# FindBlobs

FindBlobs는 이상적인 값의 가중치 집합에 의해 Blobs 구조체에서 미확인 개체를 필터링하고 점수를 산정하는 데 사용됩니다.

## FindBlobs 개요

FindBlobs 매개 변수 설정을 사용하여 Blobs 데이터 구조에서 참조된 미확인 개체가 '이상적인' 미확인 개체와 얼마나 밀접하게 일치하는지 측정하기 위해 점수를 계산하는 수식이 만들어집니다. 이어서 FindBlobs는 매개 변수 설정에 따라 지정된 요구 사항과 일치하는 미확인 개체만 반환합니다.

참조된 Blobs 데이터 구조의 각 미확인 개체는 2단계 분석 프로세스를 거칩니다. 먼저 각 개별 FindBlobs 매개 변수 설정을 통해 특정 매개 변수 값을 평가하는 수식을 생성합니다. 예를 들어 각도 점수는 범위 와 각도 매개 변수의 각도 값 차이를 범위로 나누어 계산하고 참조된 미확인 개체 각도 값에 가중치 값을 곱하여 계산합니다. 개별 점수를 계산한 후 개별 매개 변수 점수를 모두 더하고 개별 가중치 매개 변수 값의 합으로 나눕니다. 다음으로 이 점수를 수학 임계값과 비교하여 해당 미확인 개체가 지정된 요구 사항을 충족하는지 여부를 결정합니다.

FindBlobs가 추출된 미확인 개체를 필터링하고 정렬하면 새 Blobs 데이터 구조와 그에 따르는 결과표가 스프레드시트에 자동으로 삽입됩니다. 결과표는 발견된 Blob이 구성된 요구 사항과 얼마나 일치하는지에 따라 내림차순으로 정렬됩니다.

FindBlobs는 결함 감지를 위해 형상을 분류하는 데 매우 유용할 수 있습니다. 예를 들어 표면에서 스크래치를 감지하는 작업인 경우 FindBlobs는 신장 값이 큰 미확인 개체만 반환하도록 구성할 수 있습니다. 들쭉날쭉한 가장자리 결함을 감지하는 것이 목표인 경우 둘레 또는 확산 값이 큰 미확인 개체만 반환하도록 FindBlobs를 구성할 수도 있습니다.

