リンクス：産業別適用事例

半導体・電子部品
金属・機械・材料
食品・飲料品
印刷

医療・福祉
監視
自動車・輸送機器

	四角形部品の計測画像処理により対象物の様々な形状を高精度に計測するには、サブピクセル精度で対象物のエッジ情報をうまく抽出する必要があります。また、取得したエッジ情報から、特定部位の選別・分割・隣接部の結合などの作業も求められます。そして、最終的にこれらのエッジを四角形や円、直線近似することで、サブピクセル精度による高精度な計測が実現できます。 Updated 2007.8.29
	リード計測 HALCONの画像処理システムを用いた、電子パーツの取り付け技術です。位置決めを行い、その位置によって計測領域を指定してICのピン幅計測を行うために、テンプレートからパターンマッチングのためのモデル作成領域およびICのピン幅計測領域を指定します。パターンマッチングの結果、計測対象の位置情報を得ることができ、ICのピン幅計測を行うための計測領域は相対位置から求めることが可能となります。相対位置に生成した計測領域に対してHALCONの計測オペレータを実行し、最終的にICのピン幅計測を実現します。 Updated 2007.8.22
	ICチップの足の幅計測画像処理における1D計測の1つの方法として、計測を矩形範囲に設定して幅を計測する手法が挙げられます。しかしながら、一般的な1D計測機能では、特にICチップの足など金属部品において、計測したい幅の中に反射が起こり、余計なエッジ点が抽出されてしまうという問題が発生します。HALCONではこの1D計測にファジー理論を組み合わせることで、このような困難な状況にも対応可能です。 Updated 2008.7.22
	BGA検査 HALCONには極めて高精度に計測を行うためのオペレータが用意されています。レンズの歪み除去や最適な照明を使い、画像のノイズレベルを低く抑えることで、サブピクセル精度として1/10～1/50ピクセルが実現できます。高精細な画像処理アルゴリズムにより、極小部品の計測も容易に行えます。 Updated 2007.8.22
	基板検査色情報を用いた基板検査の事例です。HALCONのカラー解析および画像処理能力を駆使して、色による部品のグループ分けを行っています。通常、カラー画像のRGB空間では微妙な色あいの分類は困難です。しかし、HALCONではRGB空間だけでなく、YIQ、HSI、HSV、i1i2i3など多数の色空間が用意されており、適切な色空間に変換を行うことで、正確な分類が可能となります。 Updated 2007.8.22

