# TrainPatMaxPattern

FindPatMaxPatterns 함수에서 사용할 수 있도록 이미지에서 패턴을 추출하고 트레이닝합니다.

## TrainPatMaxPattern 개요

PatMax® 패턴은 기하학적 형상의 모음으로 여기에서는 각 형상이 픽셀 값이 서로 다른 두 영역 사이의 경계 위 점이 됩니다. TrainPatMaxPattern은 패턴을 트레이닝하고 이어서 FindPatMaxPatterns를 사용하여 이미지에서 해당 패턴의 인스턴스를 하나 이상 찾습니다. PatMax는 머신 비전에서 제공되는 다른 패턴 위치 기술과 구별되는 세 가지 주요 기능을 제공합니다.

- 회전, 크기 조정 및/또는 늘어나는 개체의 위치를 빠르게 추적
- 회색조 값이 아닌 개체 모양을 기반으로 하는 위치 기술
- 매우 높은 정확도

PatMax는 효율적이고 정확하게 회전하거나 크기를 조정할 수 없는 픽셀 눈금 표현을 기반으로 하지 않는다는 점에서 다른 패턴 위치 기술과 다릅니다. 대신 PatMax는 패턴 일치를 위해 빠르고 정확하게 변환할 수 있는 형상 기반 표현을 사용합니다.

참고 : 트레이닝된 PatMax 패턴을 포함하는 셀이 강조되면 패턴의 형상이 표시됩니다. 이렇게 되면 사용자는, 패턴을 다시 트레이닝하는 TrainPatMaxPattern의 속성 시트를 사용하지 않고 트레이닝된 패턴을 볼 수 있습니다.

## TrainPatMaxPattern 입력

매개 변수 | 설명
이미지 | This parameter must reference a spreadsheet cell that contains an 이미지 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 이미지 Vision Data Access functions or 좌표 변환 함수.
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 (기본값 = 0) | 이미지 좌표계에서의 X 오프셋.
Y (기본값 = 0) | 이미지 좌표계에서의 Y 오프셋.
세타 (기본값 = 0) | 이미지 좌표계 내에서 이미지 X축으로부터의 회전(+/-360도 시계 방향).
패턴 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 축을 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.
외부 영역 | 이 매개 변수는 Annulus, Circle, Region, EditAnnulus, EditCircle, EditCompositeRegion, EditPolygon, EditRegion에 대한 셀 참조를 사용합니다. 이 매개 변수를 사용하면 함수는 영역 및 Fixture 설정을 무시하고 참조된 영역에서 지정한 이미지 영역을 검사합니다. EditCompositeRegion 컨트롤을 참조하는 경우, 검사 영역에는 다수 도형이 혼합될 수 있습니다. 복합 영역의 각 도형은 검사 영역에 추가되거나 검사 영역에서 뺄(마스킹) 수 있습니다. 참고 : 이 매개 변수가 외부 영역에 대한 참조로 설정된 경우 함수의 내부 영역을 사용하려면 셀 참조 대신 0 값을 입력하여 수동으로 이 매개 변수를 0으로 설정해야 합니다. 그렇지 않으면 함수가 외부 영역을 계속 참조합니다.
패턴 원점 | 트레이닝 영역의 중심에서부터의 오프셋으로 트레이닝 패턴 원점의 X 및 Y를 표시합니다.
오프셋 X | 트레이닝된 패턴의 중심에서 x 오프셋을 지정합니다.
오프셋 Y | 트레이닝된 패턴의 중심으로부터의 y 오프셋을 지정합니다.
패턴 설정 알고리즘 | 패턴을 트레이닝하기 위한 설정을 지정합니다.
알고리즘 | 패턴을 트레이닝하는 데 사용할 알고리즘을 지정합니다.
0 = PatMax(기본값) | PatMax 알고리즘은 PatQuick보다 정확도가 높지만 실행 시간이 더 필요합니다.
1 = PatQuick | PatQuick 알고리즘은 PatMax보다 정확도가 낮지만 실행 시간이 적습니다.
신축성 | 둘레 편차 양을 지정합니다(0 - 10, 0 = 기본값). 0 = 허용 오차 없음 1 이상 = 가변 경계
극성 무시 | 트레이닝된 패턴과 관련하여 색상 반전된 일치 형상이 포함된 일치 항목을 찾을 수 있는지 여부를 지정합니다.
0 = 꺼짐(기본값) | 색상이 반전된 형상은 일치하지 않습니다.
1 = 켜짐 | 색상 반전 일치 기능을 허용합니다.
민감도 | 0 = 구현되지 않음
거친 세분성 | 거친 세분성을 픽셀 값으로 지정합니다. 거친 세분성은 런타임 이미지에서 대략적인 패턴 일치를 신속하게 찾기 위해 큰 형상을 찾는 데 사용됩니다(0 - 10, 0 = 기본값). 참고 : 1.0 미만의 값을 지정하면 거친 세분성 및 미세 세분성 매개 변수 값이 자동으로 계산됩니다.
미세 세분성 | 미세 세분성을 픽셀 값으로 지정합니다. 미세 세분성은 패턴 위치를 정확하게 결정하기 위해 작은 형상을 찾는 데 사용됩니다(0 - 10, 0 = 기본값). 참고 : 1.0 미만의 값을 지정하면 거친 세분성 및 미세 세분성 매개 변수 값이 자동으로 계산됩니다. 미세 세분성 값은 거친 세분성 값보다 클 수 없습니다.
이벤트 트레이닝 | 모델 트레이닝 이벤트 트리거를 포함하는 셀에 대한 셀 참조를 지정합니다. 참고 : 속성 시트가 열려 있거나 버튼 또는 조건부로 활성화 셀 등의 이벤트 트리거가 0이 아닌 경우에 트레이닝이 발생합니다.
트레이닝 이미지 재사용 | 패턴을 트레이닝하는 데 사용되는 이미지를 저장하고 패턴 설정 매개 변수를 수정할 때 사용할지 여부를 지정합니다.
0 = 꺼짐(기본값) | 패턴을 트레이닝/재 트레이닝하는 데 현재 이미지(예: 이미지매개 변수)가 사용됩니다.
1 = 켜짐 | 하나 이상의 패턴 설정 매개 변수가 수정되는 경우 처음에 패턴을 트레이닝하는 데 사용된 이미지가 패턴을 다시 트레이닝하는 데 사용됩니다. 처음 활성화하면 이미지 매개 변수로 지정된 이미지가 패턴을 트레이닝하는 데 사용되며 이미지의 복사본이 작업에 저장됩니다. 이후에 패턴 설정 매개 변수를 변경하면 저장된 이미지가 사용됩니다. 참고 : 이 매개 변수가 활성화된 경우 Fixture 입력이 수정되면 패턴 영역(또는 외부 영역)이 이동하거나 수정되며, 함수는 입력 이미지의 트레이닝 영역을 조정하고, 새 이미지를 저장하고, 패턴을 다시 트레이닝합니다. 트레이닝 이미지 재사용 매개 변수가 켜져(활성화) 있지만 패턴이 아직 트레이닝되지 않은 경우, 이 함수는 매개 변수를 끄고(비활성화) 새 패턴을 트레이닝할 때까지 #ERR을 반환합니다.
타임아웃 | 함수가 실행을 중지하고 #ERR을 반환하기 전에 유효한 패턴을 찾는 시간을 밀리초 단위로 지정합니다( 0 - 30000). 값을 0으로 지정할 경우 설정이 비활성화되고 타임아웃이 적용되지 않습니다.
표시 | 이미지에서 TrainPatMaxPattern 그래픽를 표시하는 모드를 지정합니다.
0 = 모두 숨기기 | TrainPatMaxPattern 함수를 포함하는 셀이 스프레드시트에 강조 표시된 경우가 아니면 모든 그래픽이 표시되지 않습니다.
1 = 결과 그래픽만 | 패턴의 트레이닝된 형상이 항상 표시됩니다.
2 = 입력 및 결과 그래픽 | 입력 이미지 영역, 패턴 원점, 트레이닝된 형상이 항상 표시됩니다. 참고 : 트레이닝된 형상의 색상(녹색, 노란색, 적색)은 일치 후보 형상의 품질을 나타냅니다. 녹색은 고품질을 나타냅니다. 빨간색은 낮은 품질을 나타냅니다. 트레이닝된 모든 형상이 녹색이 되거나 트레이닝에 더 나은 이미지를 선택할 때까지 세분성 매개 변수를 조정해야 합니다. 형상(가장자리)이 뚜렷하고 이미지 대비가 양호해야 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.
3 = 모두 보기: 입력, 결과, 트레이닝 이미지 | 입력 이미지 영역, 패턴 원점, 트레이닝된 형상, 트레이닝 이미지가 항상 표시됩니다.

