データ保存
大量のデータを保存時に
28 圧縮したい
設
定
・ 収
集
例えばExcel※の場合、
表計算ソフトは、扱えるデータ数に制限があります。 65536
データ圧縮機能 表
データ（行）までの制限です。データ量がそれ以上の場合、データ圧縮が便利です。 示
検
索
・1【Excel転送/CSV保存】【CSV保存】
● - を選択します。
解
2 析
● 保 存範囲を指定します。
3● データ圧縮処理を指定し、保存を実行します。
デ
4 ー
タ
保
存
Excel
1
● 親
2
● 垂直カーソル範囲などで、 和
保存するデータ範囲を指定できます。
性
印
刷
間引き：指定した圧縮率で、
データを飛ばしてCSV保存
フ
します。
ァ
イ
ル
操
全データ保存
作
間引きなし
カ
ス
タ
マ
圧縮率数毎に飛ばして保存
イ
ズ
間引き データ
圧縮可能！
圧縮：指定した圧縮率データ数毎に、 番
外
[最大値]、[最小値]、[平均値]を
編
演算して変換します。
※Excel97以降
関
連
自動保存時やユーティリティ ト FileViewer2 ”
ソフ “ 使用時（38 ページ）にも
商
ワンポイント
データ圧縮機能は利用できます。（ただ データ範囲設定はあり
し、 ません。） 品
31
データ保存
大量のデータを保存時に
28 圧縮したい
設
定
・ 収
集
例えばExcel※の場合、
表計算ソフトは、扱えるデータ数に制限があります。 65536
データ圧縮機能 表
データ（行）までの制限です。データ量がそれ以上の場合、データ圧縮が便利です。 示
検
索
・1【Excel転送/CSV保存】【CSV保存】
● - を選択します。
解
2 析
● 保 存範囲を指定します。
3● データ圧縮処理を指定し、保存を実行します。
デ
4 ー
タ
保
存
Excel
1
● 親
2
● 垂直カーソル範囲などで、 和
保存するデータ範囲を指定できます。
性
印
刷
間引き：指定した圧縮率で、
データを飛ばしてCSV保存
フ
します。
ァ
イ
ル
操
全データ保存
作
間引きなし
カ
ス
タ
マ
圧縮率数毎に飛ばして保存
イ
ズ
間引き データ
圧縮可能！
圧縮：指定した圧縮率データ数毎に、 番
外
[最大値]、[最小値]、[平均値]を
編
演算して変換します。
※Excel97以降
関
連
自動保存時やユーティリティ ト FileViewer2 ”
ソフ “ 使用時（38 ページ）にも
商
ワンポイント
データ圧縮機能は利用できます。（ただ データ範囲設定はあり
し、 ません。） 品
31
デ ータ保 存
大量のデータを保存時に 設
24 圧縮したい 定
・ 収
集
例えばExcel※の場合、
表計算ソフトは、扱えるデータ数に制限があります。 65536
データ圧縮機能 表
データ（行）までの制限です。データ量がそれ以上の場合、データ圧縮が便利です。 示
HOW TO/ STEP
検
索
・●【Excel転送/CSV保存】 CSV保存】
-
【 を選択します。
1 解
析
● 保存範囲を指定します。
2● データ圧縮処理を指定し、保存を実行します。
3 デ
4 ー
タ
保
存
Excel
● 1
親
● 垂直カーソル範囲などで、
2 保存するデータ範囲を指定できます。 和
性
印
刷
間引き：指定した圧縮率で、
データを飛ばしてCSV保存
フ
します。
ァ
イ
ル
操
全データ保存
作
間引きなし
カ
ス
タ
マ
圧縮率数毎に飛ばして保存
イ
ズ
間引き データ
圧縮可能 ！ 番
外
編
圧縮：指定した圧縮率データ数毎に、 ︵
ひ
[最大値]、[最小値]、[平均値]を ず
み
演算して変換します。 計
測
※Excel97以降 ︶
関
連
自動保存時やユーティリティ ト”
ソフ FileViewer”使用時（29ページ）にも
商
ワンポイント
データ圧縮機能は利用できます。（ただ データ範囲設定はあり
し、 ません。） 品
27
1
日本語 英 語 中国語
ＡＢＳ樹脂 ABS resin
ＡＦＭ Atomic force microscope
Ａ●︱ X線 X-ray
あ● アーク溶接 Arc welding
