外観検査の「検査基準」とは？ 検査基準を明確にし、検査を効率化するために有効なおすすめ関連製品をご紹介します

なぜ外観検査を行うのか？

外観検査とは、製造される製品や部品の外観をチェックする品質検査のことを指します。

製造過程において100%正常な製品や部品のみを生み出すことは不可能です。少なからず、何らかの不良が生じた成果物が一定数出てくることは避けられません。そのため、外観検査はそのような不良品が市場へ流失されないように品質を担保する役割を果たしています。

近年は検査の自動化が主流に

従来の外観検査は人による「目視検査」が主な手法でした。製造ラインで流れてくる製品や部品を検査員が手に取り、一つずつ目で見て不良状態にあるものを省いていく方法です。

しかし近年においては、外観検査の手法は「人による目視検査」から「外観検査装置による自動検査」へとシフトしつつあります。そしてその背景には、目視検査が抱えている課題点が関係しています。

検査を自動化するメリット

上記のような課題点への貢献が期待できるソリューションが「外観検査装置による検査の自動化」です。

人による検査を機械に代替させることで、人的コストの削減や検査効率の維持・向上を実現しやすくなります。

外観検査の自動化に貢献するおすすめ関連製品

画像処理検査ソリューション「URCP」

画像処理検査の大きな特徴は柔軟なカスタマイズ性です。
宇部情報システム製画像処理検査ソフトウェア群「URCP(UIS Ready and Custom Packages)」と検査装置を併せて、トータルシステムとしてご提供いたします。
お客様のニーズに合わせ「提案」「新規開発」「カスタマイズ」「導入」「アフターフォロー」まで、全面的にサポート可能です。

AI外観検査システム「ZENAI(ゼナイ)」

ディープラーニング技術を用いた外観検査AIシステム「ZENAI（ゼナイ）」により、お客様の課題解決を支援します。ZENAIで外観検査工程を自動化します。高度な画像分類により、不良や傷・異物の検出が可能です。これまで不可能だった微細な欠陥を検知でき、0.1秒の高速判定を実現しています。

汎用画像検査ソフト　EasyInspector2

EasyInspector2は画像検査システムの構築を簡単にすることを目的に開発されたWindowsソフトウェアです。最大の特徴は市販のパソコンと安価なカメラ（Webカメラ、USB/GigE産業用カメラ）が使用できることです。また、Windowsソフトを操作する要領で検査設定が可能です。

フォトナビ・目視レス

人間が目で見て脳で判断する感覚に近しい独自開発の画像認識アルゴリズム（ABHB）で、画像の中から特定の条件に当てはまる領域を検出したり、類似する色・形・ 模様などを瞬時に自動検出いたします。機械学習・ディープラーニング等では判定の困難な不定形物も対応可能です。

エンベッデッドビジョンカメラシステム

コンパクトなカメラの筐体で撮像から画像処理まで完結することによりビジョンシステムの小型化・省エネ化を促進します。
レーザーとスマートカメラを一つの筐体に統合して3D計測が可能なレーザープロファイラーVC nano 3D-Z、ステレオカメラを重機に搭載して後方の作業員の検出を行うEmitrace安全運転支援システム、半導体ウエハや医療器具のIDリーダー、駐車場のゲートコントロールを行う防塵・防水仕様のVC Pro Z など様々な分野のビジョンシステムとして活躍しています。

FAに特化したAI画像検査　DeepSky

DeepSkyはPC1台で「画像データ収集→学習→判定」を行うことができます。撮像した画像内で見つけたい部分を囲んで「学習」ボタンをクリックするだけ。AIが自動で設定パラメータを調整し、対象物を認識するようになるため、これまでの難しい設定作業が不要になります。AIの画像処理は従来の手続き型（ルールベース）の画像処理とは異なり設定が簡単で、複雑かつ変化しやすい条件下での判定に強みを発揮します。

TESRAY Sシリーズ

「TESRAY Sシリーズ」は工業製品向けに汎用型のAI外観検査ロボットで、独自開発の多軸ロボット・撮像モジュール・AIアルゴリズムによって、あらゆる形状のワーク(対象物)の微細な異常、寸法では判断できない官能的な検査基準に対応します。

AI外観検査製品【 RoxyAI 】

FA分野における専用機・検査機、工場内物流、自動化システムの設計製作経験を活かし、外観検査分野におけるAI検証から実機評価、外観検査工程自動化の提案・対応をしています。
Roxy社製 AI外観検査製品【 RoxyAI 】の正規代理店です。

メイコーの「自動検査」

メイコーが提案する自動検査は、ワークの搬送から撮像・解析・欠陥品のリジェクトまで、すべてを自動で行う外観検査装置です。
検査範囲の学習機能を搭載し、毎撮像ごとに最適な検査範囲を自動作成。個体差に左右されない、高精度な欠陥検出を提供します。

外観検査装置　GK-2000

リアルタイムに製品の外観を検査、欠陥を検知すると外部機器へ信号出力し、欠陥画像および情報を保存します。欠陥画像が保存できることにより、視覚的に欠陥の検出が確認する事ができます。
パソコンベースで低価格、また用途・予算に応じて、カスタマイズすることが可能です。

一方で「外観検査基準書」の作成が求められる理由 （外観検査の自動化が難しい欠陥項目もある）

しかし、検査の自動化に様々なメリットがある一方で、そもそも検査を自動化しずらい検査項目もあります。

そういった際に有力なのが検査基準を明確した「外観検査基準書」の作成です。各検査員の判断に依存した状態を脱するためには、客観的な検査基準をまとめた書類を作成することは非常に有効な打ち手となります。

色味

製品表面の色味の差異は、定量化をするのが非常に難しい傾向にあるため、自動化が困難な項目です。特に切削油を取り除くための洗浄工程の後に生じる水シミや、銅基板の酸化などが、定量化が特に難しい代表例として挙げられます。

外観検査装置による画像処理技術を用いた検査では定量化が必要となるため、これらの検査項目は人によって行われるのが一般的です。

キズ

表面に生じるキズも場合によっては定量化が難しい項目となります。特に部品を切削して製造する際に生じる切削痕と、切削痕とは別に生ずるキズを、それぞれ分類して判定することなどは定量化が困難だと言えます。

異物

大小異なる異物も定量化が難しい項目の一つです。また、大きさの違いに加えて、付着する場所の予測が難しい場合もやはり定量化が難しいと言えます。

特に、表面に複数のバリエーションが存在する製品の場合は、異物の状態や付着場所によっては正常と判断されてしまうようなリスクを抱えています。

検査基準を明確にするために有効なツール

上記でご紹介した検査基準書のようなテキストや写真によるものではない、判定基準を視覚的に分かるようにするためのツールもあります。ここでは、そのツール例として「限度見本」「不良見本」「標準見本」をご紹介します。