향상된 블롭

VMS에는 Blob의 고급 속성을 계산 및 분석할 수 있는 Blob Finder 도구를 통해 다른 Blob 알고리즘을 실행할 수 있는 기능이 있습니다. Enhanced Blob은 고급 이미지 처리 패키지(Image Processing, Enhanced Blob 및 Image Stitching)에서만 사용할 수 있습니다. 연락하다 sales@viewmm.com 견적 및 평가판 라이센스.
향상된 Blob은 결함과 같은 비 기하학적 기능의 존재를 분석, 분류 및 감지하는 추가 방법을 제공하는 데 유용합니다. 이 기능은 아래와 같이 Blob Finder의 고급 보기를 통해서만 사용할 수 있습니다.

향상된 얼룩과 함께 독점적으로 사용되는 얼룩 찾기의 채우기 수준 값입니다. 향상된 블롭 알고리즘은 블롭 내의 블롭인 소위 "자식 블롭"을 찾을 수 있습니다. 채우기 수준이 1이면 얼룩 내에서 얼룩을 찾습니다. 채우기 수준이 2이면 얼룩 내의 얼룩 내에서 얼룩을 찾을 수 있습니다. 채우기 수준에 대해 더 큰 값을 사용하면 이런 식으로 계속됩니다.
향상된 얼룩의 가장 큰 장점은 얼룩 포인트가 얼룩 주변에 순서대로 있다는 것입니다. 일반 얼룩의 경우 각 수평선을 따라 래스터 순서입니다. 이를 통해 포인트를 보다 의미 있는 방식으로 분석하고 다음과 같은 작업을 수행할 수 있으므로 더 나은 분석 기술을 적용할 수 있습니다.

• 얼룩 조합: merge_blobs() 함수를 통해 두 세트의 얼룩을 분석할 수 있으며 얼룩이 겹치는 경우 두 세트가 아닌 단일 얼룩으로 결합할 수 있습니다. 두 개의 얼룩 세트는 서로 다른 시야에서 나올 수 있습니다.
• 교차 얼룩 확인: are_two_blobs_crossing() 얼룩 함수를 통해 두 얼룩이 서로 교차하는지 확인할 수 있습니다. 이러한 얼룩은 두 가지 다른 시야에서도 나타날 수 있습니다.
• 복잡한 blob 속성: calc_blob_feats() 및 calc_blobs_feat() 함수를 통해 blob 구조의 일반 속성 외에도 다양한 속성을 계산할 수 있습니다. 가장 일반적으로 사용되는 것은 그림과 함께 아래에 있습니다.

1. 기본 축을 따른 얼룩의 각도
2. 얼룩의 둘레
3. 얼룩의 조밀함. 이것은 얼룩이 원에 얼마나 가까운지를 결정하는 데 사용됩니다. 이 값이 1.0에 가까울수록 원에 가깝습니다.
4. 기본 축을 따른 얼룩의 길이와 너비입니다.
5. 얼룩의 왼쪽, 오른쪽, 위쪽 및 아래쪽 범위입니다.

이러한 blob 속성은 VMS에서 비기하학적 모양을 효과적으로 식별, 분류 및 분석하기 위한 영역 및 위치와 같은 기본 blob 속성과 함께 많은 가치 있는 정보를 제공합니다.
위에서 언급한 merge_blobs() 사용법과 Blob을 사용한 이미지 마스킹에 대해 자세히 설명하는 향후 기사를 구독하세요. 질문이 있거나 지원이 필요한 경우 소프트웨어 및 응용 프로그램 부서에 문의하십시오.