ものづくりに役立つ外観検査装置、異音検査装置、騒音分析ツール

 弊社では、自動外観検査装置や自動異音検査装置、騒音分析ツールなど、ものづくりに役立つ装置の製造・販売を行っています。

 

製造部門向け検査装置

外観検査装置(StaVaTesterII:スタバテスタ・アイ・アイ)

統計とパターン認識技術を融合した独自技術を使用する高精度自動外観検査装置です。

色判別装置(ColRecog)

3層階層型ニューラルネットワークを使用した、指定色を認識する装置です。パターン認識に有効なことが確認されている限局型活性化関数を使用しているため、高精度の色認識が可能です。色による欠陥の判別や果物の熟成度の確認に使用できます。

異音検査装置(StaVaTesterIW:スタバテスタ・アイ・ダブリュ)

統計とパターン認識技術を融合した独自技術を使用する高精度自動異音検査装置です。製品の振動や音による検査が可能です。製品の発生する音または振動のスペクトルをチェックするため軽微な欠陥にも対応可能です。


研究・開発部門向けツール

騒音分析ツール(iNA)

長年の騒音対策経験を生かして商品化した、騒音分析に特化した信号処理装置です。新規に開発した各種分析機能により、効果的な騒音対策の立案を支援します。

 

1.外観検査装置と異音検査装置

StaVaTester(スタバテスタ)は目視検査や異音検査の高速 高精度自動化を素早く 簡単に実現します。

 

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汎用外観検査装置

 

 統計と新開発パターン認識技術を融合した独自の検査技術と、目視検査や異音検査の自動化に関するノウハウを総合して、製造現場における官能検査を自動化するパターン検査装置StaVaTesterシリーズを製造販売しています。現在、画像検査用の 汎用外観検査装置と異音検査用の異音検査装置を製造販売しています。また、画像と音の両方を検査することができる、統合型の検査装置も製作致します。素早く簡単に検査レシピを作成できるため、多品種・少量・短納期商品やマイナーチェンジが頻繁な商品の検査にも適用できます。

 ここで、工業製品の検査では平均値±3σに入っているから良品という統計を利用する検査がよく行われますが、StaVaTesterでもこれと同じ原理を使用します。平均値±3σの±3は標準化変量と呼ばれる統計量の値であり、この値が小さければ良品に近く、この値が大きければ良品とは違いがあることになります。そこで、StaVaTesterでは多数の良品データを使用して、良品の各画素の明暗の平均値とその標準偏差を計算しておき(良品の定義)、検査時点で検査ワークの各画素の標準化変量を計算して良品に類似しているかどうかで良否を判定します。このように、良品との違いが大きければ不良品と判定され、傷の定義などの面倒な作業が不要になるため、StaVaTesterは目視検査などの自動化を簡単に実現します。

 なお、通常製造物には必ずばらつきがあるため、外観検査においても統計を導入することが必要です(1枚の良品画像を基準にして外観検査を行う装置がありますが、この方式には汎用性がなく画像処理の専門知識がなければ外観検査の自動化を実現することは難しいと言われています)。

 一方、オプションとして不良部位のサイズと不良部位の個数により良否判定を行う機能もあり、サイズの大きい傷が多数あるときにNGとする検査も可能なため、検査の内容に応じて使い分けが可能です。

 プリント基板の実装前後の外観検査、セラミック板表面の傷検査、金属表面の傷検査、樹脂製部品の傷検査、サイドマーカー用レンズの検査、印刷物の傷検査、毛髪検出などの適用例があります。

 ここで、標準化変量の有用性を示す例として、樹脂製品と印刷物の画像を標準化変量に変換した標準化変量図を示します。最初の例は樹脂部品に適用した例で、部品の上部に傷があるものと部品の下部に紙を置いたもの、及びそれぞれの画像に対する標準化変量画像です。標準化変量画像では白い部分が標準化変量が大きい部分で、欠陥部が抽出されていることが分かります。その下に絵葉書に対する適用例を示します。このように、元画像が何であっても、標準化変量を計算すると欠陥部位が強調されます。

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 ところで、これまでも統計処理を使用する方法が試みられていますが、自動外観検査では実際に使用されていません。これは、統計解析により各画素の良否判定はできても、画像全体としての良否(検査ワークの良否)を判断する方法がなかったためです。例えば、検査ワーク画像の全画素の濃度が平均値±3σの間に入っていれば良品、そうでなければ不良品と判定する方法が考えられます。しかし、このような簡単な方法では正確に良否を判定できないことが分かっています。

 そこで、StaVaTesterでは新しいパターン認識技術を開発し、画像全体の良否判定を可能にしました。

 以上のように、画素の良否を統計処理により解析し、その結果を基に新規に開発したパターン認識技術により画像全体の良否を判定することで、StaVaTesterは安定な自動外観検査を可能にしています(統計処理の優位性に関する説明資料:統計処理の優位性.pdf)。

 このため、StaVaTesterIIには以下の特長があります。


・StaVaTesterの検査方法は、傷の性状によらない汎用的な検査方法です。 

StaVaTesterは、多様な傷に対応可能で、多品種・少量・短納期生産でも効果的です。 自動車部品、電子機器部品など各種製品でご使用いただけます。


・検査装置の調整が高速にできます。

プログラムを作る必要がなく、良品画像と不良品画像があれば30分程度で検査システムが出来上がります。 また、必要な情報は1つのファイルに保存されるため、このファイルを読み込むだけで簡単に検査対象用の検査レシピをセットすることができます。


