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Relative Thresholding vTool#

Relative Thresholding 의 vTool을 사용하면, 이미지 내의 특징을 더 뚜렷하게 구분할 수 있도록 상대적 임계값을 설정하여 이미지를 세분화할 수 있습니다.

Relative Thresholding vTool은 입력 이미지를 임계값보다 높은 회색조 값을 가지며 사용자가 지정한 극성을 갖는 픽셀만 포함된 영역으로 분할합니다. ‘ Relative Thresholding ’은 작은 국소적 특징을 분할할 때나, 예를 들어 이미지 배경의 회색조 값이 크게 달라지는 등 전체 이미지에 걸쳐 고정된 임계값을 정의할 수 없어 이미지를 성공적으로 분할할 수 없는 경우에 사용합니다.

Relative Thresholding vTool은 Image 입력 핀을 통해 이미지를 입력받고, Region 출력 핀을 통해 하나의 영역을 출력합니다.

만약 ROI Creator vTool 임계값 처리를 수행하기 전에 관심 영역(ROI)을 지정하면, ‘ Relative Thresholding ’ vTool은 Roi 입력 핀을 통해 ROI 데이터를 수신합니다. 이 경우, 임계값 처리는 관심 영역에서만 수행됩니다.

Relative Thresholding vTool의 Region 출력은 Roi 입력 핀이 있는 vTool의 Roi 입력으로도 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 ROI Creator vTool 해당 주제를 참조하십시오.

Relative Thresholding vTool은 Blob Analysis Basic 라이선스를 통해 이용 가능합니다. 라이선스를 구매하려면 Basler 웹사이트를 방문하십시오.

Relative Thresholding vTool

작동 방식#

다음 그림은 일반적인 입력 이미지와 이에 대응하는 히스토그램을 보여줍니다. 이 그림에서 볼 수 있듯이, 회색값 분포는 전체 범위에 걸쳐 비교적 고르게 분포되어 있습니다. 이는 대개 이미지 전체에 걸쳐 연속적인 음영이 형성되어 있기 때문입니다.

Relative Thresholding 입력 이미지

Relative Thresholding 히스토그램 원본 이미지

이와 같은 경우에는 대상 물체의 특징을 이미지의 나머지 부분과 구분할 수 있는 적절한 임계값을 찾을 수 없습니다. 일반적으로 원하는 영역의 회색값은 배경 영역의 회색값과 같은 범위에 속합니다. 따라서 전경 픽셀과 배경 픽셀을 구분하는 것은 불가능합니다.

이 vTool에서 사용하는 상대적 이미지는 대상 특징을 더 뚜렷하게 구분할 수 있게 해줍니다. 다음 이미지는 상대적 이미지의 히스토그램을 보여줍니다. 회색값 분포가 평균 강도가 0인 정규 분포와 유사하다는 것을 확인할 수 있습니다.

Relative Thresholding 히스토그램 중간 이미지

상대 이미지를 생성하기 위해, 입력 이미지는 vTool 설정에서 지정한 크기의 제곱 평균 필터를 통해 평활화됩니다. 그 결과물이 기준 이미지입니다.

입력 이미지에서 기준 이미지를 빼서 상대적 이미지를 생성하며, 이 이미지는 분할 판단의 기초가 됩니다.

‘상대 임계값’ 설정은 분할의 경계, 즉 히스토그램에서 어두운 부분과 비슷한 밝기 부분 사이, 그리고 비슷한 밝기 부분과 밝은 부분 사이의 경계를 정의합니다.

마지막 단계는 상대 이미지의 어느 부분이 출력 영역에 포함될지 지정하기 위해 극성을 선택하는 것입니다. 다음과 같은 극성을 사용할 수 있습니다:

  • 더 어둡게: 음의 임계값 이하인 회색값을 가진 모든 픽셀이 출력 영역에 포함됩니다.
  • 더 밝은 영역: 양의 임계값 이상인 회색값을 가진 모든 픽셀이 출력 영역에 포함됩니다.
  • 유사: 히스토그램의 중앙 부분에서 음의 임계값과 양의 임계값 사이에 위치한 모든 픽셀이 출력 영역에 포함됩니다.
  • 어두운 쪽 또는 밝은 쪽: 분포의 하단 또는 상단에 위치한 모든 픽셀이 출력 영역에 포함됩니다.

예시 이미지에 대한 결과는 아래와 같습니다. 출력 영역에는 회로 기판의 원하는 특징들이 포함되어 있습니다. ‘ Relative Thresholding ’의 결과에 여전히 노이즈가 있다면, 후처리 단계로 ‘Region Morphology ’ vTool을 사용하면 노이즈를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

Relative Thresholding 세분화 결과

정보

국소적 특징을 탐지하려면, 해당 특징의 가장 작은 변의 길이의 약 3배 정도 되는 필터 크기를 선택하십시오.

Relative Thresholding 를 사용하여 이미지 전체를 거의 채우는 큰 물체를 분할하려는 경우, 적절한 필터 크기를 선택할 수 없습니다. 따라서 먼저 대상 물체의 경계를 분할해야 합니다. 그 후, ‘Region Morphology ’ vTool을 사용하여 해당 영역을 분할한 다음, 영역 채우기 작업을 수행하십시오.

vTool 구성#

Relative Thresholding vTool을 구성하려면:

Relative Thresholding vTool 설정

  1. vTool 설정 영역의 레시피 관리 창에서 ‘설정 열기’를 클릭하거나 vTool을 두 번 클릭합니다.
    ‘Relative Thresholding Basic’ 대화 상자가 열립니다.
  2. 참조 이미지를 생성할 때 사용할 필터 크기를 지정하십시오.
  3. 상대적 임계값을 지정하십시오.
  4. 원하는 극성을 선택하십시오.

pin data view에서 임계값 설정 결과를 확인할 수 있습니다. 여기에서 표시할 출력을 선택할 수 있습니다.

Inputs#

Image#

Camera vTool 또는 이미지를 출력하는 vTool(예: Image Format Converter vTool)로부터 직접 이미지를 수신합니다.

  • Data type: Image
  • 이미지 포맷: 8비트~16비트 모노 또는 컬러 이미지. 컬러 이미지는 내부적으로 모노 이미지로 변환됩니다.

Roi#

ROI Creator vTool 또는 영역이나 직사각형을 출력하는 기타 vTool에서 관심 영역(ROI)을 허용합니다. 여러 개의 직사각형 또는 영역이 내부적으로 병합되어 하나의 관심 영역을 형성합니다.

  • 데이터 유형: RectangleF, RectangleF Array, Region, Region Array

Outputs#

Region#

임계값보다 높은 회색값을 가지며 사용자가 지정한 극성을 갖는 픽셀만을 포함하는 단일 영역을 반환합니다.

  • Data type: Region

일반적인 선행 vTool#

일반적인 후행 vTool#