パラメータ調整

 検査条件設定後、残された検査条件を「パラメータ調整」ボタンをクリックして自動調整します。この例では10秒程度で調整が終了します。

 調整の結果、検査レシピ作成用に使用した10枚の良品画像の最小類似度が0.9、不良品の類似度が0.07になり、良否比は約13になりました。このことから作成された検査レシピを使用して検査ができる可能性があることが分かります。なお、良否比は一般的に指定した値以上になり、丁度の値になることはあまりありません。

 計算された平均画像を以下に示します。この画像は統計計算用の良品画像を位置合わせした後、同じ位置の画素の明暗の平均値を計算して得られます。いわば、バリバリの良品はこういうものであるということを示しています。

houseCol平均.jpg平均画像

 計算された標準偏差画像を以下に示します。標準偏差画像は白いところほど大きな値であることを示します。窓などの微細な構造のところで大きくなっていることが分かります。これは、微細なために個体差があることなどを反映しています。単に明暗の差で、良否を判定しようとするとこのような部位では差が大きくなり、過検出につながりやすくなります。しかし、StaVaTesterでは検査画像の明暗と平均画像の明暗の差を標準偏差で割った値を評価の対象としているため、微細構造付近の明暗の違いは小さく見積もられ(この部位は少々ばらついても良部位と判断)、安定した判定につながります

houseCol標準偏差.jpg

標準偏差画像

 

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