アース Ground
亜鉛ダイキャスト Zinc die-cast
空き容量 Free space
アクセス権 Access authority
アクリル Acrylic
アスペクト比 Aspect ratio
あそび Clearance
値 Value
アダプタ Adapter
あたり Contact
圧延 Rolling
圧痕 Indentation
圧縮 Compress
圧縮成形 Compression molding
圧縮率 Compression ratio
圧接 Pressure welding
アップロード Upload
後入先出法 Last in, first out method/Lifo method
後処理 Post-processing
アドレス Address
厚み Thickness
圧力ポート Pressure port
穴あけ Holing
アナログ Analog
アナログ信号 Analog signal
アニーリング Annealing
２ サーチをミスしないポイン （圧縮率を変更する）
ト
弊 社CVシリーズでは、専門知識が必要だったサーチの各種パラメ （圧縮率など）
ータ 設定が、 らかじめ目的別に用意されている
あ
組み合わせを選択することで完了します。圧縮率は「サーチ感度」という設定項目にあたり、
「低い」 「高い」
∼ までの7段階
設定が可能です。
サーチ感度「高い」
サーチ感度 低い 普通 高い
サーチ感度
安定度 低 高
処理時間 速 遅
前頁の端子を例にと って、サーチ感度（圧縮率）を変更すると右の
ようになります。より基準パターンに近い画像で1stサーチを行なう
ことで、類似したものを誤検出しないようにします。
サーチ感度「低い」
３ サーチを安定させるポイン （結果精度を向上させる）
ト
で、ほとんどのサーチミスは防げるようになります。サーチにはもうひとつ、精度が求められる（数値のばらつきを抑える
２必要がある）ことがあります。前頁のアルゴリズムで考える 最終プロセスにおいてどれだけ細かく見ることができるかという
と、 ことに
なります。ここでは、最終結果の精度を向上させるための手法について説明します。
①：最終プロセス（詳細サーチ）の繰り返し回数を増やす
結果精度を向上させるために
②：連写機能を使用する
有効な手法とは？
③：前処理フィルタを活用する（画像道場第6弾 P.4参照）
① 最 終プロセス（詳細サーチ）の繰り返し回数を増やす
において、1stサーチにおける圧縮率を変更する「サーチ感度」を説明しましたが、同様に「サーチ精度」というパラメ を
ータ
１
用意しています。 らはサーチにおけるサーチステップ数の回数を決定するもので、
こち 「粗い」 「細かい」
∼ の5段階設定が
可能です。
サーチ精度 粗い 普通 細かい
サーチ精度
計測結果をよ り高精度に したい場合は、
「サーチ精度」を細か
精度 低 高 くすることで2ndサーチ∼最終サーチの繰り返し回数を増やし
ます。これにより最終結果の精度を向上させる とができ
こ ます。
処理時間 速 遅
② 連写機能を使用する
連写機能とは、1回の リ
ト ガ入力で複数回撮像、画像処理を繰り返し、
その平均値や
最大値、最小値を計測値とする機能です。
検出Y座標
座標
５ ５.５ ４
８７
解説
左の写真のようにパターンサーチ（位置Y）
を繰り返し計測します。
下の数値は、統計データの結果で左が連写な 右が連写ありです。
し、
左下のグラフは、繰り返しのばらつきを表すもので、前半が連写な 後半が連写ありです。
し、
この結果から連写ありの場合、連写なしに比べて、 （σ）
偏差 の値で約半分のばらつきに収まっ
ていることがわかります。
連写なし 連写あり
連写なし 連写あり
（5回平均）
ばらつきが1/2以下に減少
（統計機能画面）
（ レン グラ
ト ド フ画面）
3
サーチをミスしないポイント
７３
−
１ サーチをミスしてしまう要因
アルゴリズムで説明したように、1stサーチでは処理の高速化のために基準パターンを圧縮した画像で大体の位置を検出します。
