画像処理を用いた検査や判別

画像処理によって実現できるもの

マドンナ

カメラを使えばいろんな判別や検査ができると思うのだけれど、どんなものがあるのかな？

画像処理で判別・検査できるもの

一つ一つを簡単に説明していきます。

1　有無の判別

カメラで撮影した範囲にあらかじめOK（有り）の画像を登録しておいて、NG（無し）の画像を撮影した場合にその判別を行うものです。

2　数量のカウント

カウントする形状の画像をあらかじめ登録しておいて、撮影された画像内の数量を自動でカウントするものです。成否については制御側で判別するので数量を判断します。

3　色の判別

検査する既定の色をあらかじめ登録しておいて、撮影された画像内の色を比較判定を行います。カメラ、照明等、撮影環境を整える事が必要となります。

4　寸法の測定

エッジ認識機能を用いて、特定のエッジ間のピクセル数を距離に換算して算出します。演算結果での出力となりその分解能は画像素子に依存します。

5　文字認識

範囲内に記載されている文字を認識する事ができます。2次元バーコードも認識できる為トレーサビリティを含む様々な検査を実施する事ができます。

6　外観検査

あらかじめ撮影し登録していたマスタ画像との差異を抽出する事ができる様に様々な照明の当て方や撮影方法を用いて傷や欠けを浮かび上がらせる事により外観の検査を実施する事ができます。

マドンナ

たくさんの検査判別がこれで可能なら人の代わりに検査工程が自動化できそうですね。

人の検査というのは100％ではないですが、かなり優秀です。鋳物や木材といった材料の表面が不規則なものに対しての傷を判別しようとした際に、人というのは鋳物や木材の表面はざらざらであったり、木目があるものと知っており、その上で傷を探すことができます。画像処理はその傷のみを浮かび上がらせる撮影ができないと判断ができないので全てを自動化するにはまだ特殊な画像処理が必要となってきます。

マドンナ

製造工程の自動化を一部画像処理を用いて実施するという温度感ですね。