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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](https://static.wixstatic.com/media/3f6d6d_bcf2e4b740fa467892eed66af728571e~mv2.png/v1/fill/w_207,h_205,al_c,q_85,usm_0.66_1.00_0.01,enc_auto/AI%E7%94%BB%E5%83%8F%E6%A4%9C%E6%9F%BB%E3%80%80PNG%20%E4%BF%AE%E6%AD%A3%EF%BC%93.png)
欠陥
カメラ
![AI画像検査 PNG 3方向.png](https://static.wixstatic.com/media/3f6d6d_09df114bc58a4a38976768492c4a3736~mv2.png/v1/fill/w_207,h_205,al_c,q_85,usm_0.66_1.00_0.01,enc_auto/AI%E7%94%BB%E5%83%8F%E6%A4%9C%E6%9F%BB%E3%80%80PNG%E3%80%803%E6%96%B9%E5%90%91.png)
欠陥
![ワーク全面間接照明 欠陥検出撮影.png](https://static.wixstatic.com/media/3f6d6d_6a51b7a0b07f46b8bdb460abb3d79a72~mv2.png/v1/fill/w_215,h_185,al_c,q_85,usm_0.66_1.00_0.01,enc_auto/%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E5%85%A8%E9%9D%A2%E9%96%93%E6%8E%A5%E7%85%A7%E6%98%8E%20%E6%AC%A0%E9%99%A5%E6%A4%9C%E5%87%BA%E6%92%AE%E5%BD%B1.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〕
![%E6%AC%A0%E9%99%A5%E2%91%A1_edited.jpg](https://static.wixstatic.com/media/3f6d6d_656b5bd2610741f68e7a353594517356~mv2.jpg/v1/fill/w_200,h_192,al_c,q_80,usm_0.66_1.00_0.01,blur_3,enc_auto/%25E6%25AC%25A0%25E9%2599%25A5%25E2%2591%25A1_edited.jpg)
鋳巣
![%E6%AC%A0%E9%99%A5%E2%91%A2_edited.jpg](https://static.wixstatic.com/media/3f6d6d_8decc3e186614d1e94d19b89cc153751~mv2.jpg/v1/fill/w_194,h_192,al_c,q_80,usm_0.66_1.00_0.01,blur_3,enc_auto/%25E6%25AC%25A0%25E9%2599%25A5%25E2%2591%25A2_edited.jpg)
傷
![2図.png](https://static.wixstatic.com/media/3044d3_7890e09e515644eb91177ae750feb944~mv2.png/v1/fill/w_100,h_74,al_c,q_85,usm_0.66_1.00_0.01,blur_2,enc_auto/%EF%BC%92%E5%9B%B3.png)
〔問題なし〕
![%E6%AC%A0%E9%99%A5%E3%81%AA%E3%81%97%E2%](https://static.wixstatic.com/media/3f6d6d_193f2740ff7c419ca9b347df865763d5~mv2.jpg/v1/fill/w_197,h_192,al_c,q_80,usm_0.66_1.00_0.01,blur_3,enc_auto/%25E6%25AC%25A0%25E9%2599%25A5%25E3%2581%25AA%25E3%2581%2597%25E2%25.jpg)
加工跡模様
![%E6%AC%A0%E9%99%A5%E3%81%AA%E3%81%97%E2%](https://static.wixstatic.com/media/3f6d6d_e68059914c8945d7ae5d9f9e286c1419~mv2.jpg/v1/fill/w_54,h_48,al_c,q_80,usm_0.66_1.00_0.01,blur_2,enc_auto/%25E6%25AC%25A0%25E9%2599%25A5%25E3%2581%25AA%25E3%2581%2597%25E2%25.jpg)
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](https://static.wixstatic.com/media/3044d3_7922afcb3ae04f579a432ac318da9863~mv2.jpg/v1/fill/w_181,h_180,al_c,q_80,usm_0.66_1.00_0.01,blur_3,enc_auto/Surface%20AI.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
![surface AI 2.png](https://static.wixstatic.com/media/3044d3_29be955b7c3e4a4383c5720828d42ac0~mv2.png/v1/fill/w_176,h_181,al_c,q_85,usm_0.66_1.00_0.01,blur_3,enc_auto/surface%20AI%202.png)
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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