計測範囲内に、類似した
対象があると、検出した
いパターンを検出できな
いことがあります。
この圧縮された
画像情報で1st
サーチを行なうと
・
・・ 圧縮
本来検出したいパターン
サーチをミスする主な要因は圧縮された画像 1stサーチ 2ndサーチ 最終検出
この1stサーチミスを防ぐため
による1stサーチで本来検出したくないパター 誤検出
候補1（対象ワーク）
には、1stサーチにおける基準
ン（下図候補2） を誤って候補として検知して パターンの圧縮率を下げる（よ
候補2（NG） 候補2 候補2
しまっていることです。 り基準パターンに近い画像でサ
候補3 ーチする）必要があります。
２ サーチをミスしないポイント（圧縮率を変更する）
弊社CVシリーズでは、専門知識が必要だったサーチの各種パラメータ サーチ感度「高い」
（圧縮率など） 設定が、あらかじめ目的別に用意されている組み合わせ
を選択することで完了します。圧縮率は 「サーチ感度」という設定項目
にあたり、「低い」 「高い」
∼ までの7段階設定が可能です。
サーチ感度
端子を例にとって、サーチ感度（圧縮
サーチ感度 低い 普通 高い 率）を変更すると右のようになります。
より基準パターンに近い画像で1stサ
安定度 低 高
ーチを行なうことで、類似したものを
誤検出しないようにします。
処理時間 速 遅
サーチ感度「低い」
３ サーチを安定させるポイント（結果精度を向上させる） 結果精度を向上させるために有効な手法とは？
で、ほとんどのサーチミスは防げるようになります。サーチにはもうひ
２
とつ、精度が求められる （数値のばらつきを抑える必要がある）ことがあ
① 最終プロセス（詳細サーチ）の繰り返し回数を増やす
ります。 前頁のアルゴリズムで考えると、最終プロセスにおいてどれだけ
② 連写機能を使用する
細かく見ることができるかということになります。 ここでは、最終結果の
③ 前処理フィルタを活用する
精度を向上させるための手法について説明します。
① 最終プロセス（詳細サーチ）の繰り返し回数を増やす
■ において、1stサーチにおける圧縮率を変更する
1 サーチ精度
計測結果をより高精度にしたい場合は、
「サーチ感度」を説明しましたが、同様に「サーチ精 「サーチ精度」を細かくすることで
サーチ精度 粗い 普通 細かい
2ndサーチ∼最終サーチの繰り返し回
度」というパラメータを用意しています。こちらはサ
精度 低 高 数を増やします。これにより最終結果
ーチにおけるサーチステップ数の回数を決定するも
の精度を向上させることができます。
処理時間 速 遅
ので、 粗い」 「細かい」
「 ∼ の5段階設定が可能です。
② 連写機能を使用する。
連写機能とは、 回のトリガ入力で複数回撮像、
1 画像処理を繰り返し、その平均値や最大値、最小値を計測値とする機能です。 回のみの
1
撮像と比較して、計測値のバラつきを抑えることができます。
20
７ ３ サーチをミスしないポイン
− ト
１ サーチをミスしてしまう要因
アルゴリズムで説明したように、1stサーチでは処理の高速化のために基準パターンを圧縮した画像で大体の位置を検出します。
計測範囲内に、 類似した
対象があると、 検出した
いパターンを検出できな
いことがあります。
この圧縮された
画像情報で1st
サーチを行なうと
・
・・ 圧縮
本来検出したいパターン
サーチをミスする主な要因は圧縮された画像 1stサーチ 2ndサーチ 最終検出
この1stサーチミスを防ぐため
による1st サーチで本来検出したくないパタ 誤検出
候補1（対象ワーク）
には、1stサーチにおける基準
ーン（下図候補2） を誤って候補として検知し パターンの圧縮率を下げる（よ
候補2（NG） 候補2 候補2
てしまっていることです。 り基準パターンに近い画像でサ
候補3 ーチする）必要があります。
２ サーチをミスしないポイン （圧縮率を変更する）
ト
弊社CVシリーズでは、専門知識が必要だったサーチの各種パラメータ サーチ感度「高い」
（圧縮率など） 設定が、あらかじめ目的別に用意されている組み合わせ
