100의 값을 갖고 그렇지 않은 경우 0의 값으로 반환됩니다.

## 점수 산정 함수

각 점수 산정 방법은 원시 점수를 생성합니다. 이 원시 점수가 가장자리 후보의 전체 점수에 미치는 영향은 점수 산정 함수를 정의하여 제어됩니다. 점수 산정 함수는 원시 점수를 매핑 점수로 매핑합니다. 가장자리 후보에 대한 각의 점수 산정 방법의 매핑 점수를 결합하여 해당 가장자리 후보에 대한 전체 점수를 산정합니다.

## Caliper 일반 탭

매개 변수 | 설명
이미지 | 이 매개 변수는 이미지 데이터 구조를 포함하는 스프레드시트 셀을 참조해야 합니다. 기본적으로 이 매개 변수는 데이터 구조를 포함하는 셀인 A0을 참조합니다. 이 매개 변수는 Image 비전 데이터 액세스 함수 또는 좌표 변환 함수에서 반환되는 값 등 다른 Image 데이터 구조를 참조할 수도 있습니다.
Fixture | Fixture 입력 또는 비전 도구 함수의 결과 이미지 좌표계를 기준으로 관심 영역(ROI)을 정의합니다. ROI를 Fixture 기준으로 설정하면 Fixture가 회전하거나 변환된 경우에도 ROI가 Fixture 기준으로 회전하거나 변환됩니다. 기본 설정은 이미지의 왼쪽 상단 모서리인 (0, 0, 0)입니다.
X | 이미지 좌표계에서의 X 오프셋.
Y | 이미지 좌표계에서의 Y 오프셋.
세타 | 이미지 좌표계 내에서 이미지 X축으로부터의 회전(+/-360도 시계 방향).
영역 | 관심 영역(ROI)이라고도 하며, 이미지 중 분석 대상이 되는 영역을 지정합니다. 영역 매개 변수를 두 번 클릭하면 변환하고 회전할 수 있는 대화형 그래픽 모드를 만듭니다. 이 매개 변수를 선택하고 속성 시트의 작업 편집 도구 모음에서 영역 최대화 버튼을 누르면 영역이 자동으로 확대되어 전체 이미지가 포함됩니다.
X | Fixture 좌표에서 원점으로부터의 x 오프셋.
Y | Fixture 좌표에서 원점으로부터의 y 오프셋.
폭 | 영역의 x 축 방향 크기.
높이 | 영역의 y 축 방향 크기.
각도 | Fixture 좌표에서의 방향.
곡률 | 영역의 x 축과 반대 가장자리선 사이의 각 편차.
참고: Fixture 및 영역 매개 변수는 이미지의 경계 내에서 정의되어야 합니다. 그렇지 않으면 함수가 #ERR을 반환됩니다.
가장자리 모드 | 함수가 단일 가장자리와 가장자리 쌍 중 어떤 것을 찾아야 하는지 지정합니다.
단일 가장자리 | 함수가 영역에서 지정된 기준을 충족하는 단일 가장자리를 찾아 해당 위치를 반환하도록 지정합니다. 이 모드에서는 위치 및 대비 점수 산정 방법을 사용할 수 있습니다.
가장자리 쌍 | 함수가 영역에서 지정된 기준을 충족하는 가장자리 쌍을 찾도록 지정합니다. 이 모드에서는 위치, 대비, 크기, 스트래들 점수 산정 방법을 사용할 수 있습니다.
찾을 개수 | 반환할 최대 가장자리 또는 가장자리 쌍 수를 지정합니다 (1부터 In-Sight 카메라 이미지 폭에서 1을 뺀 값까지, 기본값 = 1). 감지될 수 있는 최대 가장자리 수는 이미지를 캡처하는 특정 In-Sight 카메라의 이미지 폭에서 1을 뺀 값입니다(즉, ISC 8402 카메라의 최대값은 비전 시스템의 1600 x 1200 이미지 해상도에서 1을 뺀 1599). 점수가 임계값: 수락 매개 변수 값을 초과하는 가장자리 또는 가장자리 쌍이 더 있으면 가장 점수가 높은 가장자리 또는 가장자리 쌍이 선택됩니다.
