錠剤検査
| アプリケーションのタイプ | 検査 |
| 画像の特性 | 単色、十分なコントラスト |
| マシンビジョンツール | 2値化、Watershedセグメント化、 粒子解析 |
錠剤検査の例は、Watershedセグメント化アルゴリズムを使用して、画像で錠剤を分割して、各錠剤に対して粒子解析を実行します。
Watershedセグメント化アルゴリズムは、画像の地形的な面に基づいて画像を分割します。画像が重複していないセグメントに分割されます。各セグメントには固有の粒子が含まれます。この例では、Watershed画像を使用して、元の画像をマスク処理してオブジェクトを分離する方法を示します。粒子解析ステップは各錠剤を解析します。
2値化: 自動2値化―クラスタ―自動2値化テクニックを使用して、画像の明るい領域を他の領域から分離します。
画像バッファ: コピーを（1）へ追加―後で使用できるように、2値化画像のコピーを画像バッファのバッファ#1に格納します。
距離―オブジェクトの縁への最短距離に等しいグレースケール値を各ピクセルに割り当てます。これはオブジェクト内の穴である場合があります。このステップは、Watershedセグメント化アルゴリズムを適用する前の前処理のステップです。
Watershedセグメント化―画像の地形的な面に基づいて、Watershedセグメント化アルゴリズムで画像を分割します。画像は、各セグメントが固有の粒子を含む重複していないセグメントに分割されます。各領域は、0の値でピクセルラインによって分離されます。このラインは、Watershedラインと呼ばれます。
画像バッファ: コピーを（2）へ追加―後で使用できるように、Watershed画像のコピーを画像バッファのバッファ#2に格納します。
画像バッファ: 回収バッファ―2値化画像のコピーを回収します。
マスクバッファ―Watershed画像で2値化画像をマスク処理します。結果として、（0の値付きの）Watershedラインのピクセルは、結果画像で0に設定されるため、粒子が分離されます。
粒子解析―画像の残りの粒子（錠剤）のプロパティを解析します。粒子測定関数は、最大50の異なる粒子のプロパティを解析することができます。