## FindBlobs 입력

매개 변수 | 설명
미확인 개체 | 이 매개 변수는 필터링하고 정렬할 Blobs 데이터 구조에 셀 참조를 사용합니다.
찾을 개수 | 이 매개 변수는 반환할 미확인 개체의 최대 수(1 - 4096, 기본값 = 3)를 지정합니다. 이미지에 점수가 수락 임계값설정보다 큰 미확인 개체가 이보다 많으면 점수가 가장 큰 미확인 개체가 선택됩니다. 참고 : 찾을 개수 매개 변수값이 0보다 큰 경우 FindBlobs는 Blobs 데이터 구조의 처음 10개의 미확인 개체에 해당하는 최대 10개의 항목이 포함된 결과표를 자동으로 삽입합니다. 더 많은 항목을 표시하려면 표의 마지막 행을 복사하고 표의 끝에 붙여넣기하여 확장할 수 있습니다. 적절한 미확인 개체가 인덱싱될 수 있도록 새로 붙여넣은 행의 인덱스 수를 증가해야 합니다.
수락 임계값 | 수락 가능한 최소 일치 점수(0 - 100, 기본값 = 10)를 지정합니다. FindBlobs는 일치 점수가 수락 임계값보다 큰 미확인 개체만 반환합니다. 일치 점수는 다음 공식으로 계산됩니다. (각도 점수 + 면적 점수 + 신장 점수 + 구멍 점수 + 둘레 점수 + 확산 점수) x (100/매개 변수의 가중치의 합)
각도 | 이 매개 변수는 발견된 미확인 개체의 이상적인 각도 점수(시계 반대 방향 각도, +/-)를 식별하는 점수 산정 공식을 구성하는 데 사용됩니다. 각도 점수 산정 공식 FindBlobs 각도 점수는 다음 수식을 사용하여 계산됩니다. 각도 점수 = [(범위 + 각도) - 미확인개체각도값]/범위 x 가중치값 미확인개체각도값 = 참조된 미확인 개체의 출력 각도 값 가중치값 = 가중치/(모든가중치 값의 합) x 100
각도 | 이상적인 미확인 개체의 각도 (-360 - 360, 기본값 = 0).
범위 | 미확인 개체 각도 허용 오차, 유사성 점수 (0 - 360, 기본값 = 0).
가중치 | 미확인 개체 각도의 상대적 중요성, 유사성 점수(0 - 100, 기본값 = 0).
면적 | 이 매개 변수는 발견된 미확인 개체의 이상적인 면적 점수를 식별하는 점수 산정 공식을 구성하는 데 사용됩니다. 면적 점수 산정 공식 FindBlobs 면적 점수는 미확인개체면적값 및 면적 값에 따라 다음 수식을 사용하여 계산됩니다. 미확인개체면적값이 면적 값보다 큰 경우: 면적 점수 = [(범위 + 면적) - 미확인개체면적값]/범위 x 가중치값 미확인개체면적값이 면적 값보다 작은 경우: 면적 점수 = [미확인개체면적값 - (면적 - 범위)]/범위 x 가중치값 미확인개체면적값 = 참조된 미확인 개체의 출력 면적 값 가중치값 = 가중치/(모든 가중치 값의 합) x 100
면적 | 이상적인 미확인 개체의 크기(단위: 픽셀, 0 - 900000, 기본값 = 1000).
범위 | 미확인 개체 면적 허용 오차, 유사성 점수 (0 - 900000, 기본값 = 20000).
가중치 | 미확인 개체 면적의 상대적 중요성, 유사성 점수(0 - 100, 기본값 = 50).
신장 | 이 매개 변수는 발견된 미확인 개체의 이상적인 신장 점수를 식별하는 점수 산정 공식을 구성하는 데 사용됩니다. 신장 점수 산정 공식 FindBlobs 신장 점수는 다음 수식을 사용하여 계산됩니다. 신장 점수 = [(범위 + 신장) - 미확인개체신장값]/범위 x 가중치값 미확인개체신장값 = 참조된 미확인 개체의 출력 신장 값 가중치값 = 가중치/(모든 가중치 값의 합) x 100
신장 | 이상적인 미확인 개체의 신장(0 - 900000, 기본값 = 1).
범위 | 미확인 개체의 연신 허용 오차, 유사성 점수 (0 - 900000, 기본값 = 2).
가중치 | 미확인 개체 신장의 상대적 중요성, 유사성 점수(0 - 100, 기본값 = 50).
구멍 | 이 매개 변수는 발견된 미확인 개체의 이상적인 구멍 점수를 식별하는 점수 산정 공식을 구성하는 데 사용됩니다. 구멍 점수 산정 공식 FindBlobs 구멍 점수는 다음 수식을 사용하여 계산됩니다. 구멍 점수 = [(범위 + 번호) - 미확인개체구멍값]/범위 x 가중치값 미확인개체구멍값 = 참조된 미확인 개체의 출력 구멍 값 가중치값 = 가중치/(모든 가중치 값의 합) x 100
개수 | 이상적인 미확인 개체의 구멍 수(0 - 10000, 기본값 = 0).
범위 | 미확인 개체 구멍 개수의 허용 오차, 유사성 점수(0 - 10000, 기본값 = 2).
가중치 | 미확인 개체 구멍 수의 상대적 중요성, 유사성 점수(0 - 100, 기본값 = 0).
둘레 | 이 매개 변수는 발견된 미확인 개체의 이상적인 둘레 점수를 식별하는 점수 산정 공식을 구성하는 데 사용됩니다. 둘레 점수 산정 공식 FindBlobs 둘레 점수는 다음 수식을 사용하여 계산됩니다. 둘레 점수 = [(범위 + 둘레) - 미확인개체둘레값]/범위 x 가중치값 미확인개체둘레 발 = 참조된 미확인 개체의 출력 둘레 값 가중치값 = 가중치/(모든 가중치 값의 합) x 100
둘레 | 이상적인 미확인 개체의 둘레(0 - 100000, 기본값 = 1000).
범위 | 미확인 개체 둘레의 허용 오차, 유사성 점수 (0 - 100000, 기본값 = 10000).
가중치 | 미확인 개체 둘레의 상대적 중요성, 유사성 점수(0 - 100, 기본값 = 50).
확산 | 이 매개 변수는 발견된 미확인 개체의 이상적인 확산 점수를 식별하는 점수 산정 공식을 구성하는 데 사용됩니다. 확산 점수 산정 공식 FindBlobs 확산 점수는 다음 공식을 사용하여 계산됩니다. 확산 점수 = [(범위 + 확산) - 미확인개체확산l]값/범위 x 가중치값 미확인개체확산값 = 참조된 미확인 개체의 출력 확산 값 가중치값 = 가중치/(모든 가중치 값의 합) x 100
확산 | 이상적인 미확인 개체의 확산(0 - 900000, 기본값 = 1).
범위 | 미확인 개체 확산의 허용 오차, 유사성 점수(0 - 900000, 기본값 = 2).
가중치 | 미확인 개체 확산의 상대적 중요성, 유사성 점수(0 - 100까지, 기본값 = 50).
표시 | 이미지에서 FindBlobs 그래픽 오버레이를 표시하는 모드를 지정합니다.
0 = 모두 숨기기(기본값) | FindBlobs 함수를 포함하는 셀이 스프레드시트에 강조 표시되는 경우를 제외하고 점이 표시되지 않습니다.
1 = 결과 그래픽만 | 미확인 개체 윤곽선이 항상 표시됩니다.