최소 대비 | 가장자리 또는 가장자리 쌍의 최소 대비(0 - 100, 기본값 = 5)를 지정합니다. 대비 값은 영역 내의 회색조 히스토그램에서 0에서 100까지의 배율로 정규화됩니다. 함수는 대비값이 이 설정을 초과하는 가장자리 또는 가장자리 쌍만 반환합니다.
임계값: 수락 | 가장자리 후보에 대해 허용 가능한 최소 일치 점수(0 - 100, 기본값 = 5)를 지정합니다. 함수는 일치 점수가 이 값보다 큰 가장자리 또는 가장자리 쌍만 반환합니다. 일치 점수는 지정된 모든 점수 산정 방법의 기하 평균입니다.
가장자리 폭 | 가장자리 전환이 발생하는 픽셀 거리(1 - 50, 기본값 = 2)를 지정합니다. 가장자리 폭은 가장자리를 추출하기 전에 이미지를 필터링하는 데 사용됩니다.
가장자리: 첫 번째 | 영역의 스캔 방향을 기준으로 쌍에 있는 첫 번째 가장자리의 극성을 지정합니다. 검은색에서 흰색 또는 흰색에서 검은색 중 하나로 설정하면 함수는 첫 번째 가장자리가 지정된 극성을 가진 가장자리 쌍만 보고합니다.
0 = 검은색에서 흰색 | 가장자리 극성을 검은색-흰색으로 지정합니다.
1 = 흰색에서 검은색 | 가장자리 극성을 흰색-검은색으로 지정합니다.
2 = 둘 중 하나(기본값) | 가장자리 극성이 검은색-흰색 또는 흰색-검은색 중 하나가 될 수 있도록 지정합니다.
가장자리: 두 번째 | 영역의 스캔 방향을 기준으로 쌍에 있는 두 번째 가장자리의 극성을 지정합니다. 검은색에서 흰색 또는 흰색에서 검은색 중 하나로 설정하면 함수는 두 번째 가장자리가 지정된 극성을 가진 가장자리 쌍만 보고합니다. 참고: 이 매개 변수는 가장자리 모드 매개 변수가 가장자리 쌍으로 설정된 경우에만 사용됩니다.
0 = 검은색에서 흰색 | 가장자리 극성을 검은색-흰색으로 지정합니다.
1 = 흰색에서 검은색 | 가장자리 극성을 흰색-검은색으로 지정합니다.
2 = 둘 중 하나(기본값) | 가장자리 극성이 검은색-흰색 또는 흰색-검은색 중 하나가 될 수 있도록 지정합니다.
가장자리: 거리 | 가장자리 쌍에 있는 두 가장자리 사이의 픽셀 거리 (In-Sight 비전 시스템 폭의 1 - 3배, 기본값 =10)를 지정합니다. 이 매개 변수는 가장자리 쌍 모드에만 사용됩니다. 가장자리 거리가 영역 폭보다 크면 #ERR이 반환됩니다. 영역이 회전하지 않고 곡률이 없으면 이 값은 영역 > 폭 이하여야 합니다. 참고: In-Sight 비전 시스템의 이미지 폭은 이미지를 캡처하는 특정 In-Sight 비전 시스템 이미지 폭입니다(즉, In-Sight 5100 비전 시스템의 최대값은 비전 시스템의 640 x 480 이미지 해상도 폭의 3배인 1920입니다).
표시 | 이미지에서 Caliper 그래픽 오버레이를 표시하는 모드를 지정합니다.
0 = 모두 숨기기(기본값) | Caliper 함수를 포함하는 셀이 스프레드시트의 활성 셀인 경우를 제외하고 모든 그래픽이 표시되지 않습니다.
1 = 결과 그래픽만 | 선 가장자리가 항상 표시됩니다.
2 = 입력 및 결과 그래픽 | 입력 이미지 영역과 선 가장자리가 항상 표시됩니다.
3 = 모두 표시: 입력, 결과, 차트 | 입력 이미지 영역, 선 가장자리, 가장자리 응답 차트가 항상 표시됩니다. 참고: 가장자리 응답 차트는 도킹 가능 창입니다. 자세한 내용은 스프레드시트 편집기 – 차트 항목을 참조하십시오.

