画像検査装置を選ぶ「決め手」は何でしょうか？

• 簡単に扱えること
• すべての検査定義が簡単に説明できること
• 定量化による検査基準があること
• 目視検査の定義をそのまま流用しないこと

私たちが、お客様から外観検査装置のお問合せを頂いたとき、質問をすることがあります
それは「不良品探しの検査をしていませんか？」というものです

「不良品」探し ＝ 残りは「良品」と言えるのでしょうか

恐らく、「不良品探し」で見つけることができなかった製品が流出することで
信用をなくしてしまったり、必要以上の検査基準を要求されたり・・・

一度は経験があるのではないかと思います

今一度、考えてほしいことは、お客様にとって必要なもの「こと」は

「良品」がほしい

ということです。当然その目的に応じるため

「不良品」探しをやめて「良品」探しをしてあげること

これこそが正しい検査コンセプトではないかと考えます

当たり前のことですが、これが意外と難しい
なぜなら

実際の「良品」にはバラツキが存在する

ということです。「パターンマッチング」という手法があります

この手法は、「良品」をCADや良品（理想的な良品を選んだもの）をマスター（基準）として
検査対象となる製品を比べて検査するというものです
当然、ある程度のバラツキを許容できるようにする為、意図的な設定をするのですが
この調整のバランスがとても難しいのです
それは実製品のバラツキの特性を詳しく認識できていない（情報がない）状態で行うからです
実際には人の目により脳が判断することなので、そのひとも主観に頼るもので定量化が厳しい

「良品」のバラツキを定量化できたら？

「良品」のバラツキを簡単に定量化（数値化）できるとしたら
あとは実際検査対象となる製品の画像を比較してバラツキの範囲に入ってるものは「良品」
バラツキの範囲に入っていないものは「不良品」とすれば

定義しきれない「不良品」を気にせず

「良品」を選ぶことができる

という考えになるのではないでしょうか
ここに画像を利用した自動外観検査の実現が可能となりました

わたしたちが提案する自動外観検査システムならお役に立てるかもしれません

さまざまな画像検査装置が世の中にありますが
この基本に立ち返ったシステムひとつだけで、色々な製品を検査要求にこたえてきました

外観検査の自動化でお困りのお客様は、お問合せお待ちしております

■画像サンプル１　バラつき分布

■画像サンプル２　バラつき下限

■画像サンプル３　バラつき上限