お客様: 大手精密機器メーカー様
ご依頼内容
- 円形の測定領域の内側に密集する、微細な円形構造を、画像から自動で数えたい、というご相談。
- 手元にある既存のプログラムでは、測定領域の外側まで解析してしまい、数え漏れや二重計数も起きるため、原因を明らかにして改善したい。
- 画像の条件に合わせて、処理方式やパラメータを、画面から調整しながら使いたい。
- MATLABの操作を必要としない、単体で実行できるアプリケーションとして受け取りたい。
課題
- 大きな測定円を安定して検出し、円の外側を計数の対象から除くこと。
- 1画像あたり約1,100〜3,000個の微細構造を、近接やノイズの影響を抑えて、数えること。
- 画像の条件に応じて、処理方式とパラメータを、画面から調整できるようにすること。
ソリューション
- グレー化とガウス平滑化の後、円形Hough変換で測定領域を多段に検出し、円の外側をマスクした。
- 平滑化画像との差分を用いる方式と、局所極大を用いる方式を、切り替えて使えるようにした。
- 微小領域の除去と極限収縮で候補点を抽出し、わずかに再膨張することで、一つの構造が複数の点へ分かれる誤検出を統合した。
- 連結領域の重心の数から個数を求め、検出結果を画像上で確認できるようにした。
- 入力、パラメータ設定、実行、結果確認をまとめたGUIを、App Designerで作成した。
- MATLAB Compilerで実行形式を作成し、取扱説明書とともに納品した。
結果
- 人手によるカウントの平均に対して、自動計数の一致度98.3%〜106.4%を確認した。
- 適切なパラメータを用いた場合、人手との差は±10%以内に収まった。
- 約1,100〜3,000個を含む複数の画像で結果を比較し、パラメータの設定方法を説明書へ整理した。
- 数え漏れや二重計数が起きる原因と対処まで説明書に残したため、画像の条件が変わっても、お客様側で設定を調整しながら使い続けられる形になった。
ひとこと
- 画像処理で数を数える方法は、色々あるのですが、画像の撮影状態や画像の性質等によって、方法も異なるので、最適な手段を選ぶのは難しいです。また安定的に運用するには、様々な制約条件が必要です。
- どの手法をどの順で組み合わせるか、パラメータをどこまで利用者に開放するかは、画像処理の経験が必要と思います。
- また、今回の事例では、GUIを付けた単体実行のアプリケーションとして納めているため、プログラムに不慣れな方でも、結果画像を見ながら設定を調整できます。
- 「数えたい対象は決まっているが、数え方が安定しない」というご相談は、よくいただきます。手法の選定から、アプリケーションの開発、設定方法の説明までまとめてお引き受けします。
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