画像検査アルゴリズムの仕組みとは? 画像検査システムを活用した検査の特徴とおすすめ製品をご紹介
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目次
システムを活用した画像検査とは?

画像検査システムによる外観検査はコンピュータが自動で欠陥の有無を判定します。
カメラで撮影した画像データをコンピュータ内の画像処理ソフトウェアへ取り込み、事前に設定した検査項目を基に欠陥を検出。キズや欠け等の欠陥はもちろん、文字の滲みや色落ち・汚れなど様々な検査項目を対象として検査することが可能です。

画像検査のアルゴリズム
画像検査においては、画像解析をして判定を行うアルゴリズムの構築が欠かせません。撮像した画像データはアルゴリズムによって以下の手順で解析が行われます。
画像解析のフロー
| 画像入力 | まずは検査画像の入力処理が行われます。ここではカラー画像から256階調グレー画像化なや、ノイズ除去などの入力処理も含まれます。 |
|---|---|
| 欠陥領域検出 | 背景の除去・画像の二値化によって画像をいくつかの領域に区切ります。 |
| 検査・計測 | 区切った領域から欠陥の有無や、寸法・面積の計測などを行います。 |
| 判定 | 欠陥の有無の判定、寸法などが許容範囲か否かを判定します。 |
| 出力 | 判定結果をディスプレイに表示し、ファイル格納、警報表示などを行います。 |
画像処理技術を提供するメーカーは、独自の画像検査アルゴリズムを開発しています。自社の検査対象と検査項目に適したアルゴリズムであるかを確認するようにしましょう。
画像検査システムを導入するメリット

画像検査システムを用いた外観検査には「人的コストの削減」や「検査工程の効率化」など様々なメリットがありますが、最も大きなメリットとして期待されているのは「検査精度の向上」です。
というのも、作業者が目視によって欠陥を探す方法では、どうしてもその精度のバラツキは避けられないものであるからです。しかし、画像検査の技術を用いれば、そのようなヒューマンエラーによる見落とし・精度のバラツキを解決することができます。また、高解像度で画像を撮影できる検査装置を活用することで、これまで目視では発見することのできなかった微細な欠陥を検出することができるようになります。
おすすめの画像検査システム
それでは、おすすめの画像検査システムを紹介していきます。
ラインスキャンカメラ | 工場における検査システムの精度を飛躍的に向上

日本エレクトロセンサリデバイス(NED)は、1975年の設立以来、ラインスキャンカメラの分野において最新技術を導入し、信頼性のある革新的な製品とソリューションを提供し続けてきました。
特に工業用マシンビジョンシステムの分野で"カメラ(目)"と"画像処理(脳)"に焦点を当て、ラインスキャンカメラの世界的なリーダーカンパニーとして、ライン検査システムの精度を飛躍的に向上することに貢献しています。
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。
TECHVIEW 画像処理アプリケーション開発ツール

NEDが開発したTechViewは、画像処理アプリケーションの開発作業を劇的に効率化します。
従来の作業と比べて1/10以下の時間で、だれでも簡単に画像処理アプリケーションを作成可能。プログラミングスキルが無くてもアプリケーションの修正や変更を行うことができるため、マンパワーが不足している現場でも活用いただけます。
画像検査・外観検査の自動化

画像検査・外観検査の自動化分野で30年の実績を持ち、化粧品、食品向けカップ、缶、チューブの内面・外観・印刷検査等の実績豊富です。マシンビジョン照明、制御技術、ソフトウエア技術を結集した マシンビジョン検査システムおよびエンジニアリング・サービスを提供しています。
Arithmer Inspection

Arithmer株式会社では、高度AI画像解析技術を応用して、静止画像からの物体識別、位置特定、固有情報の高精度な取得を実現します。従来、人の目で静止画から情報を取得し判断していた検査などの業務は、ArithmerInspectionを使用することで飛躍的に効率化、高精度化することが可能です。
「Arithmer Inspection」について詳しく見る
画像処理技術による外観検査システム