を選択することで完了します。圧縮率は 「サーチ感度」という設定項目
にあたり、「低い」 「高い」
∼ までの7段階設定が可能です。
サーチ感度
端子を例にとって、サーチ感度（圧縮
サーチ感度 低い 普通 高い 率）を変更すると右のようになります。
より基準パターンに近い画像で1stサ
安定度 低 高
ーチを行なうことで、類似したものを
誤検出しないようにします。
処理時間 速 遅
サーチ感度「低い」
３ サーチを安定させるポイント（結果精度を向上させる） 結果精度を向上させるために有効な手法とは？
で、ほとんどのサーチミスは防げるようになります。サーチにはもうひ
２とつ、精度が求められる （数値のばらつきを抑える必要がある）ことがあ
① 最終プロセス（詳細サーチ）の繰り返し回数を増やす
ります。 前頁のアルゴリズムで考えると、最終プロセスにおいてどれだけ
② 連写機能を使用する
細かく見ることができるかということになります。 ここでは、最終結果の
③ 前処理フィルタを活用する
精度を向上させるための手法について説明します。
① 最終プロセス（詳細サーチ）の繰り返し回数を増やす
■ において、1stサーチにおける圧縮率を変更する
1 サーチ精度
計測結果をより高精度にしたい場合は、
「サーチ感度」を説明しましたが、同様に「サーチ精 「サーチ精度」を細かくすることで
サーチ精度 粗い 普通 細かい
2ndサーチ∼最終サーチの繰り返し回
度」というパラメータを用意しています。こちらはサ
精度 低 高 数を増やします。これにより最終結果
ーチにおけるサーチステップ数の回数を決定するも
の精度を向上させることができます。
処理時間 速 遅
ので、 粗い」 「細かい」
「 ∼ の5段階設定が可能です。
② 連写機能を使用する。
連写機能とは、 回のトリガ入力で複数回撮像、
1 画像処理を繰り返し、その平均値や最大値、最小値を計測値とする機能です。 回のみの
1
撮像と比較して、計測値のバラつきを抑えることができます。
20
ハンディターミナルの高速化機能とは？
ハンディターミナルの高速化機能とは？
ハンディターミナルの通信速度はハードウェアの性能によりますが、以下のような
機能を持たせることで、さらなる高速化を実現できます。
高速通信モード
zip圧縮機能
本体のCPU動作速度を切り替えすることで、
zip形式への圧縮/解凍機能です。
さらなる高速通信モードを実現します。
大容量ファイルを圧縮することで、効率よく
データ送受信が可能です。 ※高速通信モード利用時は、ファイル送信時間に限らず
内部処理全般の処理速度が向上しますが、電力消費
zip圧縮 → 送信
が若干増えるため連続使用時間にはご注意ください。
zip解凍 ← 送信
送信時間はファイル圧縮率に依存します。 高速通信モードを利用することで、約2倍
例えば25％の圧縮率のデータの場合、 の通信時間の短縮効果が見込まれます。
約4倍の通信時間の短縮効果が見込ま
れます。アナログ回線などの低速回線で
は、コスト面でも効果が期待できます。
※ここで表記されている数値データは、BT-1000シリーズで計測したものです
７ ２
− 「パターンサーチ」 ドのアルゴリズム
モー
「パターンサーチ」
・・ とは
・基準となる画像（パターン） に類似しているものを、画像内から1つまたは複数個所見つけ出し、
その位置・
角度および相関値（一致度） を出力する手法です。
当社CV シリーズに搭載されている「パターンサーチ」 ドのアルゴリズムに関して説明します。
モー
パターン画像とサーチ画像を圧縮し、データ量を減らします。
プロセス1
パターンマッチング（正規化相関）は膨大な演算処理を行なうため、入力された全画像の情報を演算
A A
していると多大な時間がかかります。
そこで、演算対象とする画素数を制限することでデータを軽く 処理時間の短縮を図り
し、 ます。これを「間
引き」
「圧縮」と呼びます。
入力画像のパターンウ ン
ィ ドウ 間引き後のパターンウ ン
ィ ドウ
（イ ージ）
メ
プロセス2 1stサーチ
