REM-Image

現場運用画像検査ソフトウェア

REM-Imageは、“画像を輝度波形の集合として扱う”という新たな考えを用いています。それにより、少ない学習データでも正常と異常を明瞭に判別することができます。画像が１枚でも構いません。
さらに部品の稜線部や型合わせ部など、欠陥が生じやすい注目箇所に焦点を合わせる機能も備えています。
これらの新たな方式により、高精度で高速な検査が可能です。

三つの技術で人の感覚をAIに置換

① 波形技術で画像乱れを検知（特許取得済）

画像は輝度波形の集合と捉えることができます。そうすると、傷や汚れなどの欠陥は正常時と異なった波形の乱れとして捉えることができます。この捉え方は検査技術者の感覚と整合しています。アングルトライ独自の波形特徴化技術を用いて、波形の相違有無を効果的に数値化します。

②所要箇所のみの画素情報取得（特許出願中）

検査技術者は「この種の欠陥はこの部位で発生する傾向がある」といった知見により検査を行います。例えばダイキャスト製品の場合、ピン折れはピンの抜き穴部でしか発生しませんし、湯じわも発生しやすい部位があります。
弊社は注目すべき所要箇所のみの画素情報を取得する新たな技術を開発しました。所要箇所の形状は、直線状でも自由形状でも構いません。画像を輝度波形とすることによる異常検出性能を、より確実にできます。

③ 相関に基づくパターン認識技術

機械学習の一つであるMT法は、情報の相関の乱れを巧みに検出する性質を持っています。波形パターンにおいては特にその性質が活かされ、正常とバランスが異なる波形が現れると敏感に反応します。
弊社のMT法は学習時間も判定処理時間も非常に高速ですので、情報量の多い画像検査問題に適しています。

事例：エンジン用ダイキャスト製品の外観検査

撮影装置の構成例

自動車用エンジンの本体などはアルミダイキャスト製品であり、バリや湯じわなどの欠陥有無が検査されています。製品が大型のため、6軸ロボットの先端に取り付けられたカメラが、360°方向からくまなく所要箇所を撮影し、それぞれの箇所の欠陥有無が判定されます。
（ロボットやカメラ等は対象のサイズにより異なりますので、適切な構成をご提案いたします）

注目領域画素情報の取得

撮影された画像の中で、例えばバリ検査を要する箇所を指定すると（以下の図の赤線）、赤線と黄色線とで囲まれた自由形状部分の画素情報を取得します。画素情報から輝度波形が得られ、バリがある場合はない場合と輝度波形が異なりますので、その相違をMT法で判定します。
許容されるバリの大きさが部位により異なる場合は、それぞれの規格を設定することができます。

湯じわが発生しやすい部位、あるいは湯じわが発生してはNGの部位についても、下図のように同様に指定することができます。

検査結果の例

対象箇所に異常があると、マハラノビス距離（MD）が大きくなります。図は「湯じわ発生箇所」の出力例で、赤線は輝度波形の乱れがしきい値を越えた箇所です。判定基準をもとに、OK/Gray/NG判定を行います。