特徴

色柄センサーとは

色柄センサーとは部品や材料の色柄(色彩・模様・質感・光沢・透明度等の視覚的な特徴)を高精度に判別するセンサーです

色柄センサーの特徴
  • 独自の光学系と信号処理により、従来のセンサやカメラでは判別できなかった微妙な色柄の違いも高精度に判別
  • 自由自在にカスタマイズが可能。さまざまな対象物に幅広く対応し、生産ラインへの組み込みにも対応可能
  • 照明を切り換えながら複数の映像を撮影。有意性の高い特徴量の数を増やし、判別精度を向上
  • カメラと照明機器を一体化し、外部からの擾乱を排除して特徴量の有意性を向上
  • カメラを光学センサの集合体として使用し、統計処理によって有意性の高い特徴量を取得

色柄センサーの仕組み

画像認識の流れ (例;OpenCV;オブジェクト検出プログラム)

色柄センサーの原理(複数の画像から特徴量を抽出)

判定基準データ = カテゴリごとの特徴量分布

クラスタリング法における内部変数表示

1. 表示内容

カテゴリ
番号 名前
1 XX
M YY
判定基準
特徴量[1] ・・ 特徴量[N]
平均 分散 ・・ 平均 分散
0.000 0.000 ・・ 0.000 0.000
0.000 0.000 ・・ 0.000 0.000
サンプル
特徴量[1] ・・ 特徴量[N] サンプルがカテゴリに所属する確率
0.000 ・・ 0.000
特徴量がカテゴリに所属する確率
0.000% ・・ 0.000% 0.000%
0.000% ・・ 0.000% 0.000%

2. 表示項目の説明

番号 表示項目 説明
10 カテゴリ 個々のカテゴリの通し番号と名前を表示します。
20 判定基準 「基準サンプル」に対して「教示」を行うことで得られた「判定基準データ」に含まれる、個々の特徴量の平均値・分散値を、個々のカテゴリ(10)ごとに表示します。
30 サンプル
31 特徴量 「検証対象サンプル」に対して「検査」を行って得られた「サンプルデータ」に含まれる、個々の特徴量の値を表示します。
32 特徴量がカテゴリに所属する確率 特徴量(31)が、判定基準の平均値・分散値(20)で決まるガウス分布に従っていると考えられる確率を求め、カテゴリ(10)ごとに表示します。
33 サンプルカテゴリに所属する確率 特徴量(31)が、カテゴリ(10)に属する確率(32)をすべて掛け合わせ、合計が100%になるように正規化して表示します。

カスタマイズ

各種素材の特徴量抽出例(一部、検証中項目を含む)

判別事例01
均質模様(単色)
色相、明度、彩度
(汎用機器で判別可能の場合あり)
判別事例02
不均質模様(木目)
判別面積により不均質部選択フィルター
(汎用機器では判別不可)
判別事例03
凹凸模様:小(クロス)
LED照射パターン、プロファイル(形状)、波形解析
(汎用機器で形状解析は可能だが色柄判別は不可)
判別事例04
凹凸模様:小(布生地)
LED照射パターン、プロファイル(形状)、波形解析
(汎用機器で形状解析は可能だが色柄判別は不可)
 

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共同研究開発体制 設計/生産技術|株式会社ニシテック 株式会社イマジオム

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