CVB Foundation PKG
The complete easy-entry vision software suite
쉽고 강력하며 경제적인 패키지
새로운 사용자들에게 머신 비전 세계로의 빠르고 편리한 입문을 위해 CVB는 Foundation Package를 제공합니다. 다양하고 서로 다른 타입의 영상 처리 하드웨어를 제어할 수 있고 최적화된 영상 디스플레이를 지닌 CVB Image Manager를 기본으로 한 강력한 패키지입니다. 추가로, 사용자 정의 알고리즘을 통한 추상적인 이미지 access가 가능합니다. 이 모든 것은 최적화된 Edge, Blob, statical image analysis, filter, arithmetic 등의 알고리즘에 의해 보완됩니다. 이 포괄적인 집합은 사용자에게 다양한 머신 비전 업무를 해결하는 데 있어 가장 중요하고 광범위하게 사용되는 알고리즘을 제공합니다.
추가로, CVB Foundation Package는 측정이나 로봇 어플리케이션에 사용되는 2D Calibration을 위한 새로운 알고리즘과 같은 핵심 머신 비전 기술을 포함합니다. 또한 Foundation Package는 밝기 변화가 심한 이미지에 사용할 수 있는 dynamic thresholding을 포함합니다. Colour conversion 및 image filtering을 위한 특별한 기능들도 포함합니다.
이 패키지에는 그래픽 프로그램 인터페이스 iTuition이 추가되어있습니다. iTuition은 간편한 드래그&드롭 방식으로 빠르고 직관적인 방법으로 영상 처리 어플리케이션을 구축할 수 있는 수단입니다. 따라서 별도 컴파일러의 구입이 필요 없는 어플리케이션의 제작이 가능합니다. 이 그래픽들은 프로그래밍 지식이 없거나 숙련된 프로그래머 등 모든 초입자에게 매우 유용할 것입니다.
추가적으로, Borland(C++Builder/Delphi), Microsoft(Visual Basic, Visual C++, C#.net)등 모든 하이 레벨 랭귀지 컴파일러들이 사용 가능하며 방대한 양의 샘플 프로그램 소스들이 제공됩니다.
Function for filtering of images
고속의 이미지 전처리를 위하여 고도로 최적화된 필터 알고리즘의 포괄적인 집합. 이 필터들의 사용은 다음 단계의 해석을 단순화하거나 가속화하기 위해 영상의 강조나 약화를 가능하게 해줌.
Function for binarization using dynamic thresholding
Dynamic Tresholding의 사용은 조명 변화가 있는 환경에서의 영상 처리를 단순화 해줌. 이 진화를 통해 영상은 순수한 black&white 이미지로 바뀜. Dynamic Tresholding은 조명의 국부적 변화가 있는 경우 자동적으로 업데이트 뒤는 local threshold를 사용 (Constant Tresholding, Image Tresholding도 지원)
Function for 2D-Calibration of image data
렌즈 디스포션에 의한 광학적 왜곡 혹은 수직이 아닌 조사각에 의한 영상의 왜곡 등을 보정. Calibration이 이루어지면 이 알고리즘은 다른 영상 해석을 위한 보정된 이미지 데이터를 생성함. 둥근 표면의 영상 변화 등에 가장 쉬운 방법.
Functions for colour space conversion
영상 정보의 내용이나 검사 업무에 따라 원 이미지를 다른 형식의 색체계로 바꾸어 주는 것은 다음 영상 처리에 매우 유용합니다. 영상의 밝기, 색상, 채도 등을 분리시키기 위한 서로 다른 고도로 최적화된 알고리즘들이 있습니다.
Function for mathematical calculation
CVB Foundation Package는 “Math Helpers”라는 단어로 적절히 표현될 수 있는 함수 그룹을 포함합니다. 이 함수들은 각도, 벡터, 선, 원 등 2차원 벡터 공간에서의 연산을 쉽게 수행할 수 있는 기능을 제공합니다. 사용자가 법선, 벡터, 교즘 그리고 회귀연산까지 쉽게 계산 할 수 있게 해줍니다.
Additional tools available include
CVB Foundation Package는 사용자에게 손쉽고, 포괄적인 최적화된 영상 처리 기능들의 집합을 제공합니다. 이 패키지는 최소한의 투자로 광범위한 영역의 머신 비전 어플리케이션 개발을 가능하게 해줍니다. 추가적으로 CVB Foundation Package는 선택적이며 특별화된 CVB툴들을 이용하여 확장될 수 있습니다.
이 툴들은 사용자들이 매우 어려운 머신 비전 어플리케이션을 빠르게 해결할 수 있게 해줍니다. 특별한 예로서 대상물 인식과 문자열 읽기 등이 있습니다.
현재 CVB Minos, CVB Manto 그리고 CVB Shape Finder는 인식 속도와 안정성에서 선두적인 소프트웨어 툴의 자리를 지키고 있습니다. 실제로 CVB Manto는 과거에 해결할 수 있는 산업적 솔루션이 없었던 어플리케이션들을 가능하게 합니다. (손으로 쓴 문자의 인식, 반짝이는 표면에 펀칭된 문자의 인식, 식품산업 등) 1D와 2D바코드를 인식하기 위해서는 CVB Barcode툴이 사용될 수 있습니다. 거의 모든 형식의 바코드 심볼 및 데이터 매트릭스 코드의 인식이 가능할 뿐 아니라 인식된 코드의 위치 정보도 제공합니다. 현실적이고 산업현장에서 상태가 좋지 않은 코드들도 인식하기 위해 빠르고 안정적인 코드 인식에 특별한 주안점을 두고 있습니다. 레코딩 툴인 CVB Movie와 CVB Sequence툴을 사용하면 완벽한 시퀀스 레코딩 시스템을 만들 수 있습니다. CVB의 하드웨어 서포트와 모듈화 컨셉의 기반에서, 사용자는 유연하고 커스터마이즈 가능한 레코딩 솔루션을 만들 수 있습니다.
