画像検査エンジニアの技術ブログ

外観検査は、製品の品質保証にあたり非常に重要な工程となります。従来は、人手による検査が一般的でしたが、最近では外観検査の自動化に取り組んでいる企業が急増してきております。その理由は、AI技術の飛躍的な進化により、あらゆる外観検査の自動化が可能になっているからです。そこで、今回は最新のディープラーニング技術を活用した外観検査のメリットと実際の事例をご紹介します。

外観検査におけるディープラーニング活用のメリット

1.蓄積されたデータがあれば最適なロジックを構築できる

従来の外観検査では、対象ワークに対して、「該当のデータなら、この法則により判断する」というロジックをエンジニアにより構築・検証する必要がありました。もちろん、複雑な外観検査の場合は、より高度な技術が求められたり、人手による構築が不可能なため導入を断念するというケースもありました。
しかし、ディープラーニングを用いれば、蓄積されたデータから半自動的に最適なロジックを構築することが可能です。 さらに、エンジニアでは良否判定が難しい対象ワークであっても規則性の判定を機械学習で行うため、 データに基づいた最適な判定が実施されます。

2.外観検査導入の時間・コストを削減することができる

上述した通り、ディープラーニングを用いることで、半自動的に最適なロジックを構築することが可能です。例えば、多品種少量生産のような体制であっても、一つ一つの製品ごとに良否判定のロジックを構築する必要がなく、 時間とコストを削減することが可能となります。 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することができます。

ディープラーニングを用いた外観検査の事例

1.文字認識

文字認識を行うためには、文字領域の抽出という操作が重要となります。ディープラーニング機能が搭載されたライブラリを選定することにより、複雑なアルゴリズムを組むことなく、文字領域の抽出が可能となります。文字領域の抽出操作が完了すれば、関数を用いて簡単なプログラミングを行うだけで文字認識を実現することができます。さらに、ディープラーニングを用いた文字認識では、学習データさえ蓄積すれば、英数字のみならず、ひらがなや漢字等も正常に認識することができます。

下記はディープラーニングを用いた文字認識検査の一例です。食品パッケージの賞味期限印字の文字認識検査を行っています。下記画像から分かる通り、正常に全ての文字を検知しています。

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2.打痕検査

一般的に、金属など光沢のあるワークや模様のあるワークの打痕検査は、撮影画像に激しい輝度むらを生じることがあり、外観検査が難しい場合があります。最適なカメラ・照明・レンズの選定により、問題なく対象の打痕を検知することが可能です。さらに、ディープラーニング機能が搭載されたライブラリを選定することで、良否判定が難しい打痕も正確に検査することが可能となります。

下記は打痕検査の一例です。アジャスターボルトの打痕検査を行っております。下記画像から分かる通り、正常に全ての打痕を検知しています。

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まとめ

いかがでしたでしょうか。今回は、ディープラーニングを用いた外観検査についてご紹介しました。

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。 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。下記より、当社の導入事例をご覧ください。

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