TrainPatMaxPattern

Extrahiert und trainiert ein Muster aus einem Bild zur Verwendung mit der FindPatMaxPatterns-Funktion.

TrainPatMaxPattern – Übersicht

Ein PatMax®-Muster ist eine Sammlung von geometrischen Merkmalen, wo jedes Merkmal ein Punkt auf dem Rand zwischen zwei Bereichen mit ungleichen Pixelwerten ist. TrainPatMaxPattern trainiert ein Muster und „FindPatMaxPatterns“ wird dann dazu verwendet, eine oder mehrere Instanzen des Musters in einem Bild zu finden. Die PatMax-Technologie bietet drei Schlüsselmerkmale, die sie von anderen Technologien der Musterlokalisierung in der Bildverarbeitung unterscheiden:

Lokalisieren mit hoher Geschwindigkeit von Objekten, die gedreht, skaliert und/oder gestreckt erscheinen
Lokalisierungstechnologie basierend auf der Form des Objekts und nicht auf Graustufenwerten.
Sehr hohe Genauigkeit

PatMax unterscheidet sich von anderen Technologien der Musterlokalisierung, indem sie nicht auf Pixelraster-Darstellungen basiert, da diese nicht effizient und genau gedreht oder skaliert werden können. Stattdessen verwendet PatMax eine Darstellung, die auf Merkmalen basiert, und die schnell und akkurat für Musterlokalisierung transformiert werden kann.

Hinweis: Wenn eine Zelle mit einem trainierten PatMax-Muster hervorgehoben wird, werden die Merkmale des Musters angezeigt. Die Benutzer können so das trainierte Muster sehen, ohne das Eigenschaftsblatt von TrainPatMaxPattern einzusehen, das das Muster neu trainieren würde.

TrainPatMaxPattern – Eingaben

Parameter

Beschreibung

Bild

This parameter must reference a spreadsheet cell that contains an Bild 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 Image Vision Data Access functions or Koordinatenumrechnungsfunktionen.

Vorrichtung

Definiert den Inspektionsbereich (ROI) relativ zu einer Vorrichtung als Eingabe oder die Ausgabe des Bildkoordinatensystems einer Vision Tools-Funktion. Wenn man den Inspektionsbereich (ROI) relativ zu einer Vorrichtung bestimmt, stellt man sicher, dass beim Drehen oder Umsetzen der Vorrichtung auch der Inspektionsbereich (ROI) im Verhältnis zur Vorrichtung gedreht oder umgesetzt wird.

Die Standardeinstellung ist (0,0,0), die oberste linke Ecke des Bilds.

X (Standard = 0)	Der x-Offset in Bildkoordinaten.
Y (Standard = 0)	Der y-Offset in Bildkoordinaten.
Winkel (Standard = 0)	Die Drehung von der x-Bildachse im Bildkoordinatensystem. (+/-360 Grad im Uhrzeigersinn)

Externe Region

Auch als Inspektionsbereich (ROI) bezeichnet; gibt den Bereich des Bilds an, der einer Analyse unterzogen wird. Doppelklicken Sie auf den Parameter „Bereich“, um einen Interaktiver Grafikmodus zu erstellen, den Sie transformieren und drehen können. Wählen Sie diesen Parameter aus und klicken Sie in der Symbolleiste „Job bearbeiten“ des Eigenschaftsblatts auf die Schaltfläche „Bereich maximieren“, um den Bereich automatisch so zu dehnen, dass er das gesamte Bild einnimmt.

X	Der x-Offset vom Ursprung in Vorrichtungskoordinaten.
Y	Der y-Offset vom Ursprung im Vorrichtungskoordinatensystem.
Breite	Die Abmessung entlang der x-Achse des Bereichs.
Höhe	Die Abmessung entlang der y-Achse des Bereichs.
Winkel	Die Ausrichtung im Vorrichtungskoordinatensystem.
Krümmung	Die Winkelabweichung zwischen der x-Achse des Bereichs und der gegenüberliegenden Grenzlinie des Bereichs.

Hinweis: Die Parameter Vorrichtung und Bereich müssen innerhalb der Bildgrenzen festgelegt werden. Andernfalls gibt die Funktion #ERR zurück.

