データ処理
データの位置合わせ
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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凹み検出領域のデータ抽出
ブレーキパッド表面を対象領域とし、凹みを検出します。サーフェスの前処理 ステップを実行してブレーキパッド表面の検出対象領域を抽出し、不要なデータを除去します。
このステップのパラメータを調整します。
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「フィルタータイプ」のクリックメニューから クロップ（切り取り）を選択します。
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特徴領域を使用 にチェックを入れ、データビューアで特徴領域の位置を検出対象領域に調整します。
ステップを実行すると、クロップされたサーフェスデータが取得されます。
続いて、切り出したサーフェスデータに基づいて凹み検出を行います。