画像処理とは？画像処理技術を用いた検査の概要とおすすめ製品5選

画像処理とは？

画像処理とは、撮影した画像データを基に、ある条件下に当てはまるパターンを検知したり、基準値と比較して良否を判定したり、大きさを測ったりする等、取得した画像データの解析にまつわる技術全般を指します。

人の目による検知を代替する技術であり、多くの製造現場にとって欠かせないソリューションとなっています。また、近年のAI（人工知能）の発展とも親和性が非常に高く、ますますの応用が期待されている技術です。

画像処理技術を用いた検査

製造現場における画像処理技術の活用事例として最も代表的なのが、検査工程への応用です。本来人の目で行う検査を画像検査へ代替することで、検査効率や精度の向上が期待できます。 画像処理による検査を行う際には、主に「画像データの取得」・「画像データの解析」といった二つのフローを経る必要があります。

まず、画像データの取得では、検査用カメラ等を用いて検査対象物を撮像します。その後、コンピュータに組み込んだソフトウェア等を用いて画像データの解析を行います。画像データの解析では、あらかじめ設定しておいた検査項目とそれぞれの基準値を基に判定します。

画像処理技術の導入のメリット

生産量の増加に貢献

製造現場において「生産量の増加」は収益に繋がる大事な要因ですが、生産量を増加するということは、すなわち検査が求められる量も同様に増加することを意味します。そのため、画像処理技術を用いて検査を全自動化・半自動化することは、製造現場の生産量増加に大きく貢献します。

検査品質の安定化

従来の検査手法は顕微鏡等を用いて人の手によって行われることがほとんどでした。しかし、画像処理技術の発展により、「目視による検査」から「機械・コンピュータによる検査」へと検査手法の主流は変化しつつあります。

機械・コンピュータが人の目に代わって検査判定を行うことにより、作業員の習熟度に依存していた検査品質のバラツキが解消されます。また、導入時の初期費用が掛かる分、その後の作業員の採用や育成に掛かるコストの削減が期待できるのもメリットの一つです。異物混入・回路パターンの乱れ・電気特性不良 等

見える化で最適な検査工程を実現できる

画像処理技術による検査の特徴として、検査の情報を”見える化”するという点が挙げられます。

不良検知の情報をパターン化・分類することにより、検査精度がますます向上するのはもちろんのこと、不良が発生している工程の特定にも繋がるため、スムーズな問題解決に貢献します。

画像処理技術で検査精度の向上

検査情報を基に人が設定基準の変更・改善を行うのではなく、取得したデータを基にソフトウェア自らが自動で精度改善を行えるソリューションもあります。このような学習プロセスを要したソリューションを導入することで、大幅な精度向上を製造現場にもたらす可能性を期待できます。

画像処理技術を用いた検査の事例

電子部品、半導体

パワーデバイス、通信モジュール、センサーモジュール、LED、MEMS、LSI、グラスチップ、WLCSP、FOWLPなど様々な電子部品の検査へ活用が期待できます。

検知できる検査項目例	クラック、チッピング、カケ、パターン欠陥、異物、カラー、ふくれ 等

食品容器

食品容器の検査は人の安全に直結する分野のため、求められる検査基準が非常に高いものです。また、特別な形状をした容器も少なくないため、一つ一つを目視による検査で行う場合は検査コストが膨れ上がっていくという問題もあります。
そのような課題感の多い食品容器の検査においても、画像処理技術を導入することで、精度向上と時間削減の改善に大きく期待ができます。

検知できる検査項目例	デザインの色ずれや色ムラ、汚れ、文字の滲み、傷、へこみ 等

金属表面

金属表面の傷は製品や部品と色味が近しくなるケースが多いため、人の目による検査では発見することが困難です。そのため、顕微鏡を用いて一つずつ確認をすることが有効な検査手法なのですが、時間とコストの面に頭を悩まされている製造現場も少なくありません。
しかし、画像処理技術を活用することで、顕微鏡レベルで撮像した画像データを解析し、コンピュータに不良判断を自動で実施してもらうことができるようになります。

「画像処理」検査導入で検査工程に大きく貢献

目視以上に高精度の検査を実現できる画像処理技術。単に人の目に代わる技術ではなく、人の目を超える技術として製造現場の検査工程に大きく貢献します。

各メーカーが提供するソリューションには、それぞれ得意・不得意があるため、まずは自社工場の検査工程において、自動化を実現しやすい内容から導入を検討していくのが良いかもしれません。