サーチ領域内を一定間隔で移動させ、相関値の最も高いところを探します。
AA A
AA A
この間隔のこと 「ステップ幅」 ンターバル」
を 「イ または単に「飛ばし」と呼びます。回転補正が設定さ
AA A
れている きは、
と 必要な角度に回転させて同様にサーチします。
AA
A A
2ndサーチ
プロセス3
1 stサーチで見つかった地点を中心に狭い範囲を、圧縮を減らしたパターンでサーチを行ない、相関値
の最も高いところを探します。
※圧縮を減らしなが このプロセス
ら を繰り返す場合もあ ま
り す。
A
プロセス4 最終検出
プロセス3でサーチしたところを中心に、圧縮しないパターンでサーチを行ない、 らにサブピクセル処
さ
理を行ないます。
A
７ ３ サーチをミスしないポイン
− ト
１ サーチをミスしてしまう要因
アルゴリズムで説明したように、1stサーチでは処理の高速化のために基準パターンを圧縮した画像で大体の位置を検出します。
計 測範囲内に、 類似した
対象があると、 検出した
いパターンを検出できな
いこ とがあります。
この圧縮された
画像情報で1st
サーチを行なう
・・ と・
圧縮
本来検出したいパターン
サーチを スする主な要因は圧縮された画像による1st サーチで本来検出したく
ミ ないパターン（下図候補2）
を誤って
候補として検知してしまっていることです。
1stサーチ 2ndサーチ 最終検出
誤検出
候補1
（対象ワーク）
この1stサーチミスを防ぐためには、1stサーチにおける基準
パターンの圧縮率を下げる （より基準パターンに近い画像
候補2
（NG） 候補2 候補2
でサーチする） 必要があります。
候補3
2
【コラム①】 検出がうまくいかないときの工夫
左図のようなワークの赤枠で囲った部分の位置をパターンサーチすると、誤検知してしまうこ
とがあります。
これは、サーチのプロセスで言うと、プロセス 1 の圧縮やプロセス 2 の 1st サーチで、特徴点
を見失ってしまい検出候補から外れてしまっているからです。
こういったケースに最適なのが複数パターンサーチです。複数パターンサーチでは複数のパタ
ーンを探すため、プロセス 1 やプロセス 2 のサーチの時点で、検出候補を複数個保持しています。
そのため目的の検出パターンが候補から外れることが少なくなり、本来の検出位置がプロセス
3 の圧縮率を減らした画像でのサーチ対象となります。本来のパターンの特徴を生かしたまま
さらに安定したサーチができます。
緑枠が最終のサーチ結果で、黄枠がサーチの候補となった箇所です。
パターンを 1 個しかサーチしない設定だと、この黄枠を最終結果とする
誤検知が発生します。
パターンサーチ1個の場合 複数パターンサーチの場合
【コラム②】 正規化相関について
基準画像 入力画像
CV シリーズではパターンサーチを正規化
相関法で行なっています。この正規化相関
について紹介します。
「正規化」とは、基準画像と入力画像の濃
淡データの変化幅を合わせることを指し、 （各画素の明度） ①
− （各画素の明度）−
正規化（自己相関）
この 2 つのデータの相互関係を比較するこ （基準画像の平均明度） （入力画像の平均明度）
とを「相関演算」といいます。このように
それぞれの画像の濃淡の変化幅を合わせて ②
から一致度を比較する手法を正規化相関と 相関演算
いいます。 比較
データの絶対値では見ないため、照度変化や多少のワークの欠けなどの影響を受けずにサーチで
メリット
きます。
さらに、得られたデータを用いてサブピクセル処理の演算にまで発展させていくことができます。
データ量が膨大になるため、処理速度を落とさないためのハードウエア、ソフトウエアが必要と
デメリット
なります。CV-2000/CV-2500 では、専用の ASIC および DSP を採用し処理速度を落とさず処理で
きるように設計されています。
CV-2000 の正規化相関パターンサーチの実力
基準の明るさから暗くなっても明るくなってもサーチしています。
暗い 基準 明るい
V isionMagazine Vol.4
翻訳キーワード集
