データ処理

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取得したサーフェスデータの位置に誤差があり、無用なデータやノイズが存在する可能性があります。従って、測定する前にサーフェスデータに対して、位置合わせ・フィルタリング及びノイズ除去を行うことにより、データの品質を向上させます。

前処理の流れ：位置合わせ ➡ フィルタリング ➡ 大まかな位置決め ➡ 再度フィルタリング

（一）位置合わせ

異なるワークをスキャンする際、画像データにおけるワークの位置に微小な変動が生じる可能性があります。対処法として、共通の特徴を抽出し異なる画像を位置合わせすることで、後続の測定の一貫性を確保できます。

位置合わせステップの使用フローは以下の通りです。

マッチングモデルを作成：モデルを編集ボタンをクリックして「2D モデルエディタ」ウィンドウを開きます。画像から代表的かつ共通の特徴を選択してモデルを作成します。

詳しい説明は、2Dモデルエディタをご参照ください。
ステップのパラメータを設定：モデルを選択後、そのステップのパラメータパネルでその他のパラメータを調整できます（通常はデフォルト設定のままにしておけば問題ありません）。出力パネルのサーフェスデータ項目にチェックが入っていることを確認してください。
位置合わせ済みのデータを出力：ステップを実行すると、位置合わせ済みのデータが出力されます。
デバック経験：
2D マッチングモデルは、画像の位置合わせに非常に重要です。モデルを作成する際、点群の品質が安定しており、特徴の類似性が低く、かつ画像のＸ/Ｙ方向を効果的に制約可能のエッジを特徴として選択してください。

画像処理のサイクルタイムを短縮するには、2D モデルエディタウィンドウの右側にある「特徴パラメータ」欄で、角度とスケールの範囲を適切に縮小することをお勧めします。例えば、ワークの供給角度偏差が 5°以内の場合、「角度範囲」を ±5° に設定することで、特徴マッチングの高速化が可能です。より詳しいパラメータ説明については、特徴パラメータ説明をご参照ください。

特徴の選定が困難な場合、画像右側の深度範囲設定スライダをドラッグし、エッジ特徴を強調表示することで、特徴の選択を容易に行えます。

（二）フィルタリング

位置合わせ後のサーフェスデータに対しサーフェス点のフィルタリング（法線ベクトルによる）ステップを適用し、ピン先端データを抽出し、予備ノイズ除去を行います。

特徴領域を使用してピンのデータを指定します。
このステップでパラメータを調整して予備ノイズ除去を行います。

このステップを実行した後、フィルタリング処理したサーフェスデータを出力されます。

デバック経験：

サーフェス点のフィルタリング（法線ベクトルによる）ステップは効果的にノイズを除去できます。特に平坦なサーフェスデータを取得する場合は効果的です。ノイズが傾いていたり、不規則に分散している場合、このステップを行うことで、より良いノイズ除去結果を得ることができます。
パラメータの法線ベクトルの最大角度を調整（60°程度を推奨）することで、異なる傾斜度のノイズを除去できます。ノイズ除去レベルを調整することで、ランダムに分散しているノイズを除去できます。この２つのパラメータを合わせて使用すると、良好な除去効果が得られます。より詳しいパラメータ説明については、角度フィルタリング関連パラメータをご参照ください。

（三）大まかな位置決め

ブロブ解析ステップを実行して、フィルタリングされた初期データからピン先端の大まかな位置を認識します。

このステップのパラメータパネルで、適切な高さ・面積のしきい値を設定し、サーフェスデータからピン先端のデータ（複数のブロブ）を検出します。
ソート方法を指定し、検出したブロブに番号を付けます。これで各ブロブを精確に位置決めできます。

図に示すように、「位置Ｘ（大きいから小さいへ）」でソート。ブロブ番号（インデックス）はご参考のみ。

実際の状況に応じてソート方法を設定してください。
デバック経験：
ブロブ解析は、ピン先端ごとに位置決めし、そのデータを出力するための重要なステップです。通常、適切な高さ・面積のしきい値を設定すれば、高品質なピン先端データが得られます。

ブロブデータの付着現象が発生した際、前処理段階のフィルタリングでこの課題に対処可能です。