民生品

外観不良検査

難しいパッケージの表面の不良を取り込む

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ディープラーニング採用の工業用画像解析向けグラフィカルプログラミング環境

パッケージ消費財の外観または表面欠陥を処理する際の最大の課題の1つは、動的で、多くの場合、成形プロセスで生じていることです。例えば、表面にざらつきのある部品の打痕、傷、汚れなどの一般的な欠陥は、生産工程の早い段階では見分けにくいことがあります。このような欠陥は、生産工程の後半で特定の照明条件下でのみ現れます。検出が後工程になるほどその対応にかかる費用は高くなる可能性があり、それは不良品の対応でも同様です。したがって、パッケージ不良がリコールや顧客からの苦情につながる規制対象の業界では、外観不良検査が特に重要です。

従来のビジョンテクノロジは、ラベルの泡、色の劣化、傷、亀裂、重ね刷り、オーバーラップまたはアンダーラップの問題などの複雑なパッケージ外観の欠陥を見逃すことがよくありました。このように予測不可能な欠陥やはらつきは、人間の検査官によって識別するのは簡単ですが、ルールベースのマシンビジョンアルゴリズムでプログラミングすることは非常に困難です。

コグネックスのディープラーニング採用画像解析ソフトウェアは、人的検査と同様に信頼性が高く、コンピュータ化されたシステムの速度で、粗く加工された金属面の外観的欠陥を検出します。欠陥検出ツールは、画像品質が悪い場合でも、トレーニング画像に基づいて部品の形状と質感の信頼モデルを形成することにより、標準照明でも粗い材料の欠陥を捉えます。ここからは、このツールが表面の質感の偏差を識別し、分類ツールを使用して打痕または傷として分類します。

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