	3次元パターンマッチングによる3次元位置姿勢の取得 HALCON独自の技術を用いて、1台のカメラで対象の3次元位置・姿勢情報を取得する3次元パターンマッチングの機能が、HALCON 8.0バージョンからサポートされました。ピッキングアプリケーションなど、様々な用途への適応可能性を持つ新機能を御紹介します。 Updated 2008.7.22
	円形状の対象物の外観検査 HALCONでは、領域操作やモフォロジー、パターンマッチングなど基本的な機能の他にも多くの有効な機能をサポートしています。その1つの例として、円形状の対象物に対して非常に有用な極座標展開の機能を利用して外観検査を行うアプリケーションを御紹介します。 Updated 2008.7.22
	工作機械検査工作機械検査の現場において求められるのが、刃先の曲率や角度の正確な計測です。この事例の場合、得られた輪郭に対して円近似を行い、曲率の計測、直線近似による角度計測を行う必要があります。輪郭線の近似に対し、HALCONには優れたフィッティングのための関数が用意されています。HALCONの画像処理機能のひとつである近似関数を使用すれば、1/10～1/50ピクセル精度での計測が可能です。 Updated 2007.8.22
	複雑形状の円フィッティング単純な円形のものと違い、複雑な形状のものが入り組んだ円弧成分に対して、円近似の画像処理を行う場合、余分なエッジに邪魔されて近似そのものが困難になるケースがあります。そのような場合でもHALCONでは、抽出される様々なエッジから検査したい円弧成分の特徴だけをうまく利用して、高精度に円近似を実現します。このようなエッジ成分は点列データの集合体であるにもかかわらず、簡単に扱うことが可能です。 Updated 2007.8.22
	ギア輪郭線が波打っている場合、従来の手法で楕円近似すると、波の影響により位置ズレが発生します。しかしHALCONでは、幾何学的手法に基づく楕円近似のアルゴリズムにより、このような対象物でも精確に計測し、画像処理を行うことができます。また、要求によっては波打った部分の影響を考慮した方が都合が良い場合があり、その際には従来の手法と使い分けることで柔軟に対応できます。 Updated 2007.8.22
	画像矯正リンクスが誇るハイスペックな画像処理ツール・HALCONは、カメラキャリブレーション機能も備えています。世界座標系におけるカメラの3次元の位置・姿勢情報が取得でき、これにより画像を特定の位置から撮影した画像に矯正することが可能です。 Updated 2007.8.22
	円弧状の計測一般的によく用いられる矩形範囲における1D計測機能に加え、HALCONでは円弧範囲での1D計測を行うことも可能です。任意の円弧形状を計測範囲として設定することで、サブピクセル精度での高精度計測を高速かつ容易に実現することが可能です。 Updated 2008.7.22
	外観検査金属など表面に光沢がある物体の外観検査は、撮影画像に激しい輝度ムラが発生することが多く、単純な画像処理では十分な検査ができません。HALCONでは動的閾値法により、輝度ムラが生じるケースにおいても、画像処理および信頼性の高い検査が可能です。 Updated 2007.8.22
	クラック検査金属面の検査は金属表面特有のテクスチャにより、テクスチャと傷の判別が困難です。また、金属のクラックが生じる箇所は応力が集中するところなので、検査領域を絞り込んだほうが有効です。HALCONでは自由な領域操作により、クラックが生じやすい箇所に解析範囲を絞り込んで画像処理が行えます。さらに、動的閾値法を用いれば、金属面のテクスチャと傷を区別し、傷のみを抽出できます。 Updated 2007.8.22
	エアキャップリンクスの画像処理ソフト・HALCONでは、XLD（Extended Line Description）と呼ばれるデータ形式を用いることによって、対象のエッジ情報をサブピクセル精度で計測することが可能です。さらにこのXLDデータは、点列の情報ながら扱いが容易なのも特徴です。例えば、エッジの長さ・面積・真円度などの特徴量を用いて必要なエッジだけを抽出することもできますし、円フィッティングを行い、径を高精度に計測することも可能です。 Updated 2007.8.22

ボトル検査

高速回転しているボトルの多面検査の事例です。4台のカメラを用いて同時に4箇所の画像処理を行います。リンクスのアナログ画像入力ボード『銀河++M4』を用いれば、1枚のボードでカメラ4台までの同時・非同期取り込みができるため、4箇所の同時検査でも、画像処理用PC1台、画像入力ボード1枚、カメラ4台という構成でシステムが実現可能です。

Updated 2007.8.22

ラベル検査

スーパーの食品などに貼られているラベルの印字内容を、画像処理システムによって検査します。商品名、製年月日、価格、バーコードの内容など様々な項目が1度に検査でき、あらかじめ様々なラベルを登録しておけば、複数のラベルも検査可能です。

Updated 2007.8.22

たまご外観検査

たまごの外観検査では、殻のヒビや割れを画像処理によって検出します。たまごの状態は画像中において微妙なコントラストの差によって現れますが、HALCONのサブピクセル精度によるエッジ抽出で検査ができます。

Updated 2007.8.22

	印刷検査製品の良・不良判定によく用いられる手法として、良品画像と検査画像の差分をとる手法が一般的です。しかしながら、厳密な差分による判定では、過検出となってしまう欠点が存在します。HALCONでは、差分に用いる良品画像に幅を持たせて登録する（バリエーションモデル）手法を用いることで、より目視に近い判定基準で検査を行うことが可能になります。 Updated 2008.7.22
	チーズ表面のラベル上の1Dバーコード読み取り HALCONでは、1Dバーコードに対しても非常にロバストかつ高速な読み取りを実現することができます。さらに、その他の機能と組み合わせることで、通常では困難な状況下においても読み取りを実現することが可能です。ここでは、1Dバーコード読み取りを3次元機能と組み合わせることで実現できた事例を御紹介します。 Updated 2008.7.22
	文字認識高度な画像処理ソフトであるHALCONの文字認識性能は、にじんだ印刷文字やあいまいな英数字などでも正確に認識できます。様々なフォントから200万個以上のサンプル（英数字）を使用して作成したトレーニング済みフォントデータが用意されているうえ、学習フェーズでトレーニングすれば、ひらがなや漢字、ロゴなども認識可能です。 Updated 2007.8.22
	2Dコード読み取り HALCONの画像処理アルゴリズムは、DataMatrix、QR Code、PDF417の2Dコード読み取りに対応しています。データコードの認識は、1回の関数呼び出しで複数のコードを1度に認識することが可能です。また、読み取りが困難な金属面に刻印された場合や、データコードの回転、サイズの変動、汚れなどのノイズなどに対しても安定して読み取ることができます。 Updated 2007.8.22

