패턴 카운트 도구 - 설정 탭

입력 라인을 통해 모델 패턴을 트레이닝할 것인지 여부를 정의합니다(기본 설정은 비활성 상태인 "끄기").

• 입력: 입력 라인을 통해 모델 패턴을 트레이닝합니다. 선택한 입력 라인을 신호 트레이닝에 사용합니다.

  참고 :  

  • In-Sight 비전 시스템에 개별 입력이 없으면 이 옵션은 표시되지 않습니다(예: Direct I/O를 사용하는 In-Sight 8000 시리즈 비전 시스템).
  • 입력/출력 응용 단계에서 선택한 입력 라인의 신호 유형을 이벤트 트리거로 설정해야 합니다.
  • 모델 패턴을 트레이닝할 때는 비전 시스템/센서에서 촬상한 최신 영상을 사용합니다. 트레이닝을 위해 비전 시스템/센서를 다시 트리거할 필요는 없습니다.
  • 자세한 내용은 입력: 입력 라인을 통한 모델 패턴 트레이닝

모델 패턴과 발견된 패턴 사이에 존재해야 하는 유사성의 정도를 정의합니다(0-100; 기본값 = 50). 발견된 패턴 중 설정치와 같거나 이를 초과하는 패턴은 일치로 간주됩니다. 이 도구는 모델 패턴과 발견된 패턴 사이에 더 높은 유사성을 요구하는 높은 설정치에서 더 빨리 실행됩니다. 설정치가 낮을수록 모델 패턴과 유사하지만 동일하지 않은 패턴이 감지되는 것 같이 그다지 정확하지 않은 결과가 나타날 가능성이 높습니다.

발견된 패턴이 모델 패턴의 위치에서 멀리 떨어져서 회전하더라도 유효한 패턴으로 인식될 수 있는 정도를 정의합니다(± 0-180°, 기본값 =15°). 패턴의 회전 편차 범위를 넓게 허용할수록 도구의 실행 시간이 늘어납니다.

패턴의 스케일을 변경하기 위해 트레이닝된 패턴 크기의 ±10% 범위 내에서 도구의 허용치를 정의합니다. 기본적으로 이 설정은 꺼져 있으며(선택 안 함), 따라서 스케일 조정이 비활성화됩니다. 이 작동 모드에서도 도구가 ±10% 범위 내의 패턴을 찾지만 스케일 백분율이 증가함에 따라 특징의 점수가 감소합니다.

도구가 어떻게 모델 패턴 즉, 영역 모델 또는 가장자리 모델(기본값)을 구축하는지 정의합니다. 영역 모델은 모델 영역에서의 그레이스케일 값의 균일한 샘플링에 기반한 모델 패턴을 만듭니다. 가장자리 모델은 모델 영역 내 패턴 특징의 감지된 가장자리(밝음/어두움 전환)에 기반한 모델 패턴을 만듭니다.

정확, 중간(기본값) 및 빠름으로 도구가 정확성/신뢰성과 실행 속도 간의 균형을 설정하는 방식을 정의합니다. 정확은 높은 정확성/신뢰성에 중점을 두는 반면 실행 속도는 느리며, 빠름은 정확성/신뢰성은 보다 낮고 실행 속도는 빠르며, 중간은 이 두 가지 사이의 중간적인 설정입니다.

실행을 중단하고 도구가 실패를 반환하기 전 도구가 패턴(들)을 검색할 시간을 밀리초 단위(0 ~ 30,000)로 정의합니다.