Blob

Dans la terminologie de la vision industrielle, tout groupe bidimensionnel de pixels connectés, de forme variable et de teinte similaire, peut être appelé « objet blob ». Le processus consistant à extraire ces objets blob d’une image, à les repérer dans une région d’intérêt et à les trier selon des critères bien spécifiques, est appelé « analyse d’objets blob ».

Qu’est-ce qu’une analyse d’objets blob ?

L’outil d’objets blob In-Sight réalise une analyse de type « analyse de connectivité » à l’aide de la fonction DetectBlobs. Lorsque la fonction DetectBlobs est insérée dans la feuille de calcul et une fois ses paramètres configurés, elle débute l’analyse en segmentant d’abord la ROI.

Au cours de ce processus, les pixels de la ROI sont divisés en deux catégories (« Objet blob » et « Arrière-plan ») en fonction de la valeur seuil des niveaux de gris. Cette valeur seuil répartit les pixels de la façon suivante : noirs s’ils sont en dessous de la valeur seuil, et blancs s’ils sont au-dessus.

Remarque : Le seuil peut être ajusté en utilisant le réglage automatique du paramètre Seuil de la fonction DetectBlobs, la configuration manuelle avec méthode par tâtonnement, ou comme référence aux résultats calculés d’une fonction Histogram.

Au cours de ce processus, les pixels sont analysés pour déterminer s’ils sont connectés, ou non, à leurs pixels voisins. On considère qu’un pixel Blob est connecté à des pixels voisins si l’un de ses côtés/coins est adjacent à un autre pixel de valeur similaire. On considère qu’un pixel d’arrière-plan est connecté à des pixels voisins si l’un de ses côtés est adjacent à un autre pixel de valeur similaire.

La figure ci-dessous illustre comment l’outil d’objets blob In-Sight analyse une image. Dans cet exemple, une valeur seuil en niveaux de gris de 150 est utilisée pour segmenter l’image en deux, avec d’une part les pixels d’objet blob et les pixels d’arrière-plan. Les pixels dont la valeur en niveaux de gris est supérieure ou égale à 150 sont considérés comme des pixels blancs/d’arrière-plan, tandis que ceux dont la valeur est inférieure à 150 appartiennent à la catégorie des pixels noirs/objet blob :

Une fois que l’objet blob extrait de l’image, la fonction DetectBlobs crée automatiquement une structure de données d’objets blob et un tableau de résultats contenant les données de l’objet blob extrait. Les informations renvoyées peuvent être utilisées par les fonctions FindBlobs et SortBlobs pour filtrer et trier les autres objets blob trouvés, selon leurs caractéristiques physiques et leur emplacement, respectivement.

Remarque : Les fonctions FindBlobs ET SortBlobs doivent faire référence à une structure de données d’objets blob. Cette structure de données peut être créée par une fonction DetectBlobs, FindBlobs ou SortBlobs.

La fonction FindBlobs analyse les objets blob d’une ROI et détermine si ceux trouvés répondent aux exigences spécifiées. Dans le cas échéant, ils sont renvoyés avec un score correspondant au degré de correspondance, par ordre décroissant.

La fonction SortBlobs analyse les objets blob d’une ROI et détermine leur emplacement par rapport à un repère. Cette fonction est utile pour déterminer la position d’un objet blob par rapport à un autre, et une seule fonction DetectBlobs peut être utilisée pour trouver plusieurs objets blob simultanément dans une ROI.

Dans quelles circonstances utiliser l’analyse d’objets blob ?

Il est préférable d’utiliser les outils d’objets blob In-Sight lorsque les conditions suivantes sont réunies :

– l’image est un objet bidimensionnel ;
– l’image présente un contraste élevé entre les pixels clairs/foncés.

Remarque : L’outil d’objets blob In-Sight analyse uniquement les images en niveaux de gris : les images en couleurs, elles, sont automatiquement converties en niveaux de gris.

À quelles fins l’analyse d’objets blob est-elle utilisée ?

Lorsque ces conditions ci-dessus sont réunies, l’analyse d’objets blob peut être extrêmement utile dans les applications suivantes :

– Applications de calibrage grossier, notamment la mesure des diamètres ou des dimensions de carrés, afin de déterminer la largeur d’une pièce dans une orientation particulière ;
– Applications de positionnement en première passe, pour repérer et placer rapidement (à l’aide des outils d’objets blob) un repère simple pour un autre outil ;
– Applications de présence/absence, dans lesquelles les outils d’objets blob sont utilisés pour déterminer si un objet blob est présent, ou non, sur l’image ;
– Applications de comptage, dans lesquelles les outils d’objets blob peuvent être configurés à des fins de comptage et de tri des blobs selon des caractéristiques (surface, périmètre, etc.).

Comment se déroule une analyse d’objets blob ?

Avec les outils d’objets blob In-Sight, le processus d’analyse peut être décomposé en trois étapes :

1) Analyse de l’image et de ses conditions pour déterminer si elles répondent ou non aux exigences de l’analyse d’objets blob.

2) Insertion d’une fonction DetectBlobs dans la feuille de calcul pour définir les paramètres de manière appropriée, afin de repérer et identifier les objets blob dans l’image.

3) Insertion d’une fonction FindBlobs (ou SortBlobs) dans la feuille de calcul afin de filtrer la liste des objets blob trouvés, selon les caractéristiques physiques ou l’emplacement de l’objet blob, respectivement.