「汎用画像センサ」と「AI画像処理」の比較
以下に、汎用画像センサとAI画像処理のメリット・デメリットを示しています。AI画像処理は事前の学習データに基づいて判定するため、人による官能検査に近い検査が可能になります。
汎用画像センサ | AI画像処理 | |
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判定方法 | 面積や色の濃さ、幅などを計測し、数値として閾値を設定して判定 | 事前の学習データに基づいて判定 |
メリット | NG判定時に数値的に根拠を示すことができる | 人による官能検査に近い、閾値が曖昧な検査ができる |
デメリット | 閾値が曖昧な検査ができない | NG判定時に数値的な根拠を示すことができない |
適した外観 検査 |
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AIが得意とするアプリケーション
OK/NGの判別が難しい検査や、複雑形状、多品種ワークなどは汎用画像センサでの検査が難しく、AIを用いた画像検査が有効となります。
OK/NGの線引きが難しい(人の感覚)
「人が見たらわかる」の自動化が可能!
形状が複雑(領域設定が大変)
形状が複雑でも簡単設定で検査可能!
NGが想定できない、良品がばらつく
良品のばらつきを吸収し、欠陥を検出可能!
品種が多い(登録に時間がかかる)
品種が変わっても設定1つで対応可能!
AI導入では良質な画像が必要不可欠!
AIでは、学習のために良質な画像が必要不可欠です。従来の汎用画像センサによる検査とは異なり、AIはパラメーターによる追い込みが難しく、高精度な判定には“良い画像”で学習させることが重要です。
- (1)キーエンスの特殊撮像技術で検出したい欠陥を強調できる
- (2)カメラ側で、AIソフトにはない「位置補正」や「前処理」をかけられる
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LumiTrax™機能
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位置補正あり
少ない学習枚数でAI構築が可能になります!
キーエンスによるトータル提案
キーエンスは、FA(ファクトリーオートメーション)で培った経験を活かし、AIによる外観検査をトータルでサポートしております。初期検証段階では、ルールベースでの検査と同時に項目別に画像を保存、AI実装フェースでは保存した画像でAI導入可否の決定まで、トータル提案でコンサルティングを行っておりますので、まずはお気軽にご相談ください。
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