# FindPatMaxPatterns

트레이닝된 패턴을 기반으로 이미지에서 개체를 찾습니다. (찾고자 하는 개체에 대해 트레이닝된 (내부) 기하학적 설명) FindPatMaxPatterns는 Pattern 구조체에서 트레이닝된 패턴을 기반으로 이미지 내에서 패턴을 찾습니다.

## FindPatMaxPatterns 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 이미지 좌표 시스템 출력을 기준으로 영역 검색을 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).
찾기 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.
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 | 이 인수는 TrainPatMaxPattern 함수에서 반환되는 유효한 Patterns 데이터 구조를 포함하는 스프레드시트 셀을 참조해야 합니다.
찾을 개수 | 찾을 최대 패턴 일치 수를 지정합니다(1 - 1024, 기본값 = 1).
수락 | 유효한 인스턴스의 가장 낮은 점수인 수락 임계값을 지정합니다. 잠재적으로 일치하는 항목의 점수는 수락 임계값 (0 - 100, 기본값 = 50)보다 커야 합니다. 그렇지 않으면 일치 항목이 반환되지 않습니다.
대비 | 유효한 인스턴스의 가장 낮은 대비를 지정합니다. 잠재적 일치에 대한 대비는 대비 임계값(0 - 255, 기본값 = 10) 보다 커야 합니다. 그렇지 않으면 해당 인스턴스가 고려되지 않습니다. 대비가 작은 영상에는 낮은 대비 임계치 값을 사용하고, 대비가 큰 영상에는 높은 대비 임계치 값을 사용합니다.
점수 내 간섭 | 패턴 형상이 누락되거나 가려지면 응답 점수가 줄어들지 여부를 지정합니다.
0 = 꺼짐 | 간섭의 영향을 점수에 포함하지 않습니다.
1 = 켜짐(기본값) | 간섭의 영향을 포함합니다.
외부 영역 | 패턴 응답 점수를 저하시키지 않으면서 찾기 영역 외부에서 발견될 수 있는 패턴 형상의 백분율을 지정합니다(0 - 100, 기본값 = 0).
찾기 허용 오차 | 트레이닝된 패턴과 관련해 회전 또는 비례 변환된 패턴을 찾기 위한 설정을 지정합니다.
각도 시작 | 일치 항목 검색을 시작할 반시계 방향 각도를 지정합니다(-180 - 180, 기본값 = -15).
각도 종료 | 일치 항목 검색을 중지하는 반시계 방향 각도를 지정합니다(-180 - 180, 기본값 = 15).
배율 시작 | 일치 항목 검색을 시작할 배율을 지정합니다(1 - 10000, 기본값 = 100).
배율 종료 | 일치 항목 검색을 종료할 배율을 지정합니다(1 - 10000, 기본값 = 100).
종횡비 | 일치 항목 찾기를 균일한 크기로만 제한하거나 균일한 크기 외에 X 또는 Y의 종횡비 변경을 허용합니다. 참고 : 균일 배율 변경을 선택하면 종횡비 시작 및 종횡비 종료 매개 변수가 비활성화됩니다.
0 = 균일 배율 변경
1 = 균일 및 X 배율 변경
2 = 균일 및 Y 배율 변경
종횡비 시작 | 일치 항목 검색을 시작할 최소 배율 변경 값을 트레이닝된 패턴의 백분율로 지정합니다(1 - 10000, 기본값 = 100).
종횡비 종료 | 일치 항목 검색을 시작할 최대 배율 변경 값을 트레이닝된 패턴의 백분율로 지정합니다(1 - 10000, 기본값 = 100).
겹치는 부분 찾기 | 위치, 회전, 배율 측면에서 서로 겹치는 패턴을 찾기 위한 설정을 지정합니다.
XY 겹침 | 대략 동일한 X, Y 위치에 있는 복수의 겹치는 패턴 사이의 예상 위치 차이를 트레이닝된 패턴 크기의 백분율로 지정합니다(0 - 100, 기본값 = 80). 참고 : 이 값을 늘리면 동일한 패턴의 겹치는 일치 항목을 여러 개 찾을 수 있습니다.
각도 겹침 | 대략동일한 X, Y 위치에 있는 복수의 겹치는 패턴이 회전한 경우 그 패턴들 사이의 예상 각도를 지정합니다(0 - 360, 기본값 = 360). 참고 : 각도 겹침 값을 비활성화하면 각도 시작 및 각도 종료 매개 변수는 동일합니다. 이 값을 늘리면 동일한 패턴의 겹치는 일치 항목을 여러 개 찾을 수 있습니다.
배율 겹침 | 대략 동일한 X, Y 위치에 있는 복수의 겹치는 패턴 사이의 예상 균일 배율 차이를 트레이닝된 패턴 크기의 백분율로 표시합니다(1 - 10000, 기본값 = 140). 참고 : 배율 겹침 매개 변수가 비활성화되면 배율 시작 및 배율 종료 매개 변수 값은 동일합니다. 이 값을 늘리면 동일한 패턴의 겹치는 일치 항목을 여러 개 찾을 수 있습니다.
종횡비 겹침 | 대략 동일한 X, Y 위치에 있는 복수의 겹치는 패턴 사이의 예상 종횡비 차이를 트레이닝된 패턴 크기의 백분율로 표시합니다(1 - 10000, 기본값 = 140). 참고 : 종횡비 매개 변수에서 균일 배율 변경을 선택한 경우 또는 종횡비 시작과 종횡비 종료 값이 동일한 경우에는 종횡비 겹침 매개 변수가 비활성화됩니다. 이 값을 늘리면 동일한 패턴의 겹치는 일치 항목을 여러 개 찾을 수 있습니다.
타임아웃 | 실행을 중지하고 #ERR을 반환하기 전에 함수가 패턴을 검색할 시간을 밀리초 단위로 지정합니다( 0 - 30000). 값을 0으로 지정할 경우 설정이 비활성화되고 타임아웃이 적용되지 않습니다.
알고리즘 | 트레이닝된 패턴의 이미지를 처리하는 데 사용할 알고리즘을 지정합니다.
0 = PatMax | PatMax 알고리즘은 PatQuick보다 정확도가 높지만 실행 시간이 더 필요합니다.
1 = PatQuick | PatQuick 알고리즘은 PatMax보다 정확도가 낮지만 실행 시간이 적습니다.
2 = 트레이닝된 패턴(기본값) | FindPatMaxPattern 함수는 패턴 매개 변수에서 참조되는 TrainPatMaxPattern 함수의 알고리즘 매개 변수에 지정된 알고리즘(PatMax 또는 PatQuick)을 사용합니다.
표시 | 이미지에서 그래픽 오버레이를 표시하는 모드를 지정합니다.
0 = 모두 숨기기(기본값) | FindPatMaxPatterns 함수를 포함하는 셀이 스프레드시트의 활성 셀인 경우를 제외하고 모든 그래픽이 표시되지 않습니다.
1 = 결과 그래픽만 | 발견된 각 패턴에 대해 항상 십자가 표시됩니다.
2 = 입력 및 결과 그래픽 | 입력 이미지 영역과 발견된 각 패턴에 대한 십자가 항상 표시됩니다.
3 = 모두 표시: 입력, 결과, 일치 형상 | 입력 이미지 영역, 발견된 각 패턴에 대한 십자, PatMax® 일치 형상이 항상 표시됩니다. 참고 : TrainPatMaxPattern의 알고리즘 매개 변수에 대해 PatQuick을 선택하면 일치 형상이 표시되지 않습니다. 녹색 일치 형상 = 67 - 100% 일치. 노란색 일치 형상 = 20 - 66% 일치. 적색 일치 형상 = 20% 미만 일치.

