検査と計測

包装内容の誤った完全性判定を切り分ける

誤合格と誤欠品を視認、前景、ラベル、BOM版、包装イベント識別で追跡します。

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包装内容の誤った完全性判定を切り分ける
工程の説明用イラストです。実物の写真や完了した量産試験ではありません。

誤完全の症状を分類

欠品を完全とする、存在を欠品とする、曖昧Review、実行失敗、別包装適用をしきい値前に分けます。元正解と全画像を残し別原因を区別します。Reviewは確定欠品ではなく空画像のそれらしい件数も完全性ではありません。正常プレビューを通す期待量変更でなく再現失敗と可視範囲から始めます。

同じ画像とキット版を再処理

元画像、変換、前景やモデル版、BOM、内容正解を同じ条件で再処理します。表示名でなく実装識別を見ます。同じ資料で変わるなら光学前に自動前処理、依存、要求対応を確認します。再処理安定で新画像が異なるなら取得と提示を比べます。全画像を残します。成功は撮影イベントや正しい生産レシピの証明ではありません。

隠れた内容と観察不存在を分ける

フラップ、包材、近傍物、壁の遮蔽を見ます。同じ包装を許容基準と対照提示、同じ内容正解で比べます。未承認の包材除去でしか見えないなら元設備の範囲外です。暗い領域は隠れた品の欠品を、空区画の反射は存在を示しません。規則前に視認限界と切り分け対照を残します。

隠れた品と見える空領域を分ける

覆い品と有効な空領域は異なる証拠処理が必要です。

  1. 完全な元包装画像
  2. 宣言可視物品領域
  3. フラップと包材遮蔽境界
  4. 有効空領域の対照
視認診断であり隠れた内容を推定しません。
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成分とフィルタ効果を確認

元画像の成分や候補を見て接触融合、影分割、トレー端、重複を分けます。ラベルと処理版を残します。形態、サイズ、重複抑制は表現を直して小品や追加を消し得ます。同じ正常、欠品、追加正解で比べます。目標件数を作る候補や設定でなく、どの物理的可視証拠が残るかを保持します。

failure_record = {
    'package_id': package_id,
    'kit_revision': kit_revision,
    'source_image_id': source_image_id,
    'graph_revision': graph_revision,
    'raw_item_evidence': raw_item_evidence,
    'visibility_state': visibility_state,
    'raw_bom_rule': raw_bom_rule,
    'execution_status': execution_status,
    'event_id': event_id,
}
# Preserve original failure and Review reasons; no implicit Pass or default empty inventory.

ラベルとBOMの一貫性を確認

正確なラベル、大文字小文字、既知一覧、期待量を固定キットと確認します。領域名は物品種を証明せず、認識で区別しなければ異物代替も幾何を満たします。未知はReview、既知で期待項目なしはゼロです。都合悪い検出を既知名へ改名しません。BOM変更時は元契約で失敗を見てから新レシピを比べ、仕様変更をアルゴリズム修正と報告しません。

イベントとレシピを追跡

包装、操作、画像、グラフ、キット、生判定、受信確認を分けます。現在の新画像なしに前包装がキャッシュへ残り得ます。隔離して遅延、欠落、キャンセルの非合格を試します。取得と評価の間のレシピ変更も見ます。別キットへの正しい件数は正しい完全性ではありません。エラーとReviewを残し、再処理で搬送時刻や制御動作を示したとしません。

包装診断記録を残す

失敗ごとに包装とイベント、独立正解、全画像、ROI、設定、グラフと実行、生品、視認、BOM、仮説を記録します。対照と反証を加え基準、候補、未解決を残します。表は光学、表現、仕様、イベントを分け共通しきい値なしです。Reviewとエラーを分母に残し、覆い包装除外やキット変更による見かけ改善と区別します。

包装完全性失敗の診断対照
兆候切り分け対照保持証拠
隠れ品が欠品判定同包装の許容提示変更全画像と視認境界
前景処理後に件数変更同元画像と正解の前後生の成分と版
誤内容が期待ラベル一致領域識別限界と固定BOM確認物品正解、ラベル、キット版
現在包装に前の完全結果隔離して遅延か欠落を注入包装、画像、レシピ、イベント

独立包装で修正確認

固定開発群と事前限界の独立包装で修正を確認します。本当の欠品と追加が区別され、失敗が未報告Reviewや古い合格へ変わらないか確認します。光学、グラフ、BOM、対応と元基準を固定します。隠れや識別未証明は別観察・在庫管理を求めます。Deyi Visionは診断を支援しますが現在実行、実カメラ、生産精度を認証しません。

実際に失敗した証拠層を直す

対照修正前に元のレシピと失敗を残します。

  1. 失敗画像とキット契約を固定
  2. 光学・表現・イベント原因
  3. 同条件の切り分け対照
  4. 修正確認または未解決保持
提案調査であり工場実測試験の報告ではありません。
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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。

  1. Image ThresholdingOpenCV確認日
  2. Morphological TransformationsOpenCV確認日
  3. Deyi Vision Vision WorkbenchDeyi Vision確認日

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サンプル画像、現在の構成、失敗した確認手順をお送りください。視野、ワーキングディスタンス、ライン速度、受入基準が分かると具体的な検討につながります。

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