説明
[FPM(特徴点応用マッチング)]

FPM(Feature Point Matching)について

対象物が構成する輪郭の幾何情報を特徴量として利用したパターンマッチング手法です。マスターパタンの特徴量と、マッチング対象画像の特徴量との対応を一致度の評価値として用いることで類似度を求めています。 マッチングは二段階で行っており、始めにパラメータ空間への投票を用いた多数決方式によって候補を絞り、さらに周辺対応点探索を行って大体の位置を決定します。 その後、第一段階の処理で残った候補の位置で再度対応点探索を行い、高精度に推定を行うことで最終的な位置、姿勢、スケール値を算出します。 機能面では従来の弊社のパターンマッチング技術である高機能サーチ同様、平行移動、回転、スケール変化を扱うことが可能で、一部の特徴量に欠損があっても変換パラメータ(平行移動、回転、スケール変化)の推定結果に影響を与えません。


FPMの特徴

以下に、FPMの特徴を挙げます。
長所
  • 平行移動、回転、スケール変化を扱うことができる
  • 対象物の一部が視野外にあっても探索が可能
  • 対象物のコントラストが低い場合のノイズの影響を低減
  • 汚れの付着による欠損の影響を受けない
  • シェーディングの影響を受けにくい
  • 画像の輝度変化に強い
  • 焦点ずれ等のボケによる精度の低下を抑制
  • 特定形状以外でも安定した探索を実現
  • 処理時間変動の抑制
短所
  • 太り細りの影響を受ける(非相似変形に未対応)
  • 処理時間の増大
  • パラメータ設定が難解である

FPMの最も簡単な使い方

FPMは「FPMオブジェクトの生成」と、「マッチング実行」の2つの関数のみで実現可能です。FPMオブジェクトとは、マッチングを行うマスターパタン毎に必要となるオブジェクトです。
fpm_flow.png

FPMの簡単な実行

FPMオブジェクトではマスターパタンの画像はもちろん、マスクやパラメータ等の入力情報からマッチング結果まで、様々なデータを管理しております。 マッチング実行関数である fnFIE_fpm_matching() に関しては下図のようにパーツレベルで用意されたライブラリによって構成されていますので、特徴量計測等のライブラリを個別に実行することも可能です。

fpm_flow_detail.png

FPMマッチング実行( fnFIE_fpm_matching() )内部での処理


高速版FPM(F_FPM_SPEED_MODE)

FPMではマッチングのモードとして、画像を1/4(面積比)に圧縮してマッチングを行う高速モードが選択可能です。 通常版と比較して約2〜3倍の処理速度でマッチング可能で、検出能力、認識能力に関してもほぼ遜色ありません。精度については繰り返し精度には大きな低下は確認されていませんが、絶対位置精度では通常モードと比べて約半分程度の精度低下が確認されています。

注意:
尚、高速モードでは通常モードとの仕様上の違いがありますのでご注意ください。
スケール変化には完全に対応するわけでなく、パラメータのスケール最小値と最大値が違うことをチェックして約±5%程度対応します。

FPMのパラメータ

FPMで必要となるパラメータの説明をします。安定してマッチングを行うためにはパラメータの調整が必要です。

特徴量抽出パラメータ( 共用体 F_FPM_FEATURE )
FPMではエッジ情報を細線化後、サブピクセル精度で求めた情報をマッチングに使用するための特徴量としています。この特徴量を抽出するためのパラメータです。
マッチングパラメータ
F_FPM_MATCH 構造体に指定するパラメータで、マッチングを行う際のパラメータです。
fpm_polarity.png

エッジの極性を考慮した場合のマッチング結果の差

領域スコア再計算パラメータ
F_FPM_AREASCORE 構造体に指定するパラメータです。 エッジのマッチング処理では、マスターパタンのエッジの対応がつくか否かでスコアが決定します。 よって、マスターパタンのエッジとは対応しない位置に余分なエッジが存在するような状況でも、スコアに対する考慮はされません。 領域スコア再計算を行うと、このようなノイズや隠蔽によって余計なエッジが生じる状況で減点処理を行いスコアに差をつけることが可能です。
fpm_areascore.png

領域スコア計算によるスコアの変化


覚え書き:
使用例
サンプル


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