外観検査・目視検査の自動化技術と画像処理・AI技術の応用と実例

講師の言葉

　カメラ・計算機の性能向上とあいまって、ある検査対象に複数の画像処理手法を段階的に適用するなど、単純な検査であれば人間より遥かに高速かつ精密な画像検査は実現されて久しい。検査への画像処理技術の導入はあって然るべき時代となった。しかしながら、製造現場において検査対象となる製品やキズ・欠陥の種類は多種多様である。また、インライン検査においては既存設備の制約もあるため、必ずしも外観画像や透過画像、三次元画像などを利用した画像検査機械の開発は容易ではない。さらに、一旦検査装置が導入されても、検査環境や検査対象の変化に対して、それが軽微であっても、いちいち画像処理技術者による調整が必要となる。場合によっては、せっかく導入された検査装置のスイッチは切られ、引き続き検査員による目視が実施される。ここで今一度、画像検査機械開発の道程について見直す必要があると考えられる。講師が参画する研究グループでは、現場検査員や生産技術者の「知識・経験」や「やり様」に学ぶことが、画像検査機械の更なる発展に繋がると主張してきた。
　本セミナーでは、様々な企業との共同研究や、各種関連学協会での活動の中で学んだ、目視・外観検査を自動化の方法論と実例を紹介する。つまり、単なる画像処理手法の単なる解説でなく、その背景や開発の阻害要因についても可能な限り触れながら、最終的には講師・受講者全員で問題共有できることを目指す。

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