## Caliper 점수 산정 방법 탭

점수 산정 방법 탭은 가장자리 모델을 기준으로 가장자리 후보의 점수를 산정하는 데 사용하는 점수 산정 함수를 선택하고 편집하는 데 사용됩니다. Caliper 함수는 각 가장자리 후보에 대해 선택한 점수 산정 방법별로 원시 점수를 계산하고 점수 산정 함수를 적용하여 가장자리 후보별 전체 점수를 계산합니다. 전체 점수는 매핑된 점수를 곱하고 N제곱근을 취하여 계산됩니다. 예를 들어 점수 산정 방법이 4가지 정의된 경우 Caliper 함수는 4개의 점수를 곱한 값의 4제곱근을 계산합니다(점수 산정 함수 중 하나라도 0의 값이 나오면 해당 가장자리 후보의 전체 점수도 0이 됩니다).

참고: 점수 산정 방법이 한 가지 이상 정의되어야 하며, 그렇지 않은 경우 #ERR이 반환됩니다. 기본적으로 대비 점수 산정 함수가 적용됩니다.

Caliper 점수 산정 방법 탭은 다음 세 가지 영역으로 나뉩니다.

- 점수 산정 함수 추가
- 현재 점수 산정 함수
- 점수 산정 방법의 매개 변수 편집

## 점수 산정 함수

점수 산정 함수 추가 섹션의 드롭다운 메뉴에서 위치, 대비, 크기, 스트래들 중 하나를 선택합니다. 추가 단추를 클릭해 확인합니다.

참고: 크기와 스트래들은 가장자리 쌍에 대해서만 제공되며 이는 일반 탭의 가장자리 모드 매개 변수에서 설정할 수 있습니다.

매개 변수 | 설명
위치 | 가장자리 쌍과 단일 가장자리에 사용할 수 있는 이 점수 산정 방법은 영역의 왼쪽 또는 중심을 기준으로 한 가장자리 또는 가장자리 쌍의 위치를 기반으로 합니다. 영역의 왼쪽 면과의 근접성에 따라 0부터 100까지의 점수를 가장자리 또는 가장자리 쌍에 할당하려면 점수 산정 설정을 조정하십시오. 영역 중심 확인란이 활성화되면(기본 상태), 가장자리 또는 가장자리 쌍의 점수는 영역의 중심을 기준으로 해당 위치에 따라 산정됩니다. 외부 가장자리 또는 중심화 가장자리 라디오 단추를 점수 산정의 기준으로 선택하십시오. 중심화 가장자리는 영역의 중심에 가까운 것이며 외부 가장자리는 중심에서 멀리 떨어진 것입니다. 영역 중심 확인란을 활성화하지 않으면 점수는 영역의 왼쪽 또는 오른쪽 면과의 상대적 위치를 기반으로 합니다. 왼쪽 가장자리 또는 오른쪽 가장자리 라디오 단추를 점수 산정의 기준으로 선택하십시오. 가장자리 쌍에만 사용되는 가장자리 쌍 거리로 정규화 확인란에 체크하면 점수를 산정하기 전에 해당 가장자리 쌍에 있는 가장자리 간의 가장자리: 거리 매개 변수로 나눕니다. 이렇게 하면 점수를 계산할 때 실제 값이 아닌 백분율 값을 사용하므로 영역의 크기 변동을 수용할 수 있습니다. 참고: 가장자리 쌍 거리로 정규화는 가장자리 쌍에만 제공됩니다.
대비 | 가장자리 쌍과 단일 가장자리에 사용할 수 있는 이 점수 산정 방법은 가장자리 후보의 대비를 기반으로 합니다. 이는 가장자리를 구성하는 인접한 픽셀에서의 대비 변화를 말합니다. 가장자리 쌍을 사용하는 경우에는 두 가장자리의 평균 대비가 사용됩니다. 대비에 따라 0부터 100까지의 점수를 가장자리 또는 가장자리 쌍에 할당하려면 점수 산정 설정을 조정하십시오. 점수를 산정하는 기초는 저대비 가장자리와 고대비 가장자리 중 하나입니다.
크기 | 참고: 가장자리 쌍에만 제공됩니다. 이 점수 산정 방법은 가장자리 쌍 사이의 거리(크기)를 기반으로 합니다. 크기에 따라 0부터 100까지의 점수를 가장자리 쌍에 할당하려면 점수 산정 설정을 조정하십시오. 가장자리 쌍 거리 차이 사용 확인란을 활성화하면 실제 거리를 이용하고 가장자리: 거리 매개 변수 값과 가깝거나 먼 거리(단위: 픽셀)를 점수 산정의 기준으로 이용합니다. 그렇지 않은 경우 점수 계산의 기준은 예상되는 가장자리: 거리 매개 변수보다 크거나 작은 가장자리 거리입니다. 대칭 차이 사용 확인란(기본적으로 꺼져 있음)을 활성화하면 영역의 크기를 조정할 수 있씁니다. 이 설정을 사용하면 가장자리: 거리 매개 변수보다 작고 큰 크기를 지정할 수 있습니다. 이 설정에서는 한 방향의 변화를 무시하면서 다른 방향을 변경할 수 있습니다. 예를 들어 거리를 작게 할 수 있지만 이렇게 하면 큰 거리의 점수가 낮게 산정됩니다.
스트래들 | 참고: 가장자리 쌍에만 제공됩니다. 이 점수 산정 방법은 두 가장자리가 영역 중심의 어느 한 쪽에 있는지 여부를 기반으로 합니다. 이러한 유형의 점수 산정 방법을 사용하면 이미지 영역의 중앙 아래에 있을 것으로 예상되는 한 쌍의 가장자리에 의해 정의된 개체를 찾을 수 있습니다. 가장자리 쌍의 가장자리가 이미지 영역의 중심을 가로지르지 않는 경우 점수는 0이고 반대 경우에는 점수가 100입니다.

