ディープラーニング

マシンビジョンの課題

Rules-based algorithm

ルールベースのアルゴリズムは、偏差と予測不可能な欠陥を含む複雑な検査をプログラムするのが苦手

従来のマシンビジョンシステムは、一貫性があり、高い精度で作られた部品で信頼性を発揮します。目視検査よりコスト効果の高い方法で、手順ごとにルールベースのアルゴリズムでフィルタリングします。例外や欠陥ライブラリが増え続けるため、アルゴリズムを使ったプログラムは難しくなります。

マシンビジョンシステムは、以下の理由で一部の部品の外観のばらつきを容認することがあります。
  • 膨張
  • 回転
  • 位置、ゆがみ

それにもかかわらず、複雑な表面の質感と画質の問題は深刻な検査の課題を引き起こします。マシンビジョンシステムでは、見た目がほとんど同じ部品では、ばらつきや偏差をうまく判断できません。部品の実用性に影響する「機能的」異常は、ほぼすべてがリジェクトされますが、外観の異常は、メーカーのニーズや設定によってすべてがリジェクトされるわけではありません。特に、このような異常は、従来のマシンビジョンシステムでは区別ができませんでした。

車両トリムの配線アセンブリ 

特定の従来型マシンビジョン検査、たとえば最終アセンブリ検証では、以下が原因で複数のばらつきが生じると、マシンビジョンでは判別するためのプログラミングが困難でした。
  • 照明
  • 色の変化
  • 曲率、湾曲
  • 視野(FOV)

偏差や欠陥のばらつきが含まれる複雑な検査の場合、プログラムや維持が難しいため、ディープラーニングベースのソフトウェアが優れた代替品となります。

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