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

検査の目的

意図的な欠品が合格したら、調整を簡単にする前に原因を調べます。規則を満たした領域を特定し、面積と中心から元画像へ戻ってください。遮蔽の対照も別に保持します。明確な欠品を正しく不合格にできても、遮蔽物の後ろを推測している可能性があります。

前提条件と対照サンプル

有無は「指定位置に見える特徴があること」と定義し、画面内の任意の暗い物体と区別します。正しく組み立てたもの、意図的に特徴を欠いたもの、特徴を隠したものを準備し、人が答えを記録します。治具条件と許容されるワーク変動もデータに含めます。固定工位の基準フローはコントラストで離れた領域を区別するもので、一般的な意味認識ではなく、隠れた部品を推測してはいけません。

カメラ構成を選ぶ

固定された特徴のコントラストが十分なら、モノクロのエリアスキャンカメラから検討できます。露光中に動く場合はグローバルシャッターを検討します。スマートカメラを使う場合は処理と入出力への対応を確認してください。色が判定条件ならカラーカメラを選びます。奥行きや遮蔽が有無を決める場合、平面画像だけでは判断できません。

条件を管理して試験する

対策を試す前に、失敗したフローのコピーと元の失敗画像を保存します。まず保存データで症状を再現し、原因がワーク、照明、取得、ソフトウェア状態のどこに追従するかを調べます。最終判定が変わるだけでは不十分です。想定した物理的な理由で対応する中間データが改善することを確認し、再試験に成功しても初回の失敗を消さないでください。

1. 初回の誤合格画像を変更せず再実行します。
2. 条件を満たした領域を元画像全体に重ねます。
3. 疑わしい治具の寄与を新しい管理撮影で除きます。
4. マスクを比較し、特徴ありと欠品の対照を再実行します。

確認データを記録する

合格を生んだ領域、位置、一つの変更条件を記録します。以前の答えとパラメーターを残してください。保存画像で再現しないなら、しきい値で直ったとせず、実際の取得状態を記録します。

誤合格画像の原因台帳を作り、必要な特徴、規則が採用した領域、全画像の位置を名付けます。別の物体なら、しきい値の問題とせず位置定義を先に直します。同じ位置なら影、汚れ、遮蔽が前景を作ったか元画素を確認します。重ね図の元を保存し、注釈はコピーに付けます。対策の前に予想する中間変化を示します。治具照明の変更は治具の寄与、座標修正は検査位置を変えるはずです。違う中間変化で最終答えだけ正しくても原因の証明にはなりません。

失敗例を切り分ける

ほこり、固定具、影が対象位置を占める場合があります。切り出し座標が違えば別の場所を検査します。保存画像のマスクが安定し実機だけ変動する場合は、公差を広げる前に画像の更新とトリガー対応を確認します。

独立したサンプルで検証する

試験ごとに疑わしい原因を一つだけ変更し、過去に失敗した対照をすべて再実行します。画像識別子、パラメーター差分、検査領域、実行環境を記録してください。想定した中間観察が変わらず結果だけ変わる場合は、タイミングやデータの由来を調べます。判定不能の画像は確認待ちとして残し、比較を良く見せるために除外してはいけません。

正しい特徴を抑えず、特定の競合領域を除くことを確認します。有無と遮蔽をすべて再試験し、未解決の遮蔽を黙って合格にしません。

反証できるよう対照を使います。疑う物体や照明を除いた後、同じ位置で特徴ありと欠品を撮ります。欠品では誤領域が消え、正常品では特徴が残ることを要求します。安全なら開発試験で干渉を戻し、元の失敗が戻るか記録します。戻らなければ他の変更を調べ、初仮説を証明済みにしません。未解決遮蔽を有効な欠品判定にしないでください。独立評価には前後の元画像、重ね図、一変更、残る失敗を渡します。過去対照と画像・実物対応を確認し、保存画像で直っても実機取得異常が残り得ることを調べます。

次の技術検討へ進む

元の失敗、対策後の結果、パラメーター差分、残る境界例をDeyi Visionの技術検討に渡します。保存画像で切り分けた後に、実機で対策を確認してください。一つのファイルで改善しても、実カメラの信頼性、ロボット校正、量産受入を証明したことにはなりません。

元画像と対応する結果記録を一緒に保存します。