# TrainPatMaxRedLine

FindPatMaxRedLine 関数で使用するために、画像からパターンを抽出して学習します。

注 : パターンのサイズは学習パターンのサイズによって大きく異なりますが、デフォルトのパターン領域 (320 × 440) を使用した場合、学習パターンの 1 MB を消費します。

## TrainPatMaxRedLine の入力

パラメータ | 説明
画像 | This parameter must reference a spreadsheet cell that contains an 画像 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 画像Vision Data Access functions or 座標補正関数.
フィクスチャ | Fixture入力、またはビジョンツール関数の画像座標系の出力に関連する対象領域 (ROI) を定義します。フィクスチャに関連する ROI を設定すると、フィクスチャが回転または移動した場合に、フィクスチャに対応して ROI を確実に回転または移動できます。 デフォルト設定は画像の左上隅で、(0, 0, 0) になります。
X (デフォルト = 0) | 画像座標での X オフセット。
Y (デフォルト = 0) | 画像座標での Y オフセット。
角度 (デフォルト = 0) | 画像座標系での画像の X 軸からの回転 (時計回り +/-360 度)。
パターン領域 | これは対象領域 (ROI) とも呼ばれ、解析の対象となる画像の領域を表します。[領域] パラメータをダブルクリックすると、変換と回転が可能な対話型グラフィックスモードを作成できます。このパラメータを選択して、プロパティシートの [ジョブの編集] ツールバーにある [領域の最大化] ボタンを押すと、画像全体が対象になるように領域が自動的に拡張されます。
X | フィクスチャ座標での原点の X オフセット
Y | フィクスチャ座標での原点の Y オフセット
幅 (デフォルト = 440) | 領域の X 軸に沿った寸法。
高さ (デフォルト = 320) | 領域の Y 軸に沿った寸法。
角度 (デフォルト = 0) | フィクスチャ座標での角度
カーブ (デフォルト = 0) | 領域の X 軸と反対側の境界線との間の角度変位
注 : [フィクスチャ] および [領域] パラメータは、画像の範囲内で定義されている必要があります。画像の範囲内で定義されていない場合、この関数は #ERR を返します。
外部定義領域 | このパラメータでは、Annulus、Circle、Region、EditAnnulus、EditCircle、EditCompositeRegion、EditPolygon、またはEditRegion の各関数を含むスプレッドシートセルのセル参照を使用します。このパラメータを使用すると、関数は [領域] と [フィクスチャ] の設定を無視し、参照先領域に指定された画像領域を検査します。EditCompositeRegion 関数コントロールを参照している場合は、検査領域がさまざまな形状の混合となることがあります。合成領域内の各形状は、検査領域に対して加算または減算 (マスキング) されるように割り当てることができます。 注 : このパラメータが外部定義領域の参照として設定されている場合に、この関数の内部領域を使用するには、セル参照に値 0 を入力し、このパラメータを手動で 0 に設定する必要があります。それ以外の場合、この関数は引き続き外部定義領域を参照します。
パターン原点 | 学習パターンの原点の X および Y を、学習領域の中心からのオフセットとして指定します。
オフセット X (デフォルト = 0) | 学習パターンの中心からの X オフセットを指定します。
オフセット Y (デフォルト = 0) | 学習パターンの中心からの Y オフセットを指定します。
粗粒度自動選択 | 有効にすると、粗粒度サーチフェーズで使用されるパターンの粒度サイズが自動的に選択されます。粗粒度は、大きな特徴を検出して、画像内の大まかなパターン一致を実行時に迅速に検出するために使用されます。
0 = OFF | 粗粒度が使用されます
1 = ON (デフォルト) | パターンの粒度は自動的に選択されます。
微粒度自動選択 | 有効にすると、微粒度サーチフェーズで使用されるパターンの粒度が自動的に選択されます。 微粒度は、小さな特徴を検出して、パターン位置を正確に判定するために使用されます。
0 = OFF | 微粒度が使用されます。
1 = ON (デフォルト) | パターンの粒度は自動的に選択されます。
