位置補正について位置補正を理解して移動体を正しく検査する

一般的にライン上で移動する個体を検査するには、位置補正機能が必要です。
位置補正機能では、補正元ウィンドウ(基準画像と入力画像を比較して位置ズレ量を算出する検査枠)と補正先ウィンドウ(補正元ウィンドウからの補正量を受け取る検査枠)を組み合わせる設定をします。複数のウィンドウが連携して画像処理(演算)をするため、動作原理を理解して目的に合った設定をする事が求められます。今回は、位置補正を「座標軸」「回転角度」といった原理から説明します。

位置補正の原理/座標軸(パターンサーチを使った一括位置補正の場合)

例)三端子の放熱板部(青枠)の基準画像からのズレ量を、リード部(ピンク枠)のピッチ検査をするウィンドウ(ピンク枠)の位置補正データとする場合

位置補正の原理/座標軸(パターンサーチを使った一括位置補正の場合)

ポイント

位置補正機能とは内部処理では補正元ウィンドウの基準画像と入力画像との差を補正値として、補正先ウィンドウの座標軸を変化させることです。
そのため、補正元ウィンドウと補正先ウィンドウではモニタ上では同じに見える箇所でも、計測値として出力される座標点データの基準が違います。座標軸の異なるウィンドウ間で演算などをする場合は、CCDの左上を常に原点とするデータ「絶対計測値(CV/XGではAB)」を使用します。

位置補正の原理/回転中心点(パターンサーチを使った一括位置補正の場合)

位置補正とは補正元ウィンドウの計測結果が登録画像から入力画像に対して、どれだけ変化したかを計測し、その結果を補正先ウィンドウの座標軸の変化に反映させることです。
そして、角度データの場合はどの点を中心として角度を変化させるのかが非常に重要です。
この点を回転中心点といい、パターンサーチからX/Y/角度全てを補正した場合は、パターンの中心点が回転中心点となります。

位置補正の原理/回転中心点(パターンサーチを使った一括位置補正の場合)

もし回転中心点を指定せず、角度のみ補正設定をした場合、回転中心点は常に原点(左角(0,0))となり、座標軸及び位置補正先ウィンドウは赤点線のようにずれて補正されてしまいます。

位置補正の原理/回転中心点(パターンサーチを使った一括位置補正の場合)

ポイント

角度を位置補正する際には、回転中心点を意識する必要があります。
角度補正はどの点を回転中心点とするかで、位置補正先ウィンドウの結果が大きく変わります。
角度を計測するパターンサーチの検出した座標を使用している場合は、正しく補正されます。
また、演算を使って角度補正をする際も角度だけではなく、どこを回転中心点として補正するかを把握していれば、正しい角度補正ができます。

位置補正の原理/複数検出パターンサーチからの個別位置補正

位置補正の原理/複数検出パターンサーチからの個別位置補正

このように複数検出時には、位置補正先それぞれで座標軸が変わります。位置補正方法として、補正元パターンは1つでも、補正先ウィンドウ(今回ならエッジピッチ枠)はそれぞれのワークの位置を検出するパターンサーチで作成する必要があります。

位置補正を理解して移動体を正しく検査する方法 まとめ

位置補正に関しては以下の点を基本として覚えてください。

  • 1.位置補正とは補正元ウィンドウの基準画像と入力画像との検出位置の差分を、座標軸の変化分として補正先ウィンドウに渡す処理のことである。
  • 2.角度補正する際には回転中心点を考えて設定する必要がある。
  • 3.複数の検出結果から位置補正をする際には、補正先ウィンドウそれぞれに座標軸の変化があることを考えて、補正元パターンは1つでも補正先ウィンドウはそれぞれの箇所に領域設定をする。

【参考】正確な位置補正にはまず補正元の正確な検査が必要です。パターンサーチ/エッジ位置などを正確に設定する方法は寸法検査の基礎、位置検出の基礎で確認してください。

次のテーマは前処理フィルタについてです。
膨張フィルタ/平均化フィルタなど様々な前処理フィルタは、計測処理を安定させるために役立ちます。
これらを正しく使うには、原理の基礎知識が必要です。原理と活用方法を詳しく説明します。

画像処理.comトップへ戻る

画像処理を学ぶ
画像処理とは(ハード編)
CCD(画素)と画像処理の基礎
レンズ選定の基礎
照明選定の基礎
カラーカメラの効果と前処理について
画像処理とは(ソフト編)
外観検査の基礎
寸法検査の基礎
位置検出の基礎
位置補正について
前処理フィルタについて
画像処理実践の基礎
処理速度の考え方
最小検出体の考え方
シャッタースピードの考え方
画像処理理解度テスト
画像処理理解度テスト 1
画像処理理解度テスト 2
画像処理理解度テスト 3
画像処理システムの用途
有無検査(数量・欠品)
外観検査(異物・傷・欠陥)
AI外観検査
寸法測定
位置決め・アライメント
文字検査・OCR
3次元検査(体積・高さ)
ロボットビジョン
ばら積みピッキング対応3Dロボットビジョン
業界別 画像処理システム導入事例
自動車業界
画像センサ導入事例(代表事例)
画像センサ導入事例(その他)
食品・医薬品業界
画像センサ導入事例(代表事例)
画像センサ導入事例(その他)
電子デバイス業界
画像センサ導入事例(代表事例)
画像センサ導入事例(その他)
液晶半導体業界
事例
樹脂・容器業界
事例
日用品業界
事例
画像処理システム選定のポイント
目的に合ったカメラの選定
目的に合ったレンズ・照明の選定
検出判断(検出可否確認)の手順
選定のポイント【価格編】
画像処理システム導入のメリット
生産タクト・装置タクト向上がもたらす収益改善
信頼を伴う省力化がもたらす収益改善
「見える化」、早期源流対策がもたらす収益改善
導入・メンテナンス効率向上がもたらす収益改善
最適な機器選定とスピード導入による収益改善
「最短トラブル復旧」による収益改善
画像処理にまつわる歴史
カメラ編
レンズ編
照明編
FA編
トレーサビリティ編
クイック価格お問い合わせ