外観検査・画像検査装置 検査項目

外観検査・画像検査装置 検査項目 欠陥検査 キズ検査 汚れ検査 異物検査 方向判断 裏表検査 形状判断 個数計測 異物混入 文字認識 文字照合 OCR 寸法計測 アライメント(位置決め) 三次元処理
images (検査項目)外観検査 
- 仕分け(照合)異種混入検査①
(ワーク)蝶番  (業界)金属部品業界
images (検査項目)外観検査 
- 仕分け(照合)異種混入検査②
(ワーク)金属部品  (業界)金属加工
images (検査項目)外観検査 
- 仕分け(照合)異種混入検査③
(ワーク)樹脂成型品  (業界)電子機器業界
images (検査項目)外観検査 
- 仕分け(照合)異種混入検査④
(ワーク)金属部品  (業界)金属加工業界

事例1

検査項目 外観検査 - 仕分け(照合)異種混入検査 ワーク 蝶番 業界 金属部品業界
依頼内容

出来上がった蝶番がライン上を1000mm/秒で搬送されています。必ず表面を上向きで流れてきます。全部で100種類程度の蝶番が流れてきます。それぞれを判別しそれぞれの信号を出すことが可能か相談がありました。

実施・提案 内容
ワークNO.1 登録モデル
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検査は仕分けアイテムを使用します。
ワークに合わせて事前にモデル登録を行っておきます。
(ワークの種類が100種類であれば、それぞれ事前にモデル登録を行います)
出力としては検査時に登録モデルと最も相関値の高いモデルのインデックス番号を出力します。
インデックス1
  インデックス2   インデックス3   インデックス4
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カメラ : 30万画素 カラー
レンズ : 25mm
接写リング : 1mm
照明種類 : LEDリング
カメラ設置距離 : 300mm
照明設置距離 : 160mm
視野 : 56mm×45mm
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画像処理 結果イメージ
逆向きの判定 ワークNO.1   逆向きの判定 ワークNO.3

     
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逆向きはNGと判断します(出力:-1)   逆向きでも同形状は検査できません
逆向きの判定 ワークNO.2   裏向きの判定   登録モデル ワークNO.4

         
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逆向き、裏向きはNGと判断します(出力:-1)   形状が平坦ではないため、
ピントがぼけていますが
検査可能
結果

ライン上を流れてくる蝶番の種類ごとの信号出力は検査可能です。

事例2

検査項目 外観検査 - 仕分け(照合)異種混入検査 ワーク 金属部品 業界 金属加工業界
依頼内容

搬送ライン上を金属部品が搬送されてきますがたまに違う種類が混ざってしまいます。
検査できないでしょうか、と相談がありました。

実施・提案 内容

各種類の特徴のある場所をモデル登録しておき、決められた領域内に似たようなモデルがあればその番号を外部に出力します。

照明種類 : LED照明
カメラ設置距離 : 約65mm
視野 : 約15mm
シャッタースピード : 1/4000
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画像処理 結果イメージ
品種A登録時
生画像
  登録モデル   計測画像 NG   計測画像 NG
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相関値:90       相関値:56   相関値:60
品種A登録時
生画像
  登録モデル   計測画像 NG   計測画像 NG
images   images   images   images
相関値:73       相関値:63   相関値:60
品種A登録時
生画像
  登録モデル   計測画像 NG   計測画像 NG
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相関値:83       相関値:0   相関値:0
結果

テストは机上の静止状態で行いましたが、各サンプルの特徴のあるモデルを登録することで安定した仕分け検査ができます。

事例3

検査項目 外観検査 - 仕分け(照合)異種混入検査 ワーク 樹脂成型品 業界 電子機器業界
依頼内容

樹脂成型部品がライン上を搬送されてきますが、良く似ているけど違う部品が剥がれることがあります。
間違った部品を除くために検査をしてほしいと相談がありました。

実施・提案 内容
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良品の形を登録しますが全体を登録すると相違部分の変化が少ないので全体を3分割(上・中・下)しそれぞれを登録します。
検査は相関値で判定します。

*相関値とは登録モデルとどれだけ形が似ているかを%数値で表したものです。

カメラ : 30万画素 カラー
レンズ : 12mm
カメラ設置距離 : 400mm
照明種類 : LEDバー照明
シャッタースピード : 1/500
タクトタイム : 70ms
視野 : 130×160mm

画像処理 結果イメージ
良品登録ワーク検査時(判定:OK)   異種ワーク検査時(判定:NG)
images   images
上段と下段は良品登録ワークと形が似ているため、OK判定としていますが、中段でNGと判定しています。
その結果、総合判定でNGと判定しています。
OK画像   判定OK
ワークあり ラべリング面積0
  判定NG
ワークなし ラべリング面積4379
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  images   images
  ワークの有無検査は背景の色を色登録し、
領域内に背景色があるか、ないかで判定します。
上図のようにワークがある場合は背景色がないため面積が0、
ワークがない場合は背景色があるため4000以上の面積となり、NGと判定します。
結果

御預かりしたワークサンプルを元にテストした結果、異種判別検査+有無検査は可能と判断いたします。
尚、ご採用に当たってはワークのばたつきと外乱光に影響を与えられることにご配慮ください。

事例4

検査項目 外観検査 - 仕分け(照合)異種混入検査 ワーク 金属部品 業界 金属加工業界
依頼内容

金属部品の端面の模様により種類が判別できます。見分けができるかテストしてほしいと相談がありました。

実施・提案 内容

検査アイテムのサーチを使い、登録したモデルとどれくらい一致しているかを相関値を元に判定を行います。

内側の緑枠(小さい方)が登録モデル領域
外側の緑枠(大きい方)が検査領域

照明種類 : LED照明
レンズ : 16mm
接写リング : 1.5mm
カメラ設置距離 : 約155mm
照明設置距離 : 約45mm

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画像処理 結果イメージ
品種1 良品
  不良品   不良品   不良品
images   images   images   images
相関値:67.9   相関値:15.0   相関値:16.4   相関値:15.8
不良品
  不良品   不良品   不良品
images   images   images   images
相関値:11.5   相関値:11.0   相関値:10.7   相関値:23.3
品種2 良品
  不良品   不良品   不良品
images   images   images   images
相関値:97.6   相関値:65.0   相関値:47.4   相関値:48.2
不良品
  不良品   不良品   不良品
images   images   images   images
相関値:29.9   相関値:35.9   相関値:22.0   相関値:40.7
品種3 良品
  不良品   不良品   不良品
images   images   images   images
相関値:100.0   相関値:53.9   相関値:34.1   相関値:41.1
不良品
  不良品   不良品   不良品
images   images   images   images
相関値:43.0   相関値:59.1   相関値:43.5   相関値:29.5
結果

金属部品端面の模様による異種混入検査はテストの結果、検査可能です。