画像処理システム FH
実際に画像機器を
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オムロン
画像処理システム
FH
傷・欠陥検査をAIで自動化
![](https://ferret-one.akamaized.net/resized_images/67e4d797785b070505451dbf/original.{"image_content_type"=>"png"}?utime=1743050647)
AI機能搭載
高速・大容量コントローラ FH-5□5□シリーズ
高速・大容量コントローラ FH-5□5□シリーズ
＊1. コントローラFH-5550シリーズとFH-3050シリーズを比較した場合です。
AI専用の環境構築不要
AI導入のためのハイペックなハードウェアも、それぞれの現場環境に合わせたシステムに仕上げるためのAIエンジニアも不要です。生産現場での使用実績を多数持つ汎用画像処理システムでAIを簡単に導入できます。
AI機能を搭載した画像処理コントローラ
ハイスペックな環境を必要とするAIを軽量化し、すでに検査市場での導入実績が多数あるFHシリーズハードウェアに処理項目として搭載しました。
AI専用のハードウェアは不要
ワークステーションレベルのハードウェアの準備が必要なAI検査技術では、現場への大量導入ができません。FHシリーズなら専用のハードウェアは不要なので、簡単に導入可能です。
AIエンジニアも不要
AI技術を自社の工程で安定稼働させる形に調整するには、画像処理スキルに加え、プログラミング、メンテナンスが必要となりますが、FHシリーズはもちろん、一般的な画像センサと同じ操作感覚でAI 技術を使用できます。AIのエンジニアは不要です。
ＡＩキズ抽出フィルタ
人のように欠陥を熟知したAI
AI技術で目視検査手法を自動化
「人が傷と感じる画像の特徴」をあらかじめ学習させた画像処理フィルタです。
従来手法では自動化の障壁となっていた「予測できないサイズ・形・色」等の傷の定義をしなくても、AIが傷の特徴を判断し抽出します。
学習データには、オムロンがこれまでの蓄積した画像も含まれており、加工面の上にある欠陥など、従来手法では判別しにくかった不定背景上の欠陥も検出が可能です。
従来手法では自動化の障壁となっていた「予測できないサイズ・形・色」等の傷の定義をしなくても、AIが傷の特徴を判断し抽出します。
学習データには、オムロンがこれまでの蓄積した画像も含まれており、加工面の上にある欠陥など、従来手法では判別しにくかった不定背景上の欠陥も検出が可能です。
撮影画像
傷を抽出（内部イメージ）
ＡＩファインマッチング
良品状態の画像データを学習し、検査員が長い年月をかけて獲得する「検査に関する技術やノウハウ」を短期間で獲得。
目標の検査レベル：良品ばらつきの過検出を抑制
【LEDモジュールの異物検査】
AIが設定をアシスト〈設定手順〉
1 画像を準備
一般的なAI処理では、大量の学習用画像が必要ですが、100枚～200枚の画像を準備するだけで設定できます。
2 良品を学習
AIが「学習すべき画像」を提案。どの良品画像を学習すればよいか、迷うことなく設定できます。
3 検出状態をチェック
１の画像を使って自動的にテストが実行されます。差分検査用のパラメータ調整は不要です。
良品をNG判定した場合、どの画像をどの程度の度合いで過検出しているかをAIが相違スコアで可視化。どの画像を学習すれば過検出を低減できるかが簡単にわかります。
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