検査の目的
計数マスクは各部品を残し、トレーのリブを部品に変えてはいけません。不透明な外形には透過照明を比較し、透過できないトレーでは拡散上面照明を試します。正常な部品輪郭をすべて含む領域を設定し、境界を越える場合を明確に定義します。切り出しだけで実物の内容を変えずに個数が変わる場合があります。
前提条件と対照サンプル
期待する個数と「物理的な一つの部品」の定義を決めます。正しい個数、数量不足、部品同士が接触したサンプルを用意し、独立した数え直しで答えを記録します。基準フローは分離した連結領域を数えるもので、隠れた物体は数えられません。一つの領域に複数の接触部品が入る場合も、光沢のある一部品が複数領域に分かれる場合もあります。しきい値を選ぶ前に限界を明記します。
カメラ構成を選ぶ
トレー全体が一回の撮影に入るならエリアスキャンカメラを使います。輪郭のコントラストにはモノクロ、実際に色が必要ならカラーを選びます。供給中に動く場合は、確認済みのグローバルシャッターのタイミングか静止位置で撮影します。ラインスキャンには移動に合わせた画像再構成が必要で、静止トレーを自動的に改善するものではありません。
条件を管理して試験する
照明を比較するときは同じ実物を使い、カメラ、露光、レンズ位置を固定します。検査領域は元画像の座標で定義し、許容されるすべての載せ位置を含めます。切り出しは不要な背景を減らせますが、写っていない特徴は復元できません。特に治具やワークが動く場合は、領域を狭める前に画像全体を確認してください。
- 同じトレーを設置可能な二つの照明配置で撮ります。
- 二値マスクの明るい穴と暗い連結を確認します。
- 各領域境界をまたぐ部品を失敗対照にします。
- 面積フィルターの前に照明と領域を固定します。
処理の流れ
領域と面積フィルターの前に全体画像を見ます。照明で分離を保ってから数えます。
- 画像全体
- 照明管理
- 検査領域
- 見える対象
確認データを記録する
対象領域、除外したトレー領域、境界越えを記録します。3部品の仮定例では期待個数を3に保持します。一部品を逃してリブを数えたマスクの3領域は正解ではありません。
合計ではなく実物識別でマスクを監査します。別の注釈層で部品に名前を付け、対象領域をそれぞれに対応させます。複数ラベルをまたぐ領域は合併、一部品に複数領域は分裂です。トレー領域は別の人工物分類にします。同じ実物内容で各照明を確認します。合併と余分な領域が数値で相殺するため、全領域の寄与を説明します。内穴と細い先端も確認し、隙間を閉じる照明や反射の断片は拒否するか限界を明示してから計数を採用します。
| 対照 | 確認する内容 | 判定の境界 |
|---|---|---|
| N3:分離した3部品 | 仮定例では3領域を期待 | 独立した実物の個数と照合 |
| N2:分離した2部品 | 仮定例では2領域を期待 | 数量不足。期待する3個を変えない |
| T3:接触した3部品 | 領域数は3と異なる場合がある | 要確認。連結領域は物理的な物体とは限らない |
失敗例を切り分ける
クロージングは部品をつなぎ、オープニングは小さい部品を消したり細い特徴を分断したりします。各カーネルの前後マスクを確認し、最終個数が一致するだけで採用しません。
原因の切り分け
分裂、連結、トレーの前景を比較します。合計が一致しても個別領域が正しいとは限りません。
- 分離
- 連結
- 分裂
- トレーの特徴
独立したサンプルで検証する
各試験では照明の配置、強度、外光の遮蔽のうち一つだけを変えます。判定しきい値を変える前に、元画像のコントラスト、飽和、抽出マスクを比較します。成功した配置だけでなく失敗した配置も保存してください。一つのサンプルをきれいに見せる照明ではなく、許容変動の中で判定対象を区別できる照明を選びます。
分離した大小の部品をトレーの各位置で確認します。境界の欠けは要確認か定義済みの載せ方異常とし、見えない残りを推測して数えません。
境界を意図的に試します。他の内容を変えず分離部品の輪郭を領域外へ動かし、部分領域を数える、拒否する、要確認にするのどれかを載せ方の方針と照合します。領域内に戻し、しきい値を変えず回復を確認します。別の境界でも元座標への対応を確認してください。倍率や回転後に領域内の境界フラグが同じ意味とは限りません。形態処理候補では境界と接触対照の前後マスクを比較します。合計だけでなく識別を保ち、見えない部分を明示することが採用条件です。照明、領域、処理順を一緒に保存します。
次の技術検討へ進む
検討用に照明配置、検査領域の座標、未加工画像、マスクを用意します。Deyi Visionの照明や光学系を選ぶ前に、輪郭が必要なのか表面の特徴が必要なのかを説明してください。切り出した画像を無断で拡大縮小せず、座標や倍率の変換は保存するフローに明記します。
元画像と対応する結果記録を一緒に保存します。
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。
- Machine vision lighting basicsDeyi Vision確認日
- Image thresholdingOpenCV確認日
部品と選定の参考資料
- 自動外観検査
- 産業用カメラ マシンビジョン
- 画像処理 照明
- 外観検査システム設計チェックリスト
- マシンビジョンとは何ですか?
- マシンビジョンシステム
- マシンビジョンシステムのコンポーネント
- マシンビジョンシステムはどのように動作するのでしょうか?
- PCBコネクタピン有無検査
- 産業用バーコードリーダー
- 部品計数のカメラ設定:部品間の隙間と静止画像を確認する手順: 手順と記録による確認
- 部品計数の誤りを切り分ける:領域の合併と分裂を診断する手順: 手順と記録による確認
- 位置決めの受入と移動連携:画素誤差と実物の把持を分けて確認する
- 位置決めのAI支援フロー:一対象の横位置を画素で確認する手順
- ワーク位置決めのカメラ設定:元画像の座標と治具基準を固定する
- ワーク位置決めの照明と領域:マスクによる中心のずれを確認する
- 位置決めの取料ずれを切り分ける:画像からツール位置まで追う手順
- 有無検査の受入とライン連携:欠品判定から実物の処理まで確認する
- 有無検査のAI支援フロー:候補変更と基準判定を比較する手順: 手順と記録による確認
- 有無検査のカメラ設定:欠品と遮蔽を区別する画像取得の確認手順
- 有無検査の照明と検査領域:欠品を見分けるコントラスト管理の手順
- 有無検査の誤合格を切り分ける:元画像とマスクから原因を追う手順