粗粒度 | 粗粒度をピクセル単位で指定します。粗粒度は、大きな特徴を検出して、画像内の大まかなパターン一致を実行時に迅速に検出するために使用されます (1 ～ 30、デフォルト = 4)。 注 : デフォルトでは、[粗粒度自動選択] パラメータが有効になっています。このパラメータを有効にするには、[粗粒度自動選択] を無効にします。
微粒度 | 微粒度をピクセル単位で指定します。微粒度は、小さな特徴を検出して、パターン位置を正確に判定するために使用されます (1～10、デフォルト = 1)。 注 : デフォルトでは、[微粒度自動選択] パラメータが有効になっています。このパラメータを有効にするには、[微粒度自動選択] を無効にします。 微粒度の値を粗粒度の値よりも大きくすることはできません。
特徴しきい値 | 学習した特徴の最小コントラストを指定します。値を小さくするとコントラストの低い特徴が追加で学習され、値を大きくするとコントラストが無視されます(1 ～ 100、デフォルト = 20)。
イベントの学習 | モデル学習イベントトリガを含むセルにセル参照を指定します。 注 : 学習は、プロパティシートが開いているとき、またはボタンやその他の条件付き有効セルなどのイベントトリガがゼロ以外のときに発生します。
学習画像の再使用 | パターンを学習するために使用した画像を保存し、[パターン設定] パラメータ (パターン原点、粗粒度自動選択、微粒度自動選択、粗粒度、微粒度、ノイズしきい値) が変更されたときに使用するかどうかを指定します。
0 = OFF (デフォルト) | 現在の画像 ([画像] パラメータに指定された画像) がパターンの学習/再学習に使用されます。
1 = ON | 最初にパターンの学習に使用された画像を使用して、[パターン原点]、[粗粒度自動選択]、[微粒度自動選択]、[粗粒度]、[微粒度]、および/または [ノイズしきい値] パラメータが変更された場合に、パターンを再学習します。ON にすると、[画像] パラメータによって識別された画像がパターン学習に使用され、その画像のコピーがジョブに保存されます。それより後の [パターンの原点]、[粗い自動選択]、[細かい自動選択]、[粗粒度]、[細粒度]、または [ノイズしきい値] パラメータへの変更は、格納された画像を使用して実行されます。 注 : このパラメータが有効なときに、[フィクスチャ] 入力パラメータが変更され、[パターン領域] (または、[外部定義領域]) が移動または変更されると、関数は入力画像内の学習領域を調整し、新しい画像を保存して、パターンを再学習します。 [学習画像の再使用] パラメータが ON (有効) に変わったが、パターンがまだ学習されていない場合、パラメータが OFF (無効) になり新しいパターンが学習されるまで、関数は #ERR を返します。
タイムアウト | 関数が有効なパターンをサーチする時間をミリ秒単位で指定します (0～30000、デフォルト = 0)。この時間が経過すると、処理は中止され、#ERR が返されます。0 に設定すると、設定は無効になり、タイムアウトは適用されません。
表示 | 画像上の TrainPatMaxRedLineグラフィックスの表示モードを指定します。
0 = 非表示 (デフォルト) | TrainPatMaxRedLineを含んでいるセルがスプレッドシート内でハイライトされている場合を除き、すべてのグラフィックスが表示されません。
1 = 結果のグラフィックスのみ | 学習されたパターンの特徴が常に表示されます。
2 = 入力と結果のグラフィックス | 入力画像領域、パターンの原点、および学習された特徴が常に表示されます。
3 = 全て表示: 入力、結果および学習画像 | 入力画像領域、パターンの原点、学習された特徴、および学習画像が常に表示されます。

## TrainPatMaxRedLine の出力

戻り値 | 学習されたパターンを含んでいる Patterns データ構造体。入力パラメータが無効であれば #ERR を返します。
結果 | TrainPatMaxRedLine 関数が初めてセルに挿入されると、学習状態が右隣のセルに自動的に表示されます。パターンを学習できない場合は #ERR が挿入されます。 1 つの パターンVision Data Access functionsがスプレッドシートに自動挿入されます。
ラベル | 関数 | 説明
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学習済み | GetTrained(パターン) | パターンを学習できた場合には 1、学習できなかった場合には 0 を返します。