## FindBlobs 출력

반환 | 일치하는 미확인 개체가 점수에 따라 정렬된 Blobs 데이터 구조. 입력 매개 변수가 하나라도 유효하지 않은 경우 #ERR.
결과 | FindBlobs가 처음으로 셀에 삽입되면 다음 미확인 개체 Vision Data Access functions를 사용하여 스프레드시트에 결과표가 만들어집니다. 참고 : 찾을 개수 매개 변수값이 0보다 큰 경우 FindBlobs는 Blobs 데이터 구조의 처음 10개의 미확인 개체에 해당하는 최대 10개의 항목이 포함된 결과표를 자동으로 삽입합니다. 더 많은 항목을 표시하려면 표의 마지막 행을 복사하고 표의 끝에 붙여넣기하여 확장할 수 있습니다. 적절한 미확인 개체가 인덱싱될 수 있도록 새로 붙여넣은 행의 인덱스 수를 증가해야 합니다. 미확인 개체 Vision Data Access functions를 사용하여 추가 데이터 요소에 액세스할 수 있습니다.
스프레드시트 레이블 | 함수 | 설명
--- | --- | ---
인덱스 |  | 인덱싱된 미확인 개체의 위치.
X | GetX(Blobs, 미확인 개체 인덱스) | 참조된 미확인 개체 무게 중심의 x 좌표를 반환합니다.
Y | GetY(Blobs, 미확인 개체 인덱스) | 참조된 미확인 개체 무게 중심의 y 좌표를 반환합니다.
각도 | GetAngle(Blobs, 미확인 개체 인덱스) | 참조된 미확인 개체 무게 중심의 ROI의 중심을 기준으로 한 각도를 반환합니다.
색상 | GetColor(Blobs, 미확인 개체 인덱스) | 참조된 미확인 개체의 색상 값(0 = 검정, 1 =흰색)을 반환합니다.
점수 | GetScore(Blobs, 미확인 개체 인덱스) | 미확인 개체가 FindBlobs 함수의 기준과 얼마나 일치하는지 측정합니다.
면적 | GetArea(Blobs, 미확인 개체 인덱스) | 참조된 미확인 개체의 면적(픽셀 단위로 측정)을 반환합니다. 참고 : 미확인 개체에 구멍이 있는 경우 구멍 메우기 확인란이 활성화되어 있는지 여부에 따라 면적 값이 달라집니다.
신장 | GetElongation(Blobs, 미확인 개체 인덱스) | 참조된 미확인 개체의 픽셀이 미확인 개체의 무게 중심에서 어떻게 확장되는지 나타내는 값을 반환합니다. 예를 들어 원은 신장이 0이며 못은 신장 값이 높습니다.
구멍 | GetHoles(Blobs, 미확인 개체 인덱스) | 참조된 미확인 개체에 포함된 구멍 수를 반환합니다.
둘레 | GetPerimeter(Blobs, 미확인 개체 인덱스) | 참조된 미확인 개체를 에워싼 경계의 길이를 반환합니다. 둘레는 미확인 개체 경계를 구성하는 픽셀의 외부 가장자리를 센 값입니다.
확산 | GetSpread(Blobs, 미확인 개체 인덱스) | 참조된 미확인 개체의 픽셀이 미확인 개체의 무게 중심에서 어떻게 분포하는지를 나타내는 값을 반환합니다. 예를 들어 원형 모양의 개체는 타원형 개체보다 확산 작습니다.