・検査装置の調整が簡単です。 

誰でも30分程度でStaVaTesterの基本的な使用方法を習得することができます。特別な講習は必要ありません。概要は動画マニュアルをご覧ください。

 

高い検査精度が得られます(詳しくは外観検査装置の概要 をご覧ください)。

従来の検査装置では、明らかな良品に対する検査出力値の頻度分布と明らかな不良品に対する検査出力値の頻度分布が、重なるものが多いといわれています。この場合、検査装置から重なっている範囲の値が出力されると良品か不良品か判断できなくなり問題です。

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一般的なパターン検査装置の出力値分布

 StaVaTesterでは、下図のようにこの重なりを解消することができるようになりました。このため、良否の判別が容易で、検査精度が格段に向上します。

 

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     StaVaTesterの出力値分布

 

 外観検査装置StaVaTesterIIは次のような検査でお使いください。

 ・印刷物の外観検査、画像検査

 ・電機部品の外観検査、画像検査

 ・自動車部品や機械部品の外観検査、画像検査

 

 異音検査装置StaVaTesterIWは次のような検査でお使いください。

 ・自動車用など各種エンジンや各種ギアの検査

 ・ハードディスクやパソコンなどの検査

 ・プレス品の割れ検査

 Stavatesterの導入にあたっては、最初に御社の製品の検査可能性を評価します。外観検査装置については、サンプルまたはサンプル画像(bmp、jpgなど)をお送り頂けば検査可能性を無償で確認致します。異音検査装置については、サンプルまたはサンプルの音や振動のウェーブファイルなどをお送り頂けば検査可能性を無償で確認致します。検査可否確認依頼ページからご依頼ください。

 装置のご説明に伺います。ご希望があれば、お問合せフォームを利用してご連絡ください。

 以下のページで関連情報をご紹介しておりますので、ご覧ください。


  製品情報 
   外観検査装置・異音検査装置について説明しています。

     外観検査装置瞬目解説(外観検査装置を手短に説明しています)

     外観検査装置の概要
     外観検査装置導入手順

     色判別装置

     異音検査装置

     騒音分析ツール

  お役立ち情報

     StaVaTester 
     パターン検査豆知識 
     統計処理豆知識

     ニューラルネットワーク基礎知識
     よくあるご質問

 協業情報

 接写型ラインカメラを製造販売されているコアテック株式会社様と共同で、接写型ラインカメラとStaVaTesterを融合した外観検査装置を開発致しました。この装置は、接写型ラインカメラの特長を活用した外観検査装置で、以下の特長を持っています。


 ・接写型のため、狭いスペースでも検査ワークの撮影が可能です。

 ・接写型のため、歪みのない画像を撮影できます。

大きなワークであっても、同じ模様は、中央部にあっても端部にあっても同じように撮影されます。

 ・検査範囲が広く、欠陥が微細な検査(高画素検査)も容易に行えます。


また、StaVaTesterの特徴を生かし、以下の検査に適用可能です。


 ・シート状の製品(ロール・ツー・ロール)の外観検査

  各種ラベル、PCBパターン 等 繰り返しパターンを有するもの

  ・平坦性のある機械部品の外観検査

  メタルシール、金属シール面、など表面の状態にばらつきのあるもの

 

2.色判別装置

 色判別装置は指定した色に近い色の画素を抽出することができます。下図の左の画像のりんごの赤い部分を指定色としたときの判別結果を右の画像に示します。右の画像の黒い部分が指定した色に近いと判別した画素であることを示します。指定色の面積の大小で、熟れているかどうかを判定することができます。活性化関数として限局型活性化関数を使用しているため色認識精度が高く、指定した色付近の色以外には反応しません。限局型活性化関数を使用した画像検査装置で、導入時の約2万6千の検査で間違いがなかったという実績があります。

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3.騒音分析ツール(iNA:integrated Noise Analyzer)

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騒音分析ツール

 ものづくりの研究・開発部門でご使用いただける 騒音分析ツール です。FFTを使用したスペクトル分析・オクターブ分析・スペクトログラム分析に加え、騒音対策を効率的に行うことができる統合分析機能、回転部品音源寄与度分析機能、回転角度別周波数分析機能を有しています。

 統合分析機能は、オクターブ分析とスペクトル分析、騒音対策効果計算を統合的に利用する機能です。どの周波数帯域の音が大きいか、どの周波数帯域をどの程度低減すれば騒音レベルがどの程度減少するかなどを確認することができます。

 回転部品音源寄与度分析機能は、ギアや軸受けなどの回転機械に使用されている個々の周期運動部品が発生している音の寄与度を推定することが可能なため、特定の周期運動部品に騒音対策を行ったときの騒音対策効果を推定することができます。これによって、これまで騒音低減が難しかった複雑な機械の振動による騒音を効果的に低減することが可能になります。

 回転角度別高精度周波数分析機能は、エンジンなどのような回転角度によって部品の動作が異なる回転機械の騒音に対して、指定した角度範囲の周波数分析を高精度で行う機能です。これによって、回転角度毎に騒音が大きいかどうか、どの周波数が大きいかがわかり、効果的な騒音対策を行うことを支援します。

 以上のように、iNAは騒音対策を迅速かつ効果的に行うことを支援します。