2019/05/21
読者の皆様へ。
目視検査とAIを使用した画像処理解析検査への進化について考えましょう。
現在、自動車部品等の小さい部品は、目視検査と画像処理解析検査による２つの方法
にて、良品か不良品かを振り分けています。
電子部品は、通電等の方法を行い、良品か不良品かを振り分けています。
しかし、大きな製品に対しては、画像に収まらずに画像処理解析検査による、良品か
不良品かの判別が行えない現状です。
これを解決するのか、AIだと考えられます。
例えば、板の表面に穴か空いていたり、キズが表面に入っている場合、画像処理解析
検査をどう行うかというと、接触検査、映像技術が考えられます。
接触検査は、AIに予め３次元形状を記憶させて、超マイクロファイバーを集めたり、
並べた物を物体製品表面に当てて、形状を計り、形状異常を発見します。
また、映像技術では、巨大製品をカメラの前を流して、明暗やキズの有無で、AIに製
品異常を認識させます。
これに、重量検査を加え、クリアランスの中に製品重量が入っているかを計り、製品
異常を発見します。
アナログな製品程、この検査で製品異常を発見でき、検査の少人化に繋がります。
但し、マイクロ単位のキズについては、小型高性能製品の様な物は、また別の方法で
製品表面異常を発見する必要があります。
続きはまた今度に。
２０１９年５月２１日 著者