	粒子解析あいまいさを含んでいる、生体における粒子の分類を行うには、数多くの形状特徴を記憶する必要があります。HALCONの画像処理アルゴリズムには、50を越える形状特徴量と輝度特徴量が用意されており、これらの特徴を利用することで分類が困難な対象物も確実に分類処理できます。また、HALCONの特徴量計算は数ミリ秒という短い時間で迅速にこなします。 Updated 2007.8.22
	錠剤検査錠剤の形状検査や個数を数える場合には、モフォロジ処理が必要です。リンクスの画像処理ライブラリ・HALCONには、モフォロジ用のオペレータも数多く用意されています。特に領域の膨張や収縮といった処理は、通常の製品では時間がかかりますが、HALCONでは高速に画像処理を行えます。 Updated 2007.8.22
	血管検出 X線写真における血管はコントラストがはっきりしておらず、単純な2値化処理やフィルタ処理で検出することができません。このような低コントラストな画像においても、HALCONならば線分抽出用関数を用いることで安定して血管を検出し、スムーズに画像処理を行うことが可能です。 Updated 2007.8.22
	ジェスチャ認識カラー画像を用いて指の本数を計測する適用事例で、一般的なRGBの色空間ではなく、HSV色空間を使用しています。RGBだけだと画像処理ソフトで微妙な色の違いを抽出することは困難ですが、HALCONではRGBだけでなく、数多くの色空間を使用できるため、安定して特定の色を抽出し、画像処理が行えます。 Updated 2007.8.22

移動体検知

HALCONの画像処理アルゴリズムには、移動領域を検出するオペレータがあります。これは背景差分法に基づいており、背景画像の更新にはカルマンフィルタに基づいたロバストな背景推定機能を使用しています。撮影環境や目的に応じたパラメータを設定することが可能で、移動体の検知に適しています。

Updated 2007.8.22

	車番認識システムへの適用　(OCR) 自動車のナンバープレートを抽出し、プレート内の漢字、ひらがな、数字を認識し、適切な画像処理をします。HALCONの3次元画像補正とニューラルネットワークを用いたOCRを適用することで、あらゆる条件下において高い認識が可能です。 Updated 2007.8.22---提供：株式会社ベック様
	白線追跡による自動走行　(領域の絞込み) 車載カメラによる入力情報から自動走行を行うには、リアルタイムな画像を高速で処理しながら制御しつづける必要があります。しかし、カメラから得られる情報は膨大なため、そのまま画像処理を行っても非常に時間がかかります。HALCONでは、画像の検査領域を自由に定義できるため、カメラ画像から絞り込んだ検査領域に対してのみ画像処理を適用することで、道路上の白線抽出を高速に実現します。 Updated 2007.8.22
	道路標識の認識標識モデルデータをあらかじめ用意しておき、カメラから得られた画像に対してマッチングを行うことで標識の検出・種類判別照明条件の悪い画像内で登録されたモデルを認知するために、ロバスト性、精度および処理速度の面で極めて高い評価を全世界のユーザーからいただいている形状ベースマッチングを採用しました。自然界に存在する道路標識の自動認識装置として十分に機能するシステム構築が可能です。
	キャリブレーション機能を用いた3次元計測 HALCONのもつ高精度キャリブレーション機能を利用することで、1つのカメラにて3次元情報を取得することが可能カメラ画像の座標系と実世界の座標系（世界座標）をキャリブレーションと呼ばれる手法を用いて対応させることにより、一定形状の部品の3次元データを取り出すことが可能となります。ロボットを用いて部品をハンドリングするために、視覚センサーとして利用することが可能です。単一カメラで3次元情報を取得可能な画期的な方法です。
	自動車のインパネの表示チェックインパネに埋め込まれたランプやメーターの表示内容の自動検査サイドブレーキ、シートベルト、ドアのオープン、エンジンオイル量、水温といた警告等が制御ユニットからの信号通りに表示されているかをチェックします。さらに、スピードメータ、タコメータ、温度計、燃料計といったメーター類が正常な値を示しているかもチェックします。このように、目視の完全自動化を図るシステムに適用することも可能です
	自動車用ホイールの穴計測と文字認識ホイールの穴の位置とその大きさを計測するとともに刻印文字の認識規定の場所に穴が適切にあいているのか、そのサイズは正しいものかをチェックするために、穴の中心座標と直径を計測します。さらに、ホイールは正しいものであるかをチェックするために、刻印された文字の認識を行っています。
	自動車部品のQRコードリーダー認識が困難とされる金属面にマーキングされた自動車部品のQRコードの認識自動車部品のトレーサビリティのために、QRコードが幅広く利用されるようになっています。照明条件が難しくなる金属体にマーキングされたコードもロバストに読み取り可能です。さらに、複数のコードも同時読み込みが可能であるため、ラインを流れてくるような多数の部品管理も容易に行うことができます。
	ロバストなナンバープレート認識ニューラルネットワーク機能による高い文字認識率を実現任意の角度から撮影した画像をHALCONの多彩な前処理機能を活用することにより、正面画像に変換することが可能です。この前処理後の画像をベースにニューラルネットワークのテクノロジーをベースとする文字認識機能を利用して極めて高い確率で文字を認識することが可能となりました。

