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In-Sight 2800がビジョンオートメーションを簡単にする方法

In-Sight 2800ビジョンシステムとEasyBuilderソフトウェアのインタフェース

In-Sight 2800ビジョンシステムは、機械学習と従来のルールベースのビジョンツールの長所を完全統合型のビジョンシステムに組み合わせています。事前登録済みのアルゴリズムを活用するIn-Sight 2800は、あらゆるファクトリ環境に迅速かつ簡単に導入可能で、エラー検出を自動化します。

このシステムは、ラインおよびオートメーションエンジニアがファクトリオートメーションにおける困難な問題を解決するために使用することを目的としており、ディープラーニングやマシンビジョンの知識を必要としません。エンジニアがIn-Sight 2800を起動すれば、In-Sight 2800は数分で欠陥を認識して分類します。また、他のビジョンシステムと異なり、対応するクラス数に制限がないため、より高度な分類やソートタスクを解決できます。

以下の特長を持つIn-Sight 2800により、あらゆる規模のメーカーは、統合を合理化し、厳しい用途要求を満たし、製品の品質改善を達成できるようになります。

  1. 優れた利便性
  2. 複数クラス機能
  3. 複数の対象領域機能

1. すべてのスキルレベルに対応し、迅速な導入を可能とする利便性

マシンビジョンとディープラーニングは、機能が非常に優れていると同時に、効果的な導入が難しいと言われています。しかし、In-Sight 2800のような最近のファクトリオートメーションテクノロジの進歩により、これまでにない使いやすいツールセットが作成されるようになりました。

In-Sight 2800は、高度なプログラミングを必要とせず、簡単に設定できるように設計されています。問題解決のためのシステム登録は、整列した、熱心な新入社員の研修に非常に似ています。エンジニアが区別に必要な特徴を示せば、組み込みエッジ学習が同一の区別を行うことができます。 

エッジ学習はディープラーニングの一部であり、事前登録済みのアルゴリズムを使用してデバイス上で直接処理が行われます。このテクノロジは、従来のディープラーニングベースのソリューションに比べて、設定が簡単で、時間を短縮でき、少ない画像枚数での登録が可能です。従来のソリューションでは、多くの分類アプリケーションの自動化に数日から数週間かかる場合があり、数百枚の画像と、ビジョンおよびディープラーニングの専門家による何時間にもわたる分析が必要です。一方、In-Sight 2800のエッジ学習ツールの導入は数分で完了し、登録に必要な画像は数枚で、対応するエンジニアは解決する必要のある問題を理解していれば、必ずしもビジョンまたはディープラーニングに関する特定の知識を持っている必要はありません。

2. 幅広いタスクに対応する複数クラス機能

エッジ学習の重要な能力の1つは、指定されたカテゴリの対象となる部品のラベル付き画像を登録すると、迅速かつ確実に部品をカテゴリに区別する機能です。この機能の一般的な用途は、合格部品と不合格部品をOK/NGとして分類することです。

ユーザは、合格部品と不合格部品の両方の画像を登録することで、エッジ学習分類ツールに学習させます。部品の不合格判定の基準をマークしたり、定義したりする必要はありません。代わりに、部品のどのばらつきが判定において重要であるかをツール自体が重み付けをし、分類に影響を及ばさないばらつきは無視されます。In-Sight 2800に組み込まれたエッジ学習ツールは、OK/NGの2つに分類する判定よりもはるかに複雑な分類にも対応できます。

マスカスタマイゼーションの増加に伴い、メーカーは各部品について差異のある部品を在庫として保有することが多くあります。例えば、高級車のホイールは、パターン、色、仕上げがわずかに異なる多くのSKUとして供給されます。検査担当者がこれらを区別するのに丸1分かかる場合があります。この作業の所要時間は、注文と異なるホイールを取り付けたことで顧客が不満を抱き、今後のビジネスを失うという、この作業を行わない場合に起こる可能性を考慮すると、納得できるものです。

各高級ホイールデザインの例をほんのわずか登録すれば、エッジ学習が正しいホイールを正確に選択したり、指定のスタイルが車両に取り付けられていることを確認したりできるようになります。複数の分類を定義する機能は、より多くのファクトリオートメーションの問題を解決する能力を提供します。

3. 必要不可欠な機能に焦点を当てた複数の対象領域(ROI)機能

検査アプリケーションを最適化するため、ラインエンジニアが部品にばらつきのある重要な領域に関する知識を活用して、対象領域(ROI)と呼ばれる具体的な重点領域を定義できます。In-Sight 2800のアプリケーション設定は、直感的なインタフェースにより、一般的なクリック&ドラッグツールを使用してシンプルに行えます。1回のドラッグでボックスを定義し、次のドラッグでボックスを動かします。ボックスは、部品の不変的な特徴に固定できます。

ROIの定義はマシンビジョンの標準的な作業ですが、これには多少の専門知識が必要となる場合が多くあります。In-Sight 2800では、ビジョンツールに関する特定の経験がない担当者でも簡単に適用できます。また、このビジョンツールの優れている点は、このようなROIをいくつも定義し、これらのROIそれぞれが無数のクラスを特定できることです。

これにより、プリント基板(PCB)など、多くの異なる構成やばらつきのある部品を組み立てる複雑な組立の検証が簡単に実行できます。これまで、このような問題には、正しい部品が取り付けられていることを確認するために検査すべき特徴を決定し、さらにその特徴を調べるようにビジョンシステムをプログラムする作業が膨大にありました。In-Sightのエッジ学習ツールはこのような判定を自律的に行うため、エンジニアはオペレーションの最適化など、付加価値の高い活動に注力できるようになります。

Multi-region of interest inspection of PCB

比類のない柔軟性を備えた使いやすい機械学習

ファクトリオートメーションにおける長年の経験に基づき開発されたコグネックスのビジョンツールは、ラインオペレーションの要求に特化しています。エラーが微細になり検出が難しくなるほど、この磨き上げられたテクノロジのメリットが明確に現れます。 

例えば、ロータリキャッパーでボトルにキャップを装着する時に、ネジの組み付けエラーや損傷が発生したり、ギャップが残ったりすることがあります。大きな視認できるエラーは多くのシステムで検出できます。ギャップがほぼ感知できないほど微細である場合に差が生まれます。他のシステムはそのようなエラーを合格としてしまうことがあるため、漏れや汚染を引き起こす可能性があります。In-Sight 2800は、エッジ学習と特化型のマシンビジョンツールを組み合わせることで、このようなほぼ視認不可能な欠陥を不合格と分類します。

使いやすく、登録に必要な画像は数枚で、複数クラスおよび複数ROIのオペレーションに対応するIn-Sight 2800ビジョンシステムは、ファクトリオートメーションに変化をもたらします。

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