Cokkieこのレスは下記の投稿への返信になります。投稿者:AKAHOSHI教えてください。正規化パターンマッチングの技術的な特徴を教えてください。現在、相見積もりをかけている会社のものにはそれが含まれていないものがあります。用途にもよるのでしょうが、基本的な特徴をどなたか教えてください。投稿者:あやねこ正規化パターンマッチングというのは、正規化相関を用いた位置決めだと思うのですが、最近は「古い」方法とされています。理由として、計算量があまりに膨大になるため、回転補正量が限られていたり、特殊なハードウェアを要したりします。照明変動や、欠けなどへの対応能力が低くなります。あと、縮尺変動にも対応できません。それに対する「新しい」方法として、「輪郭線をできるだけ合わせる方法」が出てきています。こちらの方が、計算が軽く、照明変動にも強く、360°回転にも、欠けにも、縮尺変動にも対応可能です。どちらかといえばこれを使っている物の方が「優秀」だと思います。投稿者:AKAHOSHIお礼!!すご〜く丁寧なご回答感謝いたします。勉強になります!!!今後ともご指導よろしくお願いします。結局、コグネックスは捨てて、トークエンジニアリングという小さなベンチャー画像処理企業の基盤を採用しました。1600万画素対応ボードらしくって・・・・。うちの社長が気に入っちゃいました。投稿者:あやねこよろこんでいただけたら何よりです。ちなみに、コグネックスを捨てなければいけなくなった理由は何でしょうか。画像処理では問題を起こしにくい会社の一つだと思っていましたが・・・#トークエンジニアリングさんで「小さい」なら、うちは「塵」。投稿者:AKAHOSHIあやねこ様ご丁寧な回答本当にありがとうございます。私は、現場担当者にもかかわらず、まったく、画像の素人で悩んでいました。でき、また、その独自画像処理技術をシングルカメラ3D産業ロボットまで応用させている点で採用いたしました。産業ロボットで有名なファナックのロボットよりレベルが高いので、将来の導入に向けての布石です。それでいて、値段が、かなり安い!!!そんなところで決済がおりました。あやねこ様、本当にありがとうございました。投稿者:正規化導入のメーカースタッフ正規化パターンマッチングって、そんな感じ???トークエンジニアリングの技術にパターンマッチングなんてないですよ。他社のユーザー評価で技術もアフターケアもダメなので、リピートが少ないようです。弊社はオムロン対応です。あやねこさんの会社のパンフがほしいです。投稿者:あやねここれは当社の技術というより、最近のパソコンベース画像処理ライブラリのトレンドですね。最近ではオムロンさんも「EC○○」とかいう名前で出している技術ではないかと思います。これが出来るか出来ないかは、画像処理装置としてものすごい差が付きます。私はHALCONのこの機能をみて「降参!オリジナルで画像処理が書ける時代は終わった」と思い、それ以降、市販ライブラリの導入に踏み切りました。HALCONの形状モデルCOGNEXのPatMaxMATROXのGMFFASTのFVL高機能サーチなどがこの機能に相当し、これらを使った画像処理屋ならどこでも対応できると思います。ライセンス料などが結構かかりますが、導入する価値は十二分にあると思います。投稿者:正規化導入のメーカースタッフかなりのことをやっておられますね。HALCONは最近、よく目に付きますね。簡単なカタログをもっている企業様はどこになるでしょうか?正規化パターンマッチングは重要です。どこの企業がいいのでしょうか?オムロンさん?あやねこさん?リンクスさん?パターンマッチングはやはりオムロンさんですかね?ここのBBSに出ている企業も検索しましたが、なかなかいいものを持っている企業はありませんね。トークエンジニアリングさんの技術では全然ダメです。そこにパターンマッチングの技術は100%ないです。オムロンさんにあたるべきかな?どなたかアドバイスをいただければうれしいです。投稿者:あやねここんにちは。HALCONを学ぼうとするなら、リンクスのセミナーに参加してみるのが手っ取り早いでしょうね。HALCONのマッチング(輪郭線ベース)はうちの画像検査ソフトウェアの中核です。何でもかんでもあっさり位置決めしてくれるので拍子抜けします。画像検査の技術的な動向は把握しているつもりですが、完成品として面白いと思うのはオムロンのF250/F270ですね。考え方に近い物を感じます。投稿者:春こん!トークエンジニアリングの技術にパターンマッチングなんてないですよ。他社のユーザー評価で技術もアフターケアもダメなので、リピートが少ないようです。弊社はオムロン対応です。今、弊社ではオムロンマシーンをサンプルで借りてデモをやっているところです。貸し出しOKな、太っ腹なオムロンさんですね。いい、製品つくりに役立てたいです。あと、リンクス(ハルコン)の研究もしなくては・・・・・。貸し出しOKな、太っ腹なオムロンさんですね。選定の際に実機で「評価できる」ことが重要です。できること、できないことを事前に見極めておくことが売る側、買う側双方にとって、トラブルを避ける最善策だと思います。「できあがってみないと判らない」というのは最悪の事態を招く可能性が・・・。他社のユーザー評価で技術もアフターケアもダメなので、リピートが少ないようです。弊社はオムロン対応です。今、弊社ではオムロンマシーンをサンプルで借りてデモをやっているところです。「できあがってみないと判らない」というのは最悪の事態を招く可能性が・・・。}}}}}}}}}}やはり、デモができる画像メーカーが信用できますね。投稿者:チビコグネックスのPATMAXだと、画像から輪郭情報を抽出して、輪郭と輪郭のマッチングを行うので、そのとき、回転も考慮して、計算していると思います。正規化相関ベースだと、Δθを決めて、アフィン変換でモデルをたくさん作って、マッチングさせているのだと思います。使っている側からの推測ですが。