Vision Library에서 Line을 찾는 기능은 Pattern을 찾는 것만큼이나 중요하다. 기본적으로 대상물의 모서리를 찾아내거나, 대상물의 외곽을 찾는 것, 혹은 특정 모형을 찾아낼 때에도 사용할 수 있다. 이에 현재 Vision Library에 Line Detecting 기능을 추가하게 되었다. 현재 Scriber에서 이 기능을 사용하게 될 경우는 첫 번째로 글라스 모서리를 보고 정렬을 실시해야 하는 Edge Alignment와 Scribe를 실시한 이후, Scribe Key를 찾거나 Scribe Line을 찾을 때 사용하게 될 것이다.
이미지에서 Line을 찾는 대표적인 방법은 Hough Transform이다.이다 Hough Transform은 일치하는 Line의 방향성을 이용하여 Line을 찾게 된다. Hough Transform을 이용하기 위해서는 모서리를 찾아주는 Edge Detection 기능이 필요하며 이를 위해서 Canny Edge Detection을 같이 구현하였다.
하지만 원 영상에서 모서리를 검출하게 되면 너무 많은 양의 모서리가 나타나게 됨으로 특정 모서리를 추려낼 수 있도록 이치 영상으로 변환시켜주는 기능을 추가로 구현하였다. 때로는 굵은 Line의 중심을 찾아야 할 때가 있기 때문에 세선화 알고리즘 Zhang and Suen Thinning Algorithm도 추가로 구현하였다.
이렇게 찾아진 Line은 비슷한 특성을 보이는 경우가 있는 이를 위해서 근접한 Line을 이어주는 기능도 추가하였다. 그리고 최종적으로 반환될 Line을 고를 수 있도록 몇 가지 타입도 설정해 두었다.
이번 테스트는 Edge Alignment의 가능성과 Line Detecting을 그 목적으로 한다.
Edge 검출 테스트
- 반복 구동 테스트
약 48시간 연속 매칭 테스트 시, 문제 발생 없음. - 라인 검출 테스트
0도, 90도의 Edge 검출 실시.
Edge Alignment를 위한 Edge 검출 테스트 결과이다. 테스트 이미지는 그림자와 간섭무늬 등의 문제로 실제 이미지보다 난이도가 높은 편이다. Parameter를 적절히 설정하여 원하는 모서리를 얻을 수 있다.
여러 각도의 검출도 가능하다. 그림 2는 45도와 135도의 모서리를 검출한 결과이다
Line의 검출은 최초 실행하는 이진화에 영향을 가장 많이 받는다. 이진화로 얻어지는 이미지가 구하려는 Line을 얼마나 잘 표현하느냐가 관건이다. 많은 Option을 설정할 수 있기 때문에 테스트를 다양하게 시도할 수 있다. 실제 획득되는 영상을 가지고 추가적인 테스트가 필요할 것으로 보인다.