Externer Bereich

Dieser Parameter verwendet Zellreferenzen auf die Funktionen Annulus, Kreis, Bereich, EditAnnulus, EditCircle, EditCompositeRegion, EditPolygon und EditRegion. Wenn dieser Parameter verwendet wird, ignoriert die Funktion die Einstellungen für Bereich und Vorrichtung und inspiziert den im referenzierten Bereich angegebenen Bildbereich. Wird ein EditCompositeRegion-Steuerelement referenziert, kann der Inspektionsbereich verschiedene Formen beinhalten. Jede Form des zusammengesetzten Bereichs kann dem Inspektionsbereich hinzugefügt oder von ihm entfernt werden (Masking).

Hinweis: Wenn dieser Parameter als Referenz auf einen äußeren Bereich eingestellt wurde, um den internen Bereich einer Funktion zu verwenden, muss dieser Parameter manuell auf Null gestellt werden, indem man den Wert 0 anstelle der Zellreferenz einträgt. Andernfalls wird die Funktion weiterhin den externen Bereich referenzieren.

Musterausgangspunkt

Gibt den x- und den y-Wert des Ausgangspunkts des Trainingsmusters als Offset von der Mitte des Trainingsbereichs an.

Offset x	Legt den x-Offset vom Mittelpunkt des trainierten Musters fest.
Offset y	Legt den y-Offset vom Mittelpunkt des trainierten Musters fest.

Mustereinstellungen

Legt die Einstellungen für das Trainieren des Musters fest.

Algorithmus

Legt den für das Trainieren des Musters zu verwendenden Algorithmus fest.

0 = PatMax (Standard)	Der PatMax-Algorithmus bietet höhere Genauigkeit als PatQuick, benötigt aber mehr Zeit für die Ausführung.
1 = PatQuick	Der PatQuick-Algorithmus bietet geringere Genauigkeit als PatMax, benötigt aber weniger Zeit für die Ausführung.

Elastizität

Gibt die Größe der Abweichung vom Umfang an (0 bis 10; 0 = Standard).

0 = Keine Toleranz

1 oder höher = flexibler Rand

Polarität ignorieren

Gibt an, ob hinsichtlich des trainierten Musters Übereinstimmungen mit umgekehrten Farben gefunden werden.

0 = AUS (Standard)	Nicht nach farbinvertierten Merkmalen suchen.
1 = EIN	Farbinvertierte Übereinstimmungsmerkmale zulassen.

Empfindlichkeit

0 = Nicht implementiert

Grobe Granularität

Gibt die grobe Granularität in Pixel an. Grobe Granularität wird zum Auffinden großer Merkmale verwendet, um ungefähre Musterübereinstimmung in einem Laufzeitbild schnell zu finden (0 bis 10; 0 = Standard).

Hinweis: Wenn ein Wert kleiner als 1.0 angegeben wird, werden sowohl der Parameter Grobe Granularität als auch der Parameter Feine Granularität automatisch berechnet.

Feine Granularität

Gibt die Feinkörnigkeit in Pixel an. Feine Granularität wird zum Auffinden kleiner Merkmale verwendet, um die Position des Musters präzise bestimmen zu können (0 bis 10; 0 = Standard).

Hinweis:

Wenn ein Wert kleiner als 1.0 angegeben wird, werden sowohl der Parameter Grobe Granularität als auch der Parameter Feine Granularität automatisch berechnet.
Der Wert für „Feine Granularität“ kann nicht höher als der Wert für „Grobe Granularität“ eingestellt werden.

Ereignis trainieren

Gibt Zellreferenzen für eine Zelle an, die einen Trigger für ein Modelltrainingsereignis enthält.

Hinweis: Das Training erfolgt, wenn das Eigenschaftsblatt geöffnet wird oder wenn ein Ereignis-Trigger, wie z. B. eine Schaltfläche oder eine andere bedingungsabhängig aktivierte Zelle nicht Null ist.

Trainingsbild wiederverwenden

Gibt an, ob das zum Trainieren des Musters verwendete Bild gespeichert werden soll oder nicht, wenn die Parameter für die Mustereinstellungen geändert werden.

0 = AUS (Standard)

Das aktuelle Bild (also das im Parameter Bild angegebene Bild) wird zum Trainieren/Neutrainieren des Musters verwendet.

1 = EIN

Das Bild, das am Anfang zum Trainieren des Musters verwendet wurde, wird für das erneute Trainieren des Musters verwendet, falls Parameter für die Mustereinstellungen geändert werden. Wenn das erste Mal aktiviert, wird das durch den Parameter „Bild“ bestimmte Bild für das Trainieren des Musters verwendet und eine Kopie des Bilds im Job gespeichert. Alle Änderungen in den Parametern für die Mustereinstellungen werden danach mithilfe dieses gespeicherten Bilds durchgeführt.

