OK/NG
このウィジェットは、値 ≠ 0 (「良」) または 値 = 0 (「不良」) という結果に接続されて、「良」または「不良」の状態を可視化します 。それぞれの信号に背景色と個別のテキストを選択できます。定義済みのプロパティーを使用して現在の状態が可視化されます。
スタイル
X、Y:
入力フィールドに左上隅の座標値を入力して、ウィジェットの位置を調整します。
Z 順序:
入力フィールドに目的の値を入力して、ウィジェットの z 順序を調整します。これにより、複数のウィジェットが同じ位置にある場合に、どのウィジェットが一番上に表示されるかが定義されます。たとえば、ウィジェット「A」が「Z 順序」「0」でウィジェット「B」が「Z 順序」「1」の場合、ウィジェット「B」がウィジェット「A」の上に表示されます。
幅:
ウィジェットの幅を調整します。 幅はピクセル単位で定義され、デフォルト設定値は 64 ピクセルです。この値を変更するには、新しい幅を入力フィールドに入力します。 これは 20 以上 2147483647 以下でなければなりません。
高さ:
ウィジェットの高さを調整します。 高さはピクセル単位で定義され、デフォルト設定値は 55 ピクセルです。この値を変更するには、新しい高さを入力フィールドに入力します。 これは 20 以上 2147483647 以下でなければなりません。
背景色 OK:
肯定的状況、「良」状態、のときのウィジェットの背景色を調整します。色を変更するには、色フィールドをクリックし、色選択ダイアログで目的の色を選択するか、色コードを手動で入力します。
背景色 NG:
否定的状況、「不良」状態、のときのウィジェットの背景色を調整します。色を変更するには、色フィールドをクリックし、色選択ダイアログで目的の色を選択するか、色コードを手動で入力します。
テキスト OK:
テキストフィールドにテキストを直接入力して、肯定的状況、「良」状態、のときに表示されるテキストを定義します。
テキスト NG:
テキストフィールドにテキストを直接入力して、否定的状況、「不良」状態、のときに表示されるテキストを定義します。
形状:
ウィジェットを円形と長方形のいずれかで表示することを選択します。デフォルト設定値は、「円」です。形状を変更するには、ドロップダウンメニューから「長方形」を選択します。
フォントサイズ:
表示フォントのサイズを調整します。コンボボックスからフォントサイズを選択するか、入力フィールドに値を直接入力します。
フォント色 OK:
肯定的状況、「良」状態、のときに表示されるテキストの色を調整します。色を変更するには、色フィールドをクリックし、色選択ダイアログで目的の色を選択するか、色コードを手動で入力します。
フォント色 NG:
否定的状況、「不良」状態、のときに表示されるテキストの色を調整します。色を変更するには、色フィールドをクリックし、色選択ダイアログで目的の色を選択するか、色コードを手動で入力します。
フォントファミリ:
このプロパティのドロップダウンメニューに表示されるテキストのフォントファミリーを選択します。
水平テキストアライメント:
表示テキストの水平アライメントを調整します。デフォルト設定値は、「中央」です。 アライメントの「左」と「右」はドロップダウンメニューでも選択できます。
垂直テキストアライメント:
表示されるテキストの垂直アライメントを調整します。デフォルト設定値は、「中央」です。 アライメントの「上」と「下」はドロップダウンメニューでも選択できます。
データ
接続済みツール:
ドロップダウンメニューから目的のツールを選択して MERLIC Vision App からツールに接続します。選択できるのは、MERLIC Vision App で使用するツールのみです。プロパティ「接続済みパラメータ」では、ウィジェットに値を表示するパラメータを選択できます。
接続済みパラメータ:
値をウィジェットに接続する接続ツールのパラメーターをドロップダウンメニューから選択します。このリストには、プロパティ「接続済みツール」で選択したツールの対応パラメーターのみが表示されます。したがって、パラメータの選択前にウィジェットがツールに接続されていることを確認してください。
アプリケーションの例
このウィジェットは、以下の MERLIC Vision App 例で使用します:
- check_bent_leads.mvapp
- check_correct_filling_on_3d_height_images.mvapp
- check_pen_parts.mvapp
- check_presence_of_fuses.mvapp
- check_single_switches.mvapp
- classify_and_inspect_wood.mvapp
- classify_pills.mvapp
- count_bottles_with_deep_learning.mvapp
- detect_anomalies_of_bottles.mvapp
- detect_anomalies_of_bottles_in_the_global_context.mvapp
- detect_only_scratches_with_photometric_stereo.mvapp
- determine_circle_quality.mvapp
- evaluate_ecc_200_print_quality.mvapp
- measure_distance_segment_circle_calibrated.mvapp
- measure_distance_to_center_led.mvapp
- recognize_color_of_cables.mvapp
- segment_pill_defects.mvapp
- segment_pills_by_shape.mvapp