## 현재 점수 산정 함수

이 부분에서는 현재 점수 산정 함수의 상태 및 구성을 보여 주습니다. 기본적으로 최초에 고대비 점수 산정 함수가 만들어집니다. 함수는 복사 단추로 복제하거나 삭제 단추로 삭제할 수 있습니다.

레이블 | 설명
확인 | 상태 표시등: 녹색 = 유효한 점수 산정 방법 빨간색 = 현재의 Caliper 가장자리 모드에 유효하지 않은 점수 산정 방법.
점수 산정 방법 | 점수 산정 함수의 유형과 점수 산정 방법의 매개 변수 편집 섹션에서 구성된 추가 매개 변수를 표시합니다.
최대 점수 | 함수 최대 점수(기본 값 100)는 점수 산정 방법의 매개 변수 편집 섹션에서 조정할 수 있습니다.

## 점수 산정 방법의 매개 변수 편집

이 섹션에는 점을 클릭하고 원하는 설정으로 이동함으로써 조정할 수 있는 대화형 차트가 제공됩니다. 사용 가능한 설정은 점수 산정 함수 유형에 따릅니다.

| 점을 클릭하면 컨트롤 핸들이 나타납니다. 점은 마우스로 이동할 수 있으며 화살표 단추로 보다 정밀하게 제어할 수 있습니다. 구성에 따라, 가능한 위치가 제한된 점도 있고 위치를 옮길 수 없는 점도 있을 수 있습니다.

점수 산정 함수를 정의하려면 입력과 출력의 낮은 값과 높은 값을 지정합니다. 점수 산정 함수에는 단측 점수 산정 함수와 양측 점수 산정 함수의 두 가지 유형이 있습니다.

###### 단측 점수 산정 함수

이 함수를 구성하려면 xC, x1, x0, y1, y0 값을 정의합니다. y0 및 y1에 대해 정의된 값은 0과 100사이여야 합니다. xC, x1, x0에 대해 지정된 값은 음수 값을 포함할 수 있습니다(xC, x1, x0 점 중 하나 이상이 0보다 작은 원시 점수를 생성할 것으로 예상되는 경우 음수 값이 지정됨). 이 범위는 선택된 점수 산정 방법 유형에 의해 결정됩니다. 정의된 점수 산정 함수는 다음과 같이 입력 점수를 출력 점수에 매핑합니다.

