可視の組立検証で起きる失敗を切り分ける

失敗した証拠層を特定

設定変更前に取得、部品証拠、位置判定、下流イベント対応のどこで失敗したかを特定します。元の正解と生結果を残します。有効領域で部品を見逃す場合、切れでReviewとなる場合、別組立へ正しい結果を使う場合は異なる対照が必要です。後の合格画面で元症状を上書きしません。再現失敗と証拠範囲から診断し、赤表示を減らす広い区間から始めません。

同じ失敗画像を再処理

症状を出した同じ画像、ROI変換、グラフ版、正解を再処理します。表示名でなく実ノードやモデル識別を確認します。同じ資料で変わるなら治具より前に前処理、依存、要求対応を調べます。保存画像が安定して新規だけ失敗なら光学と取得条件を比べます。局所画面が原因を隠さないよう全元画像を残します。再処理成功は調査を絞りますが、画像が目的の組立イベント由来という証明ではありません。

切れと本当の不存在を分ける

全画像へ領域を重ね、部品、余裕、工具遮蔽を見ます。領域越えは組立からの不存在とは限りません。同じ個体の基準と許容姿勢を、光学と正解固定で比べます。切れなら欠品規則を変える前に取得や幾何で観察を回復します。拡大領域は近傍治具を部品へ見せる危険もあります。きれいな局所画像だけでなく回復視認性と新しいリスクを残します。

切れは観察した不存在とは違う

局所候補の欠落を判断する前に全組立と領域を見ます。

完全な元組立画像
宣言部品観察領域
領域端を越える可視部品
隣の治具証拠を除外

診断幾何であり、隠れた部品を推定しません。

フィルタ前に複数候補を説明

必要ラベルが複数なら元前景や検出候補を調べます。別の実特徴、反射分割、治具侵入、モデル重複を分けます。元証拠とラベル対応を保持し、位置規則を通る候補を選びません。領域方式と学習検出には異なる対照が必要で、重複フィルタは識別証明ではありません。同じ欠品と位置違い正解でマスクや抑制を比較し、正当欠陥の除去や別物の融合を確認します。

diagnostic_record = {
    'assembly_id': assembly_id,
    'image_id': image_id,
    'graph_revision': graph_revision,
    'raw_detections': raw_detections,
    'detection_validity': detection_validity,
    'raw_rule': raw_rule,
    'execution_status': execution_status,
    'event_identity': event_identity,
}
# Record the failure without converting Review, unknown states or execution errors into Pass.

符号と座標基準を確認

機械正解を疑う前に最初と次のラベル、中心、ROI変換、関係を見ます。水平の符号差は順序で逆転し、ユークリッド距離は同じ方向条件ではありません。確認した有界規則は端点を含み一意有効ラベルが前提です。矢印でなく実設定と元理由を確認します。幾何検証なしで物理公差を画像区間へ置き換えません。正常だけでなく逆関係でも符号・座標修正を示します。

組立イベントを追跡

取得イベント、元フレーム、個体、グラフ、生判定、動作を別に追います。古い画像は処理を安定に見せて現在個体を未検査にします。隔離環境で遅延、欠落、キャンセルの非合格を試します。前の遅延応答が現在を上書きするキューやキャッシュを確認します。Reviewと実行エラーを便利な部品件数へ変えません。時刻と制御は別の設備契約が必要で、オフラインログだけで連携を認証しません。

診断記録表を残す

失敗ごとに元画像、独立正解、個体・イベント、ROI、グラフ・実行版、生証拠、有効性、規則、仮説を記録します。切り分け対照と仮説を否定する観察を加えます。未解決も基準と候補を並べます。表は視認、重複、関係、イベントを分け共通フィルタを指定しません。Reviewと実行失敗を予定分母へ残し、都合のよい例だけから作った説明と証拠ある修正を区別します。

可視組立失敗の診断記録
失敗兆候	切り分け対照	残す証拠
部品が観察境界を越える	同じ個体の宣言姿勢	全画像、領域座標、有効性
必要ラベルの複数候補	元前景またはモデル候補を確認	元マスクまたは検出とラベル対応
部品が見えて関係が逆転	順序と符号規則を確認	実中心、変換、固定規則
現在個体へ前の結果が表示	隔離して遅延や欠落を注入	組立、画像、要求、動作識別

失敗を隠さず修正を検証

固定開発群で修正を調べ、事前合意限界で独立組立を受け入れます。可視欠陥が残り、元失敗が未報告Review、古い画像、正解変更へ化けないか確認します。変更グラフと取得構成を元基準と固定します。隠れた機械属性や未証明の部品識別は限界を残し別観察を求めます。Deyi Visionは対応処理の診断を支援しますが、現在パッケージ、実カメラ、生産装配性能を認証しません。

修正には切り分け対照が必要

都合のよい候補を選ばず失敗証拠と提案説明を検証します。

失敗と正解を固定
競合する原因を立てる
対照比較を実施
修正を検証または限界を保持

提案診断手順であり、工場調査の実績報告ではありません。

出典と技術資料

出典は、本記事の手法と限界を確認するための資料です。確認例は選定の参考であり、量産での受入判定には実際のサンプルによる証拠が必要です。

Contours: Getting StartedOpenCV確認日 2026年10月11日
Morphological TransformationsOpenCV確認日 2026年10月11日
Triggered Image AcquisitionBasler確認日 2026年10月11日

失敗した証拠層を特定

同じ失敗画像を再処理

切れと本当の不存在を分ける

切れは観察した不存在とは違う

フィルタ前に複数候補を説明

符号と座標基準を確認

組立イベントを追跡

診断記録表を残す

失敗を隠さず修正を検証

修正には切り分け対照が必要

出典と技術資料

部品と選定の参考資料

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