## FindPatMaxPatterns 출력

반환 | 모델 및 점수별로 정렬된 패턴 응답 목록을 포함하는 Patterns 데이터 구조. 입력 매개 변수가 유효하지 않거나 일치하는 패턴을 찾을 수 없는 경우 #ERR.
결과 | FindPatMaxPatterns가 셀에 처음 삽입되면 스프레드시트에 결과표가 만들어집니다. 참고 : 함수의 속성 시트에는 더 나은 찾기 패턴을 위한 제안으로 추가 정보 문자열이 제공됩니다. 가능한 정보 문자열 목록: 대비가 낮아 [값] 결과가 폐기되었습니다. 더욱 정확한 결과에 근접하여 [값] 결과가 폐기되었습니다. 간섭이 과도해 [값] 결과가 폐기되었습니다. 트레이닝된 패턴에 현재 매개 변수 설정에 맞는 형상이 과소합니다. 정보 문자열을 스프레드시트에 삽입하려면 GetInfoString 비전 데이터 액세스 함수를 사용합니다.

## FindPatMaxPatterns Vision Data Access functions

다음 Patterns Vision Data Access functions가 자동으로 스프레드시트에 삽입되어 결과표가 생성됩니다.

레이블 | 함수 | 설명
X | GetX(패턴, 인덱스) | 패턴 위치의 x 좌표.
Y | GetY(패턴, 인덱스) | 패턴 위치의 y 좌표.
각도 | GetAngle(패턴, 인덱스) | 패턴 위치의 방향.
크기 | GetScale(패턴, 인덱스) | 발견된 패턴을 트레이닝된 모델과 비교한 크기(단위: 백분율).
점수 | GetScore(패턴, 인덱스) | 패턴 응답 점수.