SKU・色分選：安定した色の撮影

目的と適用範囲

移動や材料変動でも比較できる元の色を記録し、その後で色クラスと商品 SKU を判断します。

本記事は技術評価の手順であり、そのまま稼働できる製品の認証ではありません。Deyi Vision の公開 PC 例は、確認済みサンプル画像を用いる EAN-13 ワークフローが対象です。開発コードのネイティブ OCR や検出機能は、使用前にインストール済みランタイム、結び付けられたモデル、検査内容を確認してください。ブラウザーのテンプレートがあるだけでは実行可能とは言えず、計画中の OpenCV.js バックエンドには別の検証が必要です。クラウド認識には画像範囲、提供元、モデル、費用の明示的な承認が必要です。審査用アーカイブは実行可能なリリースパッケージではありません。カメラ、ファームウェア、ドライバーの互換性も個別に確認します。以下の数値は仮定例であり、Deyi Vision の実測値や顧客成果ではありません。

確認資料の準備

実際の仕上げと中性基準片を対象照明下に置き、光沢、退色、未見の商品も含めてカメラの色形式を明記します。 撮影設定を再利用する前に、画素形式と有効領域を保存レシピと照合します。ビニング、縮小、変換は元の画素寸法がそのまま適用できなくなるため記録します。保存画像と最初の処理ノード入力を比較し、違うなら両方の識別と変換内容を残します。再接続では新しい露光とバッファ画像の再表示を区別します。取得識別が不明なら自動通過を禁止し、カウンターを黙ってリセットせず原因イベントを保存します。 色分けと SKU 認識は別の質問に答えます。赤の参照色に一致する領域でも、寸法、ラベル、包装仕様が間違っている場合があります。物理的な色を分けるのか、期待 SKU を照合するのか、両方を独立確認するのか定義します。画素のチャンネル順が分かるカラー画像を使い、露光、ホワイトバランス、照明スペクトルをレシピに残します。きれいな色票だけでなく、許容材料ロット、光沢、影、異品種を試験します。低彩度では色相が不安定で、飽和したハイライトの情報はアルゴリズムで復元できません。未知、観察不能、混色品の処理先を定義します。モデルによる SKU 認識は色閾値とは別に検証し、クラウド送信前に承認を得ます。 表示プレビューではなく取得記録から始めます。プレビューには縮小、鮮鋭化、入力停止後の再表示が含まれる場合があります。未加工フレーム、寸法、画素形式、露光、ゲイン、レンズ設定、作動距離、トリガー識別子、取得時刻を保存します。最小の対象特徴と許容最大の位置変動を同じ試験に含めます。静止サンプルを先に撮影してピントと動体ぶれを分離し、光学配置を変えず実際の移動条件で繰り返します。各画像を実物またはイベントと結び付けます。直前の表示が良好でも、欠落したフレームや古いフレームは取得失敗です。 実際の色情報を取得する Deyi Vision のカラー・エリアスキャン評価構成を選びます。モノクロ値を RGB の各チャンネルへ複製しても色情報にはなりません。色領域を測る前に元の画素形式、使用する場合は Bayer デモザイク、出力の RGB/BGR チャンネル順を記録します。ホワイトバランス、ゲイン、露光、照明スペクトルをレシピに固定し、許容ロットと移動条件で飽和していない中性基準と製品基準を確認します。導入環境でシャッター・トリガー動作、カメラとドライバーの互換性を検証してください。色分類と SKU の同一性は別の受入課題です。カラーカメラを選んでも分類精度や製品同一性は証明されません。

操作手順

1. チャンネル順と画素深度を記録して色原画像を保存し、黙ってグレースケールにしません。
2. 露光、ゲイン、ホワイトバランスを固定し、飽和と実際の照明設定を各画像で記録します。
3. 許容高さでピントと画素寸法を確認し、同じ設定で静止と移動の色領域を比較します。
4. 原フレーム全体と物体識別を残し、後の背景除外や SKU 検出を元画素へ追跡可能にします。

試験結果の読み方

仮定の視野 120 mm と幅 2400 px は 0.05 mm/px、2 mm の比較領域は 40 px です。画素密度の説明であり、測色精度や似た色の商品識別を保証しません。色と商品は別に受け入れます。

記録ワークシート

s = 120 / 2400 = 0.05 mm/px
patch = 2 / 0.05 = 40 px

二つの工程図

不具合の切り分け

• 商品間で自動ホワイトバランスが変わると固定色比較が無効です。
• グレー保存から失われた色は戻らないため、推測せず色で撮り直します。

受入確認と引き継ぎ

許容条件で基準色が飽和せず比較可能なとき撮影を受け入れます。曖昧・新規商品は未知例として残し、既知 SKU に割り当てません。

元画像、期待する判定、正確なリビジョン、完全な結果記録を一組で保存します。最終パラメーターを選ぶ前に評価集合を固定してください。その正解を後から調整に使った場合は開発データに変更し、新しい独立した受入集合を用意します。Review、NoResult、実行エラー、取得漏れを分母に残し、行を除外して合格に変えないでください。成功例とともに再現可能な失敗例を保存します。引き継ぎにはレシピ変更の権限、承認済み旧版への復元方法、受入確認まで禁止する装置出力を記載します。ソフトウェアの結果だけでは、動く実物が正しい搬送先に到達したことを証明できません。