導入事例・効果

AIによる接点外観検査

AIによる接点外観検査 1

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業界
カメラ
STC-CMC401PCL
レンズ
VS-THV1-110/S
照明
LAV-80SW2
ライブラリ

概要(表面側)

撮像条件(表面側)

■視野:11mm×11mm

■その他:裏面の足部分をそのまま台において撮像

テスト処理フロー

1.良品・不良品の撮像

撮像条件で良品20枚程度と各種不良品を撮像します。

2.アノマリー学習

取得した良品画像を使用してディープラーニングで検査AIを学習させます。

3.推論

学習が終わったAIを使用して、良品と不良品が正しく検出できるか検討します。

画像処理結果(表面側)

良品・不良品の撮像

同じ撮像条件で、良品画像と不良品画像を撮像しています。

良品は、今回検討では20個撮像しており、これをAI学習に使用します。

アノマリー学習

用意した良品画像を使用して、HALCONという画像処理ライブラリによってAI学習を実行します。

今回は「アノマリー検知」機能を使用し、良品画像のみを学習することで、OK / NGの判別を行わせています。

推論

学習が終わった識別AIを用いて、接点部品の不良判別を行わせた結果は以下の通りです。

右側の画像が、AIで認識した結果の画像です。良品と差のある部分が黄色~赤で示されています。

青い部分はあまり差がない認識です。より差のあると認識されている部分ほど赤色に近づきます。上図はカケ不良なので、欠けたために良品と比較して暗くなっている部分が不良箇所として認識されています。

下記、銀ズレの認識結果の代表例です。