CVB MANTO
Very Special pattern matching tool
- 일반적 머신 비전 툴들로는 해결할 수 없는 비전 어플리케이션들을 해결하기 위해 개발된 CVB만의 특별한 툴
- 대상 물체의 형상 변화가 심한 어플리케이션
- 안정적 조명 확보가 어려워 검사 대상의 조명 상태가 계속 변화하는 어플리케이션
- 미세한 색상 변화의 감지가 필요한 어플리케이션
- 문자인식(수기 문자 등), 식품 검사, 표면 검사, 얼굴 인식 등 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘 적용
CVB MINOS
Standard pattern matching tool
CVB Minos는 기존의 패턴 매치 툴과는 다른 새로운 개념의 패턴 매치 툴입니다. 다수의 이미지로부터 형상을 묘사하는 특성들을 모은 classifier를 생성하여 그 classifier를 기반으로 패턴 매치를 실시합니다. 따라서 기존의 모든 픽셀을 비교하는 방식에 비해 매우 빠르고 높은 신뢰성을 가집니다. 이 알고리즘은 조명 변화에 매우 강하여 노이즈 간섭 또한 장애가 되지 않습니다. 하나의 Classifier는 다수의 패턴들을 포함할 수 있으며 이로 인해 다수의 패턴을 동시에 찾는 것이 가능합니다. 이것은 효율적인 OCR을 위한 전제 조건이 되며 다양한 어플리케이션들에 상당한 유연성을 제공합니다. Minos는 신경 회로망(neural network) 로직과 유사한 기법을 사용합니다. Classifier는 학습과정에서 Positive 샘플뿐만 아니라 Negative 샘플까지 인식합니다. Negative 샘플은 올바른 샘플의 반대 샘플로 작용하여 오인식율의 가능성을 현저히 줄여줍니다.
Minos OCR/OCV를 위한 편리하고 특별한 기능들을 제공 합니다.
CVB SHAPE FINDER
Object searching tool
Shape Finder는 형상의 기하학적 속성에 기반하여 회전 방향, 크기와 무관하게 대상물의 위치를 정확하고 빠르게 찾는 검색 툴입니다. 이 툴의 특징 중 하나는 부분적으로 가려지거나 노이즈, 반사 등의 간섭이 있는 대상 물체에 대한 높은 인식율입니다. 다양한 파라미터의 조성에 의해, 사용자는 극도로 빠른 셋팅과 다소 느리지만 보다 정확한 셋팅을 선택할 수 있습니다.
알고리즘
이 툴은 기본적으로 Hough transform을 사용합니다. 패턴은 이미지의 국부적 contrast를 기반으로 인식됩니다. Contrast 영역은 밝기 변화가 많은 영역을 대상으로 합니다. 반면 밝기 변화가 약한 부분은 무시됩니다. Shape Finder의 사용자는 contrast에 대한 적절한 threshold값을 정의할 수 있어 노력과 결과의 질을 컨트롤 할 수 있습니다. Shape Finder의 또다른 특징은 하나 이상의 패턴을 찾을 수 있는 옵션입니다. 이 경우 n개의 패턴을 찾기 위해 n번의 검색을 수행하지 않고 단지 한 번의 검색만을 수행합니다. 다차원의 결과 값들을 계산하여 서로 다른 패턴 클래스들을 인식하고 위치를 결정할 수 있게 해줍니다. 이런 이유로, Shape Finder는 OCR 어플리케이션에도 유용하게 사용할 수 있습니다.
다른 중요한 특징은 방향성에 무관한 인식입니다. 이는 많은 산업 어플리케이션에서 매우 중요한 키포인트 입니다. Shape Finder의 알고리즘 구조는 매우 빠른 검색 속도를 지닙니다. 일반적으로 768 x 572 크기의 영상에서 30 x 30픽셀의 패턴을 찾을 시 15ms내외의 시간이 걸립니다.
(물론, 프로세싱 파워에 따라 차이가 있습니다.)
ShapeFinder의 특징
- 노이즈가 있거나 겹쳐진 패턴에 대한 매우 높은 인식
- 여러 개의 패턴 클래스 등록 가능
- 회전 및 크기 변화에 무관한 인식
- 필요 요구에 따라 속도와 정밀도 중 한족을 극대화 가능
- 사용이 매우 쉬움, 매우 어려운 업무에도 간단한 솔루션을 제공
- 부분적으로 가려진 대상에 대한 높은 인식
- 회전 및 크기 변화에 무관
- 위치, 방향 및 스케일에 대한 고정도 측정
- 촬영 이미지가 아닌 만들어진 이미지로부터도 등록 가능
- 최적화된 검색 기법에 의한 매우 빠른 프로세싱 속도
- 쉬운 등록
ShapeFinder 장점
- 하나의 샘플을 등록하고 위치, 방향, 스케일 등을 정밀하게 찾음
- 쉬운 프로그램 인터페이스
- 등록과 신뢰성 및 속도 테스트를 위한 매력적인 그래픽 인터페이스 제공
- 단순한 버튼과 옵션
- Default 셋팅만으로 대부분의 어플리케이션에서 사용 가능
- VB, NET source code 제공
활용분야
- Pick & Place (Align) 어플리케이션
- OCR에 매우 적합