外観検査の⾃動化に課題を抱える方に、画像処理を利用した外観検査システムを提案。
様々な工業製品の検査用途に対応できる汎用性と、特定の分野に適合する高い専門性を備えたヴィスコ・テクノロジーズ社製画像処理製品及び周辺機器をインテグレートし、お客様のご要望に合わせたシステムを提供します。
また、画像処理システム導入にあたっては事前の仕様決め、サンプル評価が重要です。光学技術、電気・機械の知識と経験を元に、システム導入からアフターサポートに至るまでお手伝いします。
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。
AISIA-AD(アイシア-エーディー)

AISIA-AD(アイシア-エーディー)は、Microsoft社が開発したAzure Machine Learningを活用し、キズ、凹み、異物混入などの異常をAIで自動検知できるAIソフトウェアパッケージです。
オーダーメイド画像検査装置 ソフトウェア開発の技術集団「ヒューブレイン」

ヒューブレインは、変化する時代のトレンドを見据え、モノづくりの品質保証に関わるさまざまなプロセスを自動化する画像検査装置をオーダーメイドで開発しています。
創業以来、長年にわたり開発に取り組んできた照明+画像処理+搬送の技術に蓄積してきたエンジニアリングノウハウを加え、モノづくりの現場における課題解決に最適なソリューションをお届けします。
オーダーメイド画像検査装置 ソフトウェア開発の技術集団「ヒューブレイン」について詳しく見る
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。
画像検査システムの導入ポイント
画像検査を取り入れる際には、検査の対象物と検出したい検査項目をきちんと洗い出したうえで各メーカーの製品を検討する必要があります。
例えば、検査の全てを機械によって自動化するケースは実際のところ多くはなく、人が得意なところは引き続き人が行い、機械が得意なところを機械に任せるというのが現実的な手段です。
そのためには、検査要件をまとめておく必要があります。また、機械を導入するのに現在の製造現場に支障はないか、支障がある場合はレイアウト変更が可能かも事前に把握をしておきたい内容となります。
画像検査の活用事例

金属表面の傷
| 課題背景 | 背景と傷の色味が似ているため、従来の検査手法では傷の検出が難しく非常に時間の掛かる状況だった。 |
|---|---|
| 導入効果 | AIによる画像認識の技術を用いることで、検査精度の向上を実現。また、顕微鏡で一つ一つの検査に膨大な時間が掛かっていた問題も解消された。 |
不定形な容器の欠け
| 課題背景 | 人の口に入る食品容器の検査のため、クライアントに求められる検査精度の基準が非常に高かった。また、抜き取りによる検査では欠陥流出の可能性が残るため、全数検査を実現したいという要望を受けていた。 |
|---|---|
| 導入効果 | 僅かな欠けや文字の滲みなどを細かく検知するために、画像検査ソフトを導入。これまで目視では確認できなかった微細な検知を実現した。また、検査効率が大幅に向上したことで、これまでの生産量を維持したままで全数検査を実現することができた。 |
食品への異物混入
| 課題背景 | 食品への虫や髪の毛などの異物混入を防ぐために、高い精度での検査が求められていた。 |
|---|---|
| 導入効果 | 目視では見つけることが難しい異物を検出するために、画像検査システムを導入。求めている検査精度の実現はもちろんのこと、AIによるディープランニングを活用することで、さらなる精度向上の仕組みづくりを実現することができた。 |
画像検査システムを活用して検査の効率化を実現

生産量の増加と検査コストの兼ね合いは、製造現場が常に頭を悩ませる課題です。逆に言えば、外観検査の時間を短縮することができれば、生産量の増加に着手できる工場が数多くあるということです。
そのため、画像検査システムによる検査の体制を構築することができれば、単に検査工程の効率化・自動化が実現できるだけでなく、工場全体の生産性に貢献することができます。
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