生産技術担当者のためのＡＩ（ディープラーニング）外観検査をリリース
「検 査 革 命」- - - AI（ディープラーニング）で画像検査が劇的に簡単になります。
FA現場の画像処理製品を1000例以上提供・サポートしてきたスカイロジックが現場目線で設計しました。（※必要な学習時間は対象によって異なり、5分から数時間程度です。）
次のような現場に向けて開発されました
• これからAIの活用を小さく始めたい
• 今の検査機の判定精度に不安がある
• 検査機の設定ができる人が限られている
• 検査員の人材確保・育成が困難
• 精度や検査基準がばらつく
DeepSkyはPC1台で「画像データ収集→学習→判定」を行うことができます。撮像した画像内で見つけたい部分を囲んで「学習」ボタンをクリックするだけ。AIが自動で設定パラメータを調整し、対象物を認識するようになるため、これまでの難しい設定作業が不要になります。AIの画像処理は従来の手続き型の画像処理とは異なり、複雑かつ変化しやすい条件下での判定に強みを発揮します。
ベルトコンベア上を移動する端子の芯線はみ出しをリアルタイムで検出する動画
食品製造ラインでの毛髪や虫などの異物をリアルタイムで検出する動画
従来困難とされていた複雑な背景の中でのキズ検出も可能になりました。
電子基板の半田量を判定している例。質感なども認識可能です。
光の反射の影響を受けやすい光沢のある材質（透明プラスチックなど）の異物を検出します。
コネクターの組み立て不良(傾き）検出の例。
箱詰めの製品の計数も可能です。下の例では箱詰めクッキーの個数をカウントしています。
おもちゃなどの袋詰め製品の中身の分類と計数の例です。外袋の反射に左右されず安定した計数を行います。
ボタン電池の計数の例です。裏になったものはＮＧとしてカウントすることが可能です（中央付近）。
部品の組み立てミスや変形など、外観検査で必要となる様々な判定が可能です。
コンベア上の菓子に乾燥剤などが封入されているかの確認の例です。外袋の印刷や反射に影響されずに判定しています。
弁当の中の毛髪の検出の例。ゴマなどの黒い物体と毛髪が明確に区別されています。
スマートフォンのカバーガラスの気泡検出。このようにコントラストが低く、さらに写り込みが発生する条件の中でも安定した検出が可能です。
卵のひび割れチェックの例です。
薬の種類判別と計数を同時に行い、正しい組み合わせとなっているか判定しています。
プリント配線の拡大画像です。2000万画素を超える高解像度のカメラの使用が可能なため、下のような微小な欠けも検出が可能です。
ここに挙げた例のように、従来の手続き型の画像処理と比較して適用可能な検査対象物が大きく広がりました。また設定も「見つけたいものにマークする」という簡単なものになり、現場の生産技術担当者の方々が簡単に使えるようになりました。
スカイロジックでは無料評価サービスとしてお客様からの検査サンプルや画像データをを随時受け付けています。これまで「画像処理では解決できなかった」課題があれば是非お聞かせください。
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