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​加工表面欠陥検査

​カメラ、照明等の最適撮像条件を導き出す

​従来、人の目で判断していた傷や欠陥をルールベース、AI等で自動検出させる最適撮影手法を実現します。

撮影手法

・0.5mmの鋳巣、欠陥を自動検出します。

・AIの学習、学習作業効率を上げるための手法を弊社でサポートします。

​ ※撮影範囲や、検査時間はワーク形状に応じて異なります。

​撮影手法例

​一般的

欠陥検出撮影

3方向照明切り替え

欠陥検出撮影

ワーク全面間接照明

​欠陥検出撮影

​カメラ

AI画像検査 PNG 修正3.png

​欠陥

​カメラ

AI画像検査 PNG 3方向.png

​欠陥

ワーク全面間接照明 欠陥検出撮影.png

​カメラ

​欠陥

間接照明用

ボード

​※弊社では欠陥の種類により、様々な撮影手法をご提案致します。​上記3例以外の撮影手法実績もございます。一度ご相談ください。

検出例​

〔問題あり〕​

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​鋳巣

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​傷

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〔問題なし〕​

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​加工跡模様

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​クーラント残り

欠陥と間違えて過検出しやすいクーラント、

切り粉、加工跡などの誤判定を撮影方法により検出します。

​照明3台を切り替えて撮影し、合成することで、欠陥の特徴が際立つ画像を取得します。

Surface AI.jpg

​通常撮影画像

​欠陥・汚れ・フライス痕が同じ色となっており、特徴さがほどんどない

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​三照明撮影画像

欠陥→鮮やかな赤と緑

汚れ→オレンジ

フライス痕→黒に近い紫

​違和感ごとに色分け

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