## TrainPatMaxPattern 출력

반환 | 트레이닝된 패턴들을 포함하는 Patterns 데이터 구조. 입력 매개 변수 중 하나라도 유효하지 않은 경우 #ERR.
결과 | TrainPatMaxPattern이 처음으로 셀에 삽입되면 오른쪽에 있는 인접한 셀에 트레이닝됨 상태가 자동으로 표시됩니다. 패턴을 트레이닝할 수 없으면 #ERR이 삽입됩니다. 하나의 Patterns Vision Data Access functions가 스프레드시트에 자동으로 삽입됩니다.
트레이닝 | GetTrained(패턴) | 패턴을 성공적으로 트레이닝한 경우 1을 반환하고 패턴을 트레이닝할 수 없는 경우 0을 반환합니다.
참고 : 함수의 속성 시트에는 패턴 트레이닝을 개선하기 위한 추가 정보 문자열이 제공됩니다. 가능한 정보 문자열은 다음과 같습니다. 패턴에는 일치 기능이 거의 없습니다. 기능 세분성을 자동으로 설정할 수 없습니다. 수동으로 세분성을 설정하십시오. 트레이닝 이미지가 흐리게 보이므로 패턴이 예상보다 정확하지 않을 수 있습니다. 굵은 기능의 방향이 동일하므로 패턴 결과가 불안정할 수 있습니다. 다양한 고급 기능 때문에 실행 시간이 증가할 수 있습니다. 세분성을 수동으로 설정하십시오. 각도 또는 배율 신뢰성을 측정하기 위한 정보가 패턴에 충분하게 포함되어 있지 않을 수 있습니다. 정보 문자열을 스프레드시트에 삽입하려면 GetInfoString 비전 데이터 액세스 함수를 사용합니다.