【FAお役立ち情報局①】AI機能を使って画像検査をやってみよう！

「AI機能を使って画像検査の過検出を削減！」

今回はオムロンの画像検査機「FHシリーズ」のあっと驚く新機能についてご紹介したいと思います。

突然ですが、皆様の中で「画像検査」を導入・検討されている際に「ワークのバラつき」によって、検査機の導入が難しくて諦めてしまったという経験はありませんか？

オムロンのAI画像検査機を使うことでその課題を解決できるかもしれません！

その機能が「AIファインマッチング」です。

この機能はオムロンの画像検査機FHシリーズに導入された検査ツールになります。

今回はその機能についてご紹介したいと思います！

AIを使った画像検査と聞くと、皆様はどの様なものを想像されるでしょうか？

例えば、これまでのディープラーニングなどを使用した画像検査では、数千枚ものOK・NGの画像データを事前に用意して学習作業を行う必要がありました。

とても工数がかかってしまう上、毎年のライセンス更新が必要な製品では導入後のランニングコストも心配になります。

オムロンの「AIファインマッチング」は、その機能を「良品バラつきへの画像課題解消」へ特化させることで、導入がし易いAI画像検査機能となりました。

それでは実際の撮像画面を見て頂きながらご紹介していきたいと思います。

①

②

写真①、②のようにわざとシワをつけたティッシュペーパーに異物をのせてテストしたいと思います。

上の①、②の写真はどちらも異物がのっていない状態の図ですがシワの付き方が違います。

従来の画像検査では、このように良品間でバラつきがある検査対象だと過検出が発生してしまいました。（シワの付き方が違うところを異物と見てしまいます）

そこで、この良品ワークに対して従来の「ファインマッチング」と「AIファインマッチング」を使って「差分検査」をしてみます。差分検査とは、登録したモデルデータと異なる画素を抽出して欠陥として判定する検査です。

左側がAIファインマッチング、右側が通常のファインマッチングです。
白くなっている箇所が差異として表示されているのですが、右の従来の方式ではシワの違いで過検出がたくさん発生しています。

次に異物がワーク上にある状態で、AIファインマッチングを見てみましょう。

ワーク上に毛の異物がのっています。AIファインマッチングを使うことによって写真のように学習されていない異物の箇所が強調して抽出できています！

このように良品のバラつきがあるワークでもFHの新AI機能を使うことによって画像検査を行うことが出来るようになりました。

さらに、この機能の特徴として良品画像データが50～100枚程度で学習作業を行うことができる様になりました。

これによりNG品のデータを大量に用意する必要がなくなり、1000枚単位の膨大なデータを用意する手間もなくなります。

また、その他のアプリケーション例としてはこんなものも......

・ラベルの印刷の濃さのバラつきは無視して、文字欠けだけ検査したい

・ちょっとした位置ずれのバラつきは無視して異物だけ検査したい

今回ご紹介したAI機能ですが、サンプルワークをご用意頂ければ、無償にてテスティングを承っております。もしご興味のある方がいらっしゃいましたら、お気軽に弊社までお問い合わせ下さいませ！

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最後までお付き合いいただきありがとうございました！

それでは、また次回お会いしましょう。