独自の高性能識別技術

株式会社竹田技研

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外観検査装置StaVaTesterII(スタバテスタ・アイ・アイ)の検査は以下のように行います。

1)検査ワークを撮影する。

2)検査画像の各画素の特徴量として、各画素の標準化変量を計算する。

3)各画素の標準化変量を基にして画像全体にわたる良品平均画像との類似度を計算する。

4)計算した類似度を判定閾値と比較し、類似度が閾値以上であればOK、それ以外はNGと判定する。

このように、StaVaTesterIIでは検査画像の各画素の特徴量として標準化変量を使用することと、この標準化変量を基に独自のパターン認識技術を使用して検査ワークと良品の平均画像との類似度計算することを特長とします。このことによって、StaVaTesterの検査精度は非常に高くなります。

標準化変量

StaVaTesterIIでは最初に画素の特徴量として標準化変量を計算します。

標準化変量とは、検査ワークの濃度値と良品の濃度平均値との差を標準偏差で割ったものです。工業品の検査ではよく平均値±3σの間に入っていると良品とするという検査方法がありますが、この±3は標準化変量の値になります。そこで、標準化変量が小さければ良画素である可能性が高いことを示します。なお、良品画素の平均値と標準偏差はあらかじめ多数の良品画像を使用して計算しておきます。

画素の標準化変量

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。

元画像
標準化変量画像
元画像
標準化変量画像
元画像
標準化変量画像

類似度

各画素については、標準化変量によって良品らしいか良品らしくないかが精度よく判定できます。

ところが、製品の良否を検査するためには、画像全体に対して良否判定をする必要がありますが、例えば、全画素の標準化変量値が3以下の時に良品とするといった簡単な規則では検査ワークの良否を判断できないことが分かっています。

そこで、StaVaTesterIIでは各画素の標準化変量といくつかのパラメータを使用して検査画像と良品の平均画像との類似度を新規に開発したパターンマッチング計算式(次式)により計算します。

なお、式中のパラメータは良品画像と不良品画像を基に調整します。殆どのパラメータは検査ソフトにより計算されるため、素早く簡単に検査レシピを作成することができます。

類似度計算式

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