	四角形部品の計測画像処理により対象物の様々な形状を高精度に計測するには、サブピクセル精度で対象物のエッジ情報をうまく抽出する必要があります。また、取得したエッジ情報から、特定部位の選別・分割・隣接部の結合などの作業も求められます。そして、最終的にこれらのエッジを四角形や円、直線近似することで、サブピクセル精度による高精度な計測が実現できます。 Updated 2007.8.29
	リード計測 HALCONの画像処理システムを用いた、電子パーツの取り付け技術です。位置決めを行い、その位置によって計測領域を指定してICのピン幅計測を行うために、テンプレートからパターンマッチングのためのモデル作成領域およびICのピン幅計測領域を指定します。パターンマッチングの結果、計測対象の位置情報を得ることができ、ICのピン幅計測を行うための計測領域は相対位置から求めることが可能となります。相対位置に生成した計測領域に対してHALCONの計測オペレータを実行し、最終的にICのピン幅計測を実現します。 Updated 2007.8.22
	ICチップの足の幅計測画像処理における1D計測の1つの方法として、計測を矩形範囲に設定して幅を計測する手法が挙げられます。しかしながら、一般的な1D計測機能では、特にICチップの足など金属部品において、計測したい幅の中に反射が起こり、余計なエッジ点が抽出されてしまうという問題が発生します。HALCONではこの1D計測にファジー理論を組み合わせることで、このような困難な状況にも対応可能です。 Updated 2008.7.22
	BGA検査 HALCONには極めて高精度に計測を行うためのオペレータが用意されています。レンズの歪み除去や最適な照明を使い、画像のノイズレベルを低く抑えることで、サブピクセル精度として1/10～1/50ピクセルが実現できます。高精細な画像処理アルゴリズムにより、極小部品の計測も容易に行えます。 Updated 2007.8.22
	基板検査色情報を用いた基板検査の事例です。HALCONのカラー解析および画像処理能力を駆使して、色による部品のグループ分けを行っています。通常、カラー画像のRGB空間では微妙な色あいの分類は困難です。しかし、HALCONではRGB空間だけでなく、YIQ、HSI、HSV、i1i2i3など多数の色空間が用意されており、適切な色空間に変換を行うことで、正確な分類が可能となります。 Updated 2007.8.22

