| コグネックスの最新画像処理システム 新しい位置決めツール RSIサーチ |
| 〜ローテーション，スケール変化，カラー画像の正規化相関を使ったサーチ〜 |
| コグネックス株式会社 技術本部 水谷栄二 |
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1. はじめに |
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コグネックスの画像処理システムは，ボード系のシステム（VisionPro, CVL）とセンサー系のシステム（In-Sight, DataMan）とがある。ボード系では，画像取り込み機能と画像処理機能をボード上に搭載し，専用チップによる処理の高速化を実現した専用ハードウェアの開発を行った時期があったが，プロセッサの高速化に伴い，処理はパーソナルコンピュータを利用したシステムが主流になってきている。ハードウェアはカメラからの画像を取り込むフレームグラバが主体になった。一方，センサー系のシステムでは，カメラ機能とDSPなどによる処理系をコンパクトなボディーに収め，耐環境性を向上させたシステムである。画像認識機能はコグネックスの定評あるライブラリーを搭載している。
いずれの場合においても処理能力の向上による高速化がすすめられ，高画素化，カラー化などデータの質と量を増やせる環境が整い，新しい応用分野が広がっており，それに対応するビジョンツールが求められている。
本稿で紹介するRSI（Rotation, Scale Invariant search tool）サーチツールは，位置決め機能をさらに強化したものであり，現在のプロセッサおよび要望に対応するために開発された。RSIサーチは，コグネックスの「MVS-8000シリーズ」（図1）で利用可能で，PCI Express対応のボードもラインナップしている（図2）。
コグネックスのサーチツールは，CNLサーチとPatMaxがある。CNLサーチはグレイスケール・パターンマッチングによる位置検出ツールで，正規化相関係数をスコアとしている。PatMaxは，エッジベースのマッチングツールで，スケール変化や回転変動に対応できる機能を有している。
RSIサーチツールは，CNLサーチの機能に，PatMaxで対応しているスケール変化や回転変動に対応できる機能を付加したものである。さらに，カラー画像を取り扱えるため，幅広く応用がきくツールである。
画像認識の対象となる領域の拡大や，求められる精度の高度化に対応するために画像サイズの拡大（高画素化）により，取り扱う画像データが大きくなり，また対象の回転やカラー化など，サーチがカバーできる条件が広がっても，モデルの探索に要する時間を抑え，ロバストかつ精度よく処理するツールを実現した。 |
図1 MVS-8000シリーズ
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図2 8600eボード(PCI Express対応)
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2. サーチツールの比較 |
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| 表1にてコグネックスのサーチツールを比較した。 |
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| 表1 サーチツールの比較 |
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CNLサーチ |
RSIサーチ |
PatMax |
| グレイ画像 |
○ |
○ |
○ |
| カラー画像 |
× |
○ |
× |
| 手法 |
正規化相関 |
正規化相関 |
エッジベース |
| 位置検出 |
○ |
○ |
○ |
| 角度変化対応 |
× |
○ |
○ |
| 大きさ変化対応 |
× |
○ |
○ |
| 位置検出精度（画素） |
○ |
○ |
◎ |
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3. RSIサーチの特徴 |
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画像処理で，正規化相関係数が頻繁に使われる理由の1つは，照合の測定基準がロバストであることだからである。照明が変化した時にも，正規化相関係数は影響が少ないので，正しい位置を見つけることができる。
対象までの距離が変化するなどして，大きさが変化しても，RSIサーチはその変化に追随できるので，認識できる。回転しても，RSIサーチは，認識できる。
一部を遮蔽された時でも，ある程度認識できる。また複数の結果を処理することができる。
切手を使ったRSIサーチの結果を示す。RSIサーチのモデルは，枠で示される（図3）。検出した結果は，枠で示されている。複数同時に，回転したものも検出できている（図4）。 |
図3 RSIサーチモデル
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図4 RSIサーチ結果(複数検出例)
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