Hinweis:

Wenn dieser Parameter aktiviert ist, und die Eingabe für die Vorrichtung verändert wird oder der Musterbereich (oder der externe Bereich) verschoben oder verändert wird, wird die Funktion den Trainingsbereich im Eingangsbild anpassen, das neue Bild speichern und das Muster neu trainieren.
Wenn der Parameter „Trainingsbild wiederverwenden“ auf EIN (aktiviert) gestellt wird, aber es wurde noch kein Muster trainiert, dann wird die Funktion solange #ERR zurückgeben, bis der Parameter auf AUS (deaktiviert) eingestellt und ein neues Muster trainiert wurde.

Zeitlimit

Definiert den Zeitraum in Millisekunden (0 bis 30000), in dem die Funktion nach Mustern sucht, bevor die Ausführung angehalten und #ERR zurückgegeben wird. Ist als Wert 0 festgelegt, wird diese Einstellung deaktiviert und es gilt kein Zeitlimit.

Anzeigen

Definiert den Anzeigemodus für die TrainPatMaxPattern Grafiküberlagerung auf dem Bild.

0 = Nichts	Alle Grafiken werden nur angezeigt, wenn die Zelle mit der TrainPatMaxPattern-Funktion in der Tabelle markiert ist.
1 = Nur Ergebnis-Grafik	Die trainierten Merkmale des Musters werden immer angezeigt.
2 = Eingabe- und Ergebnis-Grafik	Der Eingabebildbereich, der Ursprung des Musters und die trainierten Merkmale werden immer angezeigt. Hinweis: Die Farbe des trainierten Merkmals (grün, gelb und rot) stellt die Qualität des Merkmalskandidaten hinsichtlich der Übereinstimmung dar. Grün stellt hohe Qualität dar, rot stellt niedrige Qualität dar. Die Parameter „Granularität“ sollte so eingestellt werden, dass alle trainierten Merkmale grün sind, oder es sollte ein besseres Bild zum Trainieren ausgewählt werden. Ausgeprägte Merkmale (Kanten) und guter Bildkontrast ergeben die besten Ergebnisse.
3 = Alles anzeigen: Eingabe, Ergebnis und Trainingsbild	Der Eingabebildbereich, der Ursprung des Musters, die trainierten Merkmale und das Trainingsbild werden immer angezeigt.

TrainPatMaxPattern – Ausgaben

Rückgabewert

Eine Patterns-Datenstruktur mit einem trainierten Muster oder #ERR, wenn ein oder mehrere Eingabeparameter ungültig sind.

Ergebnisse

Wenn TrainPatMaxPattern in eine Zelle eingefügt wird, wird in der benachbarten Zelle auf der rechten Seite automatisch der Status „Trainiert“ erscheinen. Wenn ein Muster nicht trainiert werden kann, wird #ERR eingefügt.

Eine Patterns Vision Data Access functions wird automatisch in die Tabelle eingefügt:

Trainiert

GetTrained(Muster)

Gibt 1 zurück, falls ein Muster erfolgreich trainiert wurde und 0, falls ein Muster nicht trainiert werden kann.

Hinweis: Wenn man sich auf dem Eigenschaftsblatt der Funktion befindet, werden Informationszeichenfolgen mit Anregungen zum besseren Trainieren eines Musters bereitgestellt. Mögliche Informationszeichenfolgen:

Das Muster enthält u. U. zu wenige Übereinstimmungsmerkmals.
Das automatische Einstellen der Granularität für Merkmale ist schwierig. Legen Sie die Granularität manuell fest.
Das Muster ist u. U. weniger genau als erwartet, da das Trainingsbild verschwommen erscheint.
Die Musterergebnisse sind u. U. nicht stabil, da die groben Features in derselben Richtung verlaufen.
Die Ausführungsdauer wird aufgrund zahlreicher feiner Features u. U. erhöht. Legen Sie die Granularität manuell fest.
Das Muster enthält u. U. ein ungenügendes Maß an Informationen zum verlässlichen Messen des Winkels oder der Skalierung.

Verwenden Sie zum Einfügen von Informationen in die Tabelle die GetInfoString-Datenzugriffsfunktion.