- x0 이상의 입력 값은 0의 출력 점수에 매핑됩니다.
- xC 이하의 입력 값은 0의 출력 점수에 매핑됩니다.
- xC와 x1 사이의 입력 값은 y1 점수에 매핑됩니다.
- x1과 x0 사이의 입력 값은 y1과 y0 사이의 점수 범위에 선형으로 매핑됩니다.

위에 예시한 점수 산정 함수는 입력 점수가 높으면 출력 점수가 높아야 하는 경우(예를 들어, 가장자리 대비가 크면 점수가 높아야 하는 대비 점수 산정 방법)에 적합합니다.

###### 양측 점수 산정 함수

가장자리 쌍을 사용하는 경우 가장자리 모델보다 큰 가장자리 후보와 가장자리 모델보다 작은 가장자리 후보의 점수를 다르게 산정하는 양측 점수 산정 함수를 정의할 수 있습니다. 위의 그림은 가장자리 모델보다 더 큰 가장자리 후보의 허용 오차가 가장자리 모델모다 작은 가장자리 후보에 비해 큰 양측 점수 산정 함수의 예입니다. 이 예에서는 가장자리 후보의 크기가 가장자리 모델과 정확히 같으면 0.0이 됩니다. 가장자리 후보가 가장자리 모델보다 작으면 입력 점수가 0 이하가 되고 가장자리 후보가 가장자리 모델보다 크면 입력 점수가 0 이상이 됩니다.

양측 점수 산정 함수를 지정하면, 가장자리 모델보다 가장자리 모델의 값만큼 작은 가장자리 후보는 -100의 입력 점수를 받고, 가장자리 모델보다 가장자리 모델의 값만큼 큰 가장자리 후보는 100의 입력 점수를 받도록 정규화됩니다.

## Caliper 출력

반환 | 쌍으로 된 가장자리를 포함하는 가장자리 데이터 구조. 입력 매개 변수가 유효하지 않은 경우 #ERR.
결과 | Caliper가 처음으로 셀에 삽입되면 스프레드시트에 결과표가 만들어집니다. 다음 Edges 비전 데이터 액세스 함수가 자동으로 스프레드시트에 삽입되어 결과표가 생성됩니다.
레이블 | 함수 | 설명
인덱스 |  | 인덱스 위치
X0 | GetX(Edges, 가장자리 인덱스, 0) | 지정된 가장자리의 첫 번째 끝점의 x 좌표.
Y0 | GetY(Edges, 가장자리 인덱스, 0) | 지정된 가장자리의 첫 번째 끝점의 y 좌표.
X1 | GetX(Edges, 가장자리 인덱스, 1) | 지정된 가장자리의 두 번째 끝점의 x 좌표.
Y1 | GetY(Edges, 가장자리 인덱스, 1) | 지정된 가장자리의 두 번째 끝점의 y 좌표.
점수 | GetScore(Edges, 가장자리 인덱스) | 지정된 모든 점수 산정 함수의 기하 평균인 가장자리 또는 가장자리 쌍의 점수.
대비 | GetContrast(Edges, 가장자리 인덱스) | 가장자리의 전경과 배경의 평균 대비(회색조 0 - 255). 검은색에서 흰색인 경우 대비가 양수이고 흰색에서 검은색인 경우 대비가 음수입니다.
위치 | GetPosition(Edges, 가장자리 인덱스) | 이미지 영역의 왼쪽을 기준으로 한 가장자리 또는 가장자리 쌍 중심의 X 위치.
참고: 단일 가장자리 가장자리 모드를 선택하면 결과표에는 각 가장자리의 인덱스, 행0, 열0, 행1, 열1, 점수, 대비, 위치가 각 가장자리에 포함됩니다. 인덱스는 0에서 시작되고 표시된 줄 수는 찾을 개수 설정과 같습니다. 가장자리 쌍 가장자리 모드를 선택하면 결과표에는 각 가장자리에 대한 인덱스, 행0, 열0, 행1, 열1이 포함되며 첫 번째 가장자리에 대한 점수, 대비, 위치, 거리가 포함됩니다. 인덱스는 0에서 시작되며 표시된 줄 수는 찾을 개수 설정의 2배입니다.