ROI 是什麼？
ROI（Region of Interest，影像區域）是工業視覺中「指定相機只處理某個區域」的設定。
範例：
- 整張影像 5 MP（2448 × 2048 pixels）
- ROI 只取中央 500 × 500 pixels
- → 處理時間從 50 ms 縮到 5 ms（10 倍加速）
ROI 是 工業視覺效能優化 的最常用手法。
ROI 的 4 大用途
1. 加速處理（最重要）
- 處理像素數越少 → 越快
- 高速產線必設 ROI（如 60+ FPS 應用）
2. 排除干擾
- 工件周邊的雜訊（其他工件、產線陰影）→ 縮 ROI 排除
- 提高檢測穩定度
3. 精度集中
- 在 ROI 內可用更高解析度演算法
- 量測精度提升
4. 多區域檢測
- 同一張影像設多個 ROI → 各區獨立處理
- 例：PCB 板上多個元件位置同時檢測
固定 ROI vs 動態 ROI
| 類型 | 特點 | 適用 |
|---|---|---|
| 固定 ROI | 在影像固定座標設區域 | 工件位置固定的場景（治具上） |
| 動態 ROI | 依 Pattern Matching 找到的工件位置 → 動態移動 ROI | 工件位置變動（散裝、輸送帶） |
典型動態流程：
- PatMax 定位工件 → 取得座標 (X, Y, θ)
- 動態 ROI 跟著工件移動
- 在 ROI 內執行檢測工具（量測 / OCR / 缺陷）
Cognex In-Sight Explorer 的 FixtureID 系統自動實作這個流程。
ROI 在 Cognex 工具的應用
| 工具 | ROI 用法 |
|---|---|
| PatMax | 在 ROI 內搜尋圖樣（限縮搜尋範圍提升速度） |
| Caliper | ROI 定義量測探針起終點 |
| Blob Analysis | ROI 內找連通區域（瑕疵檢測） |
| OCRMax | ROI 標示字元行的位置 |
| ViDi（AI） | ROI 限縮 AI 推論範圍 |
ROI 設計 3 大重點
1. ROI 大小
- 太小 → 工件偏移時跑出 ROI → 失敗
- 太大 → 處理慢、可能有干擾
- 平衡：ROI = 工件大小 × 1.2（含位置容差）
2. ROI 形狀
- 矩形 ROI — 最常用
- 圓形 ROI — 圓形工件
- 環形 ROI — 標籤環、瓶蓋
- 多邊形 ROI — 複雜輪廓
Cognex 所有 ROI 形狀都支援。
3. 多 ROI 邏輯
- 多個獨立 ROI → 各區結果用 AND / OR 組合判定
- 例：「螺絲位置 ROI + 標籤位置 ROI 都 OK 才放行」
工程師常見問題
Q1：ROI 越小越好嗎？
A：不是。ROI 要足夠包含工件 + 預留位置容差。太小會在工件偏移時失敗。建議 ROI 涵蓋工件實際範圍的 1.2-1.5 倍。
Q2：ROI 跟「相機 binning / cropping」差別？
A：
- ROI = 軟體層級限縮處理區（相機仍拍整張）
- Cropping = 相機 sensor 只讀取部分像素（拍攝就限縮，速度更快）
- Cognex 高速應用兩者搭配使用。
Q3：動態 ROI 怎麼設定？
A：在 Cognex In-Sight Explorer 把 ROI 工具的「Fixture」拖到 PatMax 工具的輸出 → ROI 會跟著 PatMax 定位結果動態移動。30 分鐘上手。
Q4：ROI 影響量測精度嗎？
A：不影響精度（sub-pixel 演算法獨立於 ROI 大小）。但 ROI 太大可能引入雜訊干擾，反而降低穩定度。ROI 適中 對精度最佳。
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VSK 提供完整 ROI 設計：
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