データ処理
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。この場合、測定を行う前に、データ品質を改善するためにサーフェスのデータに対して位置合わせ、フィルタリングやノイズ除去を実行します。
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。これによる影響を低減するため、画像にある共通の特徴を抽出して位置合わせします。こうすると、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。
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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：モデルを選択してから、そのステップの パラメータ欄 でその他のパラメータを初期値のままにします。出力欄 の サーフェスデータ にチェックを入れます。
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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：
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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。モデルを作成する時、点群の品質が安定的、特徴の類似性が低く、画像の X/Y 方向を制限可能なエッジを特徴として選択してください。
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タクトタイムを向上するために、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」を設定し、角度とスケールの範囲を適切に縮小することを推奨します。例えば、ワークの供給角度の偏差が 5°以内にある場合、「角度範囲」を -5°から 5°に設定します。これでマッチングの速度が向上します。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。
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特徴の選択が難しい時、画像の右側にある 深度範囲設定 スライダをドラッグしてエッジの特徴をより鮮明に表現してください。
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（二）フィルタリング
サーフェス点のフィルタリング（法線ベクトルによる） ステップを使用し、位置合わせ後のサーフェスデータからピンのデータを抽出して、ノイズを大まかに除去します。
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特徴領域を使用してピンのデータを指定します。
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ステップパラメータを調整し、ノイズ除去を行います。
このステップを実行した後、処理後のサーフェスデータを出力することになります。
- デバック経験：
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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。
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法線ベクトルの最大角度 パラメータを調整して（60°程度を推奨）傾いたノイズを除去し、ノイズ除去レベル を調整してランダムに分散しているノイズを除去します。この2つのパラメータを合わせて使用することを推奨します。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。
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（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データからピン先端の大まかな位置を認識します。
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ステップ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。
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ソート方法を指定し、検出したブロブに番号を付けます。これで各ブロブを正確に位置決めできます。
「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）は参考用のみ
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：
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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。
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ブロブ同士に接着が発生した時、初歩的なフィルタリングでこの課題を解決できます。
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（四）再度フィルタリング
サーフェスの前処理 ステップを実行して、大まかな位置決めから得られたピン先端のデータに対してフィルタリングを行います。データ中の極大点と極小点を除去することで、データ変動を効果的に低減できます。
フィルタータイプを パーセンタイル に設定し、パーセンタイルの下限しきい値と上限しきい値をそれぞれ 10％ と 90％ に設定します。
このステップを実行すると、フィルタリング処理されたサーフェスデータを取得できます。
続いて、ピンの高さを測定します。