	3次元パターンマッチングによる3次元位置姿勢の取得 HALCON独自の技術を用いて、1台のカメラで対象の3次元位置・姿勢情報を取得する3次元パターンマッチングの機能が、HALCON 8.0バージョンからサポートされました。ピッキングアプリケーションなど、様々な用途への適応可能性を持つ新機能を御紹介します。 Updated 2008.7.22
	円形状の対象物の外観検査 HALCONでは、領域操作やモフォロジー、パターンマッチングなど基本的な機能の他にも多くの有効な機能をサポートしています。その1つの例として、円形状の対象物に対して非常に有用な極座標展開の機能を利用して外観検査を行うアプリケーションを御紹介します。 Updated 2008.7.22
	工作機械検査工作機械検査の現場において求められるのが、刃先の曲率や角度の正確な計測です。この事例の場合、得られた輪郭に対して円近似を行い、曲率の計測、直線近似による角度計測を行う必要があります。輪郭線の近似に対し、HALCONには優れたフィッティングのための関数が用意されています。HALCONの画像処理機能のひとつである近似関数を使用すれば、1/10～1/50ピクセル精度での計測が可能です。 Updated 2007.8.22
	複雑形状の円フィッティング単純な円形のものと違い、複雑な形状のものが入り組んだ円弧成分に対して、円近似の画像処理を行う場合、余分なエッジに邪魔されて近似そのものが困難になるケースがあります。そのような場合でもHALCONでは、抽出される様々なエッジから検査したい円弧成分の特徴だけをうまく利用して、高精度に円近似を実現します。このようなエッジ成分は点列データの集合体であるにもかかわらず、簡単に扱うことが可能です。 Updated 2007.8.22
	ギア輪郭線が波打っている場合、従来の手法で楕円近似すると、波の影響により位置ズレが発生します。しかしHALCONでは、幾何学的手法に基づく楕円近似のアルゴリズムにより、このような対象物でも精確に計測し、画像処理を行うことができます。また、要求によっては波打った部分の影響を考慮した方が都合が良い場合があり、その際には従来の手法と使い分けることで柔軟に対応できます。 Updated 2007.8.22
	画像矯正リンクスが誇るハイスペックな画像処理ツール・HALCONは、カメラキャリブレーション機能も備えています。世界座標系におけるカメラの3次元の位置・姿勢情報が取得でき、これにより画像を特定の位置から撮影した画像に矯正することが可能です。 Updated 2007.8.22
	円弧状の計測一般的によく用いられる矩形範囲における1D計測機能に加え、HALCONでは円弧範囲での1D計測を行うことも可能です。任意の円弧形状を計測範囲として設定することで、サブピクセル精度での高精度計測を高速かつ容易に実現することが可能です。 Updated 2008.7.22
	外観検査金属など表面に光沢がある物体の外観検査は、撮影画像に激しい輝度ムラが発生することが多く、単純な画像処理では十分な検査ができません。HALCONでは動的閾値法により、輝度ムラが生じるケースにおいても、画像処理および信頼性の高い検査が可能です。 Updated 2007.8.22
	クラック検査金属面の検査は金属表面特有のテクスチャにより、テクスチャと傷の判別が困難です。また、金属のクラックが生じる箇所は応力が集中するところなので、検査領域を絞り込んだほうが有効です。HALCONでは自由な領域操作により、クラックが生じやすい箇所に解析範囲を絞り込んで画像処理が行えます。さらに、動的閾値法を用いれば、金属面のテクスチャと傷を区別し、傷のみを抽出できます。 Updated 2007.8.22
	エアキャップリンクスの画像処理ソフト・HALCONでは、XLD（Extended Line Description）と呼ばれるデータ形式を用いることによって、対象のエッジ情報をサブピクセル精度で計測することが可能です。さらにこのXLDデータは、点列の情報ながら扱いが容易なのも特徴です。例えば、エッジの長さ・面積・真円度などの特徴量を用いて必要なエッジだけを抽出することもできますし、円フィッティングを行い、径を高精度に計測することも可能です。 Updated 2007.8.22

