VisualApplets
基礎與範例

在設計 「PrintInspection_Blob.vad」中，會對影像中的物體進行位置與方向校正，並隨後執行瑕疵檢測。 此範例適用於具有至少兩個印記的物體，這些印記可用作模板。 特定印記應 在物體上僅出現一次。在範例影像 “TestImage.tif” 中，字母 “K” 和 “g” 被選為模板 1 和 2，尺寸為 29x38 像素。在設計 頂層的註解方塊中，說明了將設計 調整以適應您的範例影像的各個步驟。 在設計中，物件的位置與方向是透過基於斑點偵測的辨識技術， 在物件上辨識出兩個模板來確定的。根據這兩個 模板的座標，可計算出物件的重心。根據模板 1 與 2 的相對位置， 可計算出物件的旋轉角度 Phi。 利用這些資訊，將執行如 所述的幾何變換。此變換的實作 等同於 所述的設計範例「Geometric Transformation_ImageMoments.va」。 透過將該物體的「黃金標準」模板 從計算出的校正後物體中減去，即可找出位置與方向已校正之物體上的缺陷。 剩餘的部分即為可能存在的缺陷。透過斑點偵測技術，可確定這些缺陷的位置，並將其標記於 經位置與方向校正後的物件影像上。 使用者可選擇將包含缺陷的影像，或是包含位置已校正物體 及附帶缺陷位置標記的影像傳輸至電腦。 以下將說明基本設計架構及各模組的功能。在圖 380中，您可以看到基本設計架構。

在 HierarchicalBox 中 FindPatterns （參見圖381）中，所取得的影像 （來自方塊 ImageAcquisition取得）將在 HierarchicalBox Binarization 中，透過簡單的閾值對圖像進行二值化。當您 更換範例圖像時，可根據您的圖像調整此閾值。在 HierarchicalBox BlobDetection 中，會透過運算子 Blob_Analysis_2D Blob_Analysis_2D運算子進行偵測。此運算子的輸出包含每個偵測到物件的 x 和 y 座標，以及其包圍框的面積。 在設計介面的註解方塊中，運算子進行偵測。此運算子的輸出包含每個偵測到物件周圍的邊界框之 x、y 座標及其面積。 您可在設計介面的註解方塊中找到有關這些參數的更詳細資訊。隨後，偵測到的物件將被選取 並置於 BlobSelection 中， 根據其大小與位置進行選取。最終僅保留與範本相關物件的座標及大小資訊。 請調整參數 IS_InRange 的參數，以符合您的模板（在方塊 FindPatterns）進行調整。座標與大小資訊將作為 HierarchicalBox ExtractCandidates。請參閱圖382 中的相關內容。

在此，每個物件（透過斑點分析偵測到）都會透過運算子 ImageBufferMultiROIDyn_CutROIs 從原始影像中以感興趣區域（ROI）的形式裁切出來，並 作為單一幀傳送。在 HierarchicalBox DeterminingCOGTemplates 中（參見圖383） 會進行模板配對，並隨後確定其在影像中的座標。

在方框中 範本配對 （參見圖384 中的內容） 系統會將選取的物件與範本 1 和 2（大小為 29x38 像素的字母「K」和「g」）進行比對。 在 範本 中，範本 1 和 2 會以 16 位元數值（每個範本 8 位元）寫入查找表 LUT_Values中。將影像中找到的物件與範本 1 和 2 進行比對，是透過 在方框 Match區塊中進行。在 TemplateMatch 中，會選取匹配效果最佳的核成分。回到 內容 DeterminingCOGTemplates的內容，會透過運算子 RowMin_Template1 和 RowMin_Template2運算子，並結合模板 1 與模板 2 的對應座標，透過寄存器進行選取。 ，並透過寄存器 Register_COG_Template1、 Register_COG_Template2 ，以及選取 方框內的最後一個像素 SelectLastPixel。方框的輸出 DeterminingCOGTemplates 的輸出為範本 1 和 2 的座標。

回到基本設計結構，現在我們來看看 HierarchicalBox COG_Angle，其中物件的重心座標及其 旋轉角度是根據範本 1 與 2 的座標所決定的。請參閱 COG_Angle 的內容。

旋轉角度 物體的體積是在盒子中計算出來的 旋轉角度 根據

其中 即模板 1 與模板 2 在 x 方向與 y 方向上的座標差。

物體重心座標 是根據 至

這裡 是物體、模板 1 與 模板 2 之間重心的夾角， 當物件 未旋轉時，模板 2、模板 1 與水平線之間的夾角，以及 是物體重心與範本 1 之間的距離。 當您變更範例圖片時，必須透過在方框上按右鍵來調整這些數值 COG_Angle 在「屬性」下。

根據這些關於 , 幾何變換是在 方框中進行的 「幾何變換」 （請參閱圖中的基本設計結構） 380) 相當於 第 節所述的 VA 範例「GeometricTransformation_ImageMoments.va」 .

作為 box 輸出結果的「位置與方向已校正影像」中可能存在的缺陷 GeometricTransformation 所產出的「位置與方向已校正影像」中，於方框 FindDefects中被發現，該函式會將 該影像的「黃金標準」模板從處理後的影像中減去。在消除殘餘部分（這是 進行幾何變換後進行雙線性插值的結果）後， box FindDefects模組的輸出中，會出現這些缺陷。透過該模組中的斑點分析，可識別出物體上發現的純粹缺陷。 模組的輸出，即為物件上發現的純粹缺陷。透過模組 FindDefectPosition 中，透過運算子 Blob_Analysis_2D ，可確定這些缺陷的座標。在 AppendDefectPositionsToImage方塊中，這些座標會被確定。在 中，這些座標將附加至已進行位置與 方向校正的影像上。使用者可在設定運算子 “SelectSource” 的參數時，選擇要透過 DMA 將僅含缺陷的原始影像，或是已附加缺陷座標的 校正後影像傳送至電腦 SourceSelector 的「SelectSource」參數設定為 0 或 1，來決定是否透過 DMA 將純缺陷圖像或附有缺陷座標的 校正後圖像傳送至電腦。