この“検査の自動化”に際してまずすべきことは、不良撮影可否のテストです。そのテストを各カメラメーカーが無償で行っているのですが、このテストにおいて
「この不良はカメラで撮影できないので自動化することが難しいですね。」
と言われたことはありませんか？
今回のコラムでは、なぜ上記のように言われてしまうのか、またどうすれば不良を撮影することができるのか、解説していきます。
１．カメラメーカーの不良撮影検証がうまくいかないワケ
カメラメーカーの不良撮影検証がうまくいかないワケ。それは、「カメラメーカーがカメラ選定条件の最適化のみを行っているから」です。
前提として、不良の撮影可否を検証する際は、さまざまな項目について検証する必要があります。
例えば、以下のようなことがらが挙げられます。
- 照射光：製品に赤/青/緑/白い光を当てるのか？紫外線を当てるのか？
- 装置の位置：どの角度から光を照射するのか？どの位置から製品を撮像するのか？
- 画像ソフト：機械学習をさせるのか？ルールベースで画像認識をさせるのか？AIを使うのか？
- カメラのスペック：どの程度の解像度のカメラが必要なのか
- タクトタイム：どのような仕様にすれば理想のタクトタイムが実現できるのか。カメラの台数を増やすのか？より高速処理できる画像ソフトを使うのか？etc…
このとおり、画像検査を自動化するための検討事項は非常に多岐に渡ります。一つ一つを精査し、自社に合った適切な手法を検討することが重要です。
話を戻すと、各カメラメーカーは不良サンプルに対して様々なカメラを使って撮影検証を行いますが、それはあくまでも“カメラ選定の最適化“にとどまってしまいます。カメラ以外の条件を変更したら撮影できるのかどうかを検証することができません。(カメラメーカーも無償で対応しているため、詳細な検証は難しいのです。)
よって、本来であれば、“カメラ選定の最適化“だけではなく、照明や位置などの条件を踏まえた、”撮影条件の最適化“をおこなう必要があります。
２．撮影条件の最適化ができればよいのだが...
ただし、撮影条件の最適化は非常に難易度が高いです。理由は、カメラや照明、画像検査、AIに関する知識など、幅広い知識が必要とされるからです。生産技術のメンバーで自動化を推進することも可能ですが、かなり難易度が高く一筋縄ではいきません。各メーカー(カメラメーカー、照明メーカー、AIソフトメーカー等)は、それぞれの分野においてのプロではありますが、“検査自動化のプロ”ではありません。よって、全体最適的な設備導入することができず、自動化に失敗してしまうケースが一定数存在します。
３．メーカーに「検査自動化できない」といわれた製品を自動検査したいあなたへ
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当日、撮影したい不良サンプルをセミナー会場までお持ちいただければ、ワークショップにてその撮像方法の検証を行わせていただきます。
当日は、外観検査の自動化20年以上携わり、延べ1000件以上の検査自動化を担当してきた、弊社シニアコンサルタントの川端が対応いたします。
川端独自の経験とノウハウに基づき、貴社の製品の自動化が本当にできないのかどうか、判定いたします。
こちらのセミナーでは、その他にも外観検査の自動化成功事例や、自動化プロジェクトの鉄板の進め方についても紹介させていただきます。是非ご参加いただき貴社の情報収集の一助としていただけますと幸いです。
最後までお読みいただきありがとうございました。
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