	粒子解析あいまいさを含んでいる、生体における粒子の分類を行うには、数多くの形状特徴を記憶する必要があります。HALCONの画像処理アルゴリズムには、50を越える形状特徴量と輝度特徴量が用意されており、これらの特徴を利用することで分類が困難な対象物も確実に分類処理できます。また、HALCONの特徴量計算は数ミリ秒という短い時間で迅速にこなします。 Updated 2007.8.22
	錠剤検査錠剤の形状検査や個数を数える場合には、モフォロジ処理が必要です。リンクスの画像処理ライブラリ・HALCONには、モフォロジ用のオペレータも数多く用意されています。特に領域の膨張や収縮といった処理は、通常の製品では時間がかかりますが、HALCONでは高速に画像処理を行えます。 Updated 2007.8.22
	血管検出 X線写真における血管はコントラストがはっきりしておらず、単純な2値化処理やフィルタ処理で検出することができません。このような低コントラストな画像においても、HALCONならば線分抽出用関数を用いることで安定して血管を検出し、スムーズに画像処理を行うことが可能です。 Updated 2007.8.22
	ジェスチャ認識カラー画像を用いて指の本数を計測する適用事例で、一般的なRGBの色空間ではなく、HSV色空間を使用しています。RGBだけだと画像処理ソフトで微妙な色の違いを抽出することは困難ですが、HALCONではRGBだけでなく、数多くの色空間を使用できるため、安定して特定の色を抽出し、画像処理が行えます。 Updated 2007.8.22

	車番認識システムへの適用　(OCR) 自動車のナンバープレートを抽出し、プレート内の漢字、ひらがな、数字を認識し、適切な画像処理をします。HALCONの3次元画像補正とニューラルネットワークを用いたOCRを適用することで、あらゆる条件下において高い認識が可能です。 Updated 2007.8.22---提供：株式会社ベック様
	白線追跡による自動走行　(領域の絞込み) 車載カメラによる入力情報から自動走行を行うには、リアルタイムな画像を高速で処理しながら制御しつづける必要があります。しかし、カメラから得られる情報は膨大なため、そのまま画像処理を行っても非常に時間がかかります。HALCONでは、画像の検査領域を自由に定義できるため、カメラ画像から絞り込んだ検査領域に対してのみ画像処理を適用することで、道路上の白線抽出を高速に実現します。 Updated 2007.8.22
	道路標識の認識標識モデルデータをあらかじめ用意しておき、カメラから得られた画像に対してマッチングを行うことで標識の検出・種類判別照明条件の悪い画像内で登録されたモデルを認知するために、ロバスト性、精度および処理速度の面で極めて高い評価を全世界のユーザーからいただいている形状ベースマッチングを採用しました。自然界に存在する道路標識の自動認識装置として十分に機能するシステム構築が可能です。
	キャリブレーション機能を用いた3次元計測 HALCONのもつ高精度キャリブレーション機能を利用することで、1つのカメラにて3次元情報を取得することが可能カメラ画像の座標系と実世界の座標系（世界座標）をキャリブレーションと呼ばれる手法を用いて対応させることにより、一定形状の部品の3次元データを取り出すことが可能となります。ロボットを用いて部品をハンドリングするために、視覚センサーとして利用することが可能です。単一カメラで3次元情報を取得可能な画期的な方法です。
	自動車のインパネの表示チェックインパネに埋め込まれたランプやメーターの表示内容の自動検査サイドブレーキ、シートベルト、ドアのオープン、エンジンオイル量、水温といた警告等が制御ユニットからの信号通りに表示されているかをチェックします。さらに、スピードメータ、タコメータ、温度計、燃料計といったメーター類が正常な値を示しているかもチェックします。このように、目視の完全自動化を図るシステムに適用することも可能です
	自動車用ホイールの穴計測と文字認識ホイールの穴の位置とその大きさを計測するとともに刻印文字の認識規定の場所に穴が適切にあいているのか、そのサイズは正しいものかをチェックするために、穴の中心座標と直径を計測します。さらに、ホイールは正しいものであるかをチェックするために、刻印された文字の認識を行っています。
	自動車部品のQRコードリーダー認識が困難とされる金属面にマーキングされた自動車部品のQRコードの認識自動車部品のトレーサビリティのために、QRコードが幅広く利用されるようになっています。照明条件が難しくなる金属体にマーキングされたコードもロバストに読み取り可能です。さらに、複数のコードも同時読み込みが可能であるため、ラインを流れてくるような多数の部品管理も容易に行うことができます。
	ロバストなナンバープレート認識ニューラルネットワーク機能による高い文字認識率を実現任意の角度から撮影した画像をHALCONの多彩な前処理機能を活用することにより、正面画像に変換することが可能です。この前処理後の画像をベースにニューラルネットワークのテクノロジーをベースとする文字認識機能を利用して極めて高い確率で文字を認識することが可能となりました。