画像検査エンジニアの技術ブログ

外観検査のディープラーニングとは

製品の品質を決めるにあたって外観検査は重要な要素になります。
従来は人の目視による検査が行われてきていましたが、画像検査技術により人手をかけることなく、
つまり人的コストを抑えて自動で不良品を仕分ける手法が浸透してきております。
しかし、画像として入力された製品のどういった点(画像として認識できる色や明度の違いなど)を欠陥として
認識させるかを予め設定することが難しい場合があります。

ディープラーニング導入のメリット

1.判定ロジックの組立が難しい製品が対象でも画像検査を実施できる
2.判定項目の変化や判定基準の変化にも対応できる
3.導入の時間とコストを抑えることができる

ディープラーニングはAIを使った画像認識の代表的な手法で、画像として認識させたパラメータの
重みづけを画像の認識と評価を繰り返しながら最適化させていく手法になります。
これにより従来はエンジニア自身が欠点箇所を特定する規則性を発見して設定する必要がありましたが、
モデル化の細かい設定やアルゴリズムを考えることなく実現することができます。
エンジニアでは良否判定が難しい対象であっても規則性の判定を機械学習で行うため、
サンプルデータを用意することで対応することができます。
さらに、多品種少量生産のような体制でも、一つ一つの製品ごとに良否判定のアルゴリズムを設定する必要がなく、
時間とコストを低減させることができます。
また、判定項目の増減や基準の変化にもサンプルデータを追加することで柔軟に対応させることができます。

画像検査.com

画像検査.comでは検査工程の省人化・無人化ニーズにお応えすべく、日々技術を磨いております。
画像処理の技術とノウハウだけでなく、自動機の組立・検査・出荷梱包ラインまで一括で設計製作可能という強みがあります。
ラインセンサカメラでありがちな搬送系と画像検査装置の組み合わせの最適化は設計段階から盛り込むことによって解決されることが多いです。
搬送から画像検査までトータルしたご相談に対応可能です。
画像検査でお困りごと、お悩み事がある方は